parfor i = 1:3
    send(q, i); 
end;

     1

     2

     3

Дополнительные сведения о прослушивании данных с помощью DataQueue, см. afterEach.

При создании parfor-loop, выгрузка каждой итерации в рабочие объекты в параллельном пуле. Информация возвращается от работников только в том случае, если parfor-loop завершается. Вы можете использовать DataQueue для обновления строки ожидания в конце каждой итерации.

При обновлении полосы ожидания с ходом выполнения parfor-loop, клиент должен записать информацию о количестве оставшихся итераций.

Вспомогательная функция parforWaitbar, определенный в конце этого примера, обновляет строку ожидания. Функция использует persistent для хранения информации о числе оставшихся итераций.

Использовать waitbar для создания панели ожидания, w.

w = waitbar(0,'Please wait ...');

Создать DataQueue, D. Затем использовать afterEach бежать parforWaitbar после отправки сообщений в DataQueue.

% Create DataQueue and listener
D = parallel.pool.DataQueue;
afterEach(D,@parforWaitbar);

Задайте количество итераций для parfor-луп, N. Использовать панель ожидания w и число итераций N для инициализации функции parforWaitbar.

В конце каждой итерации parfor-loop, клиент запущен parforWaitbar и постепенно обновляет строку ожидания.

N = 100;
parforWaitbar(w,N)

Функция parforWaitbar использует постоянные переменные для хранения количества завершенных итераций на клиенте. Никакой информации от работников не требуется.

Запустить parfor-луп с N итерации. Для этого примера используйте pause и rand для моделирования некоторых работ. После каждой итерации используйте send для отправки сообщения в DataQueue. При отправке сообщения в DataQueue, панель ожидания обновляется. Поскольку информация от работников не требуется, отправьте пустое сообщение, чтобы избежать ненужной передачи данных.

После parfor-loop завершается, используется delete чтобы закрыть панель ожидания.

parfor i = 1:N
    pause(rand)
    send(D,[]);
end

delete(w);

Определение функции помощника parforWaitbar. При выполнении parforWaitbar с двумя входными аргументами функция инициализирует три постоянные переменные (count, h, и N). При выполнении parforWaitbar с одним входным аргументом полоса ожидания обновляется.

function parforWaitbar(waitbarHandle,iterations)
    persistent count h N
    
    if nargin == 2
        % Initialize
        
        count = 0;
        h = waitbarHandle;
        N = iterations;
    else
        % Update the waitbar
        
        % Check whether the handle is a reference to a deleted object
        if isvalid(h)
            count = count + 1;
            waitbar(count / N,h);
        end
    end
end

Создать сетку параметров

Определите диапазон параметров, которые требуется исследовать при протягивании параметров.

gridSize = 40;
sigma = linspace(5, 45, gridSize);
rho = linspace(50, 100, gridSize);
beta = 8/3;

Создайте 2-D сетку параметров с помощью meshgrid функция.

[rho,sigma] = meshgrid(rho,sigma);

Создание объекта фигуры и установка 'Visible' кому true чтобы она открылась в новом окне, за пределами живого сценария. Для визуализации результатов сдвига параметров создайте график поверхности. Обратите внимание, что инициализация Z компонент поверхности с NaN создает пустой график.

figure('Visible',true);
surface = surf(rho,sigma,NaN(size(sigma)));
xlabel('\rho','Interpreter','Tex')
ylabel('\sigma','Interpreter','Tex')

Настройка параллельной среды

Создание пула параллельных работников с помощью parpool функция.

parpool;

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
Connected to the parallel pool (number of workers: 6).

Чтобы отправить данные от работников, создайте DataQueue объект. Настройте функцию, которая обновляет график поверхности каждый раз, когда работник отправляет данные с помощью afterEach функция. updatePlot функция является вспомогательной функцией, определенной в конце примера.

Q = parallel.pool.DataQueue;
afterEach(Q,@(data) updatePlot(surface,data));

Выполнение сдвига параллельных параметров

После определения параметров можно выполнить параллельный сдвиг параметров.

parfeval работает более эффективно при распределении рабочей нагрузки. Чтобы распределить рабочую нагрузку, сгруппируйте параметры для изучения в разделы. Для этого примера разбейте на однородные секции размера step с помощью оператора двоеточия (:). Результирующий массив partitions содержит границы секций. Обратите внимание, что необходимо добавить конечную точку последнего раздела.

step = 100;
partitions = [1:step:numel(sigma), numel(sigma)+1]

partitions = 1×17

           1         101         201         301         401         501         601         701         801         901        1001        1101        1201        1301        1401        1501        1601

Для достижения оптимальной производительности попробуйте разбить на следующие разделы:

Чтобы представить выполнение функций на параллельных рабочих и сохранить их результаты, используйте будущие объекты.

f(1:numel(partitions)-1) = parallel.FevalFuture;

Разгрузка вычислений для параллельных работников с помощью parfeval функция. parameterSweep - вспомогательная функция, определенная в конце этого сценария, которая решает систему Лоренца на разделе исследуемых параметров. Он имеет один выходной аргумент, поэтому необходимо указать 1 как количество выходов в parfeval.

for ii = 1:numel(partitions)-1
    f(ii) = parfeval(@parameterSweep,1,partitions(ii),partitions(ii+1),sigma,rho,beta,Q);
end

parfeval не блокирует MATLAB, поэтому можно продолжить работу во время выполнения вычислений. Рабочие вычисляют параллельно и отправляют промежуточные результаты через DataQueue как только они станут доступны.

Если требуется заблокировать MATLAB до parfeval завершает, используйте wait функция на будущих объектах. Использование wait полезна, когда последующий код зависит от завершения parfeval.

wait(f);

После parfeval завершает вычисления, wait завершает и можно выполнить больше кода. Например, постройте график контура результирующей поверхности. Используйте fetchOutputs для извлечения результатов, сохраненных в будущих объектах.

results = reshape(fetchOutputs(f),gridSize,[]);
contourf(rho,sigma,results)
xlabel('\rho','Interpreter','Tex')
ylabel('\sigma','Interpreter','Tex')

Если для сдвига параметров требуется больше вычислительных ресурсов и у вас есть доступ к кластеру, вы можете увеличить parfeval вычисления. Дополнительные сведения см. в разделе Масштабирование с рабочего стола на кластер.

Определение вспомогательных функций

Определите вспомогательную функцию, которая решает систему Лоренца на разделе исследуемых параметров. Отправка промежуточных результатов клиенту MATLAB с помощью send функции на DataQueue объект.

function results = parameterSweep(first,last,sigma,rho,beta,Q)
    results = zeros(last-first,1);
    for ii = first:last-1
        lorenzSystem = @(t,a) [sigma(ii)*(a(2) - a(1)); a(1)*(rho(ii) - a(3)) - a(2); a(1)*a(2) - beta*a(3)];
        [t,a] = ode45(lorenzSystem,[0 100],[1 1 1]);
        result = a(end,3);
        send(Q,[ii,result]);
        results(ii-first+1) = result;
    end
end

Определите другую вспомогательную функцию, которая обновляет график поверхности при поступлении новых данных.

function updatePlot(surface,data)
    surface.ZData(data(1)) = data(2);
    drawnow('limitrate');
end