Создание объекта кластера с помощью parcluster и создать набор parfor варианты с ним. По умолчанию parcluster использует профиль кластера по умолчанию. Проверьте профиль по умолчанию на вкладке MATLAB ® Home в разделе Parallel > Select a Default Cluster.

cluster = parcluster;
opts = parforOptions(cluster);

Бежать parfor вычисления непосредственно в кластере, пройти parfor опции в качестве второго входного аргумента для parfor.

При использовании этого подхода parfor может использовать все доступные работники в кластере, и работники становятся доступными сразу после завершения цикла. Этот подход также полезен, если кластер не поддерживает параллельные пулы.

values = [3 3 3 7 3 3 3];
parfor (i=1:numel(values),opts)
    out(i) = norm(pinv(rand(values(i)*1e3)));
end

Используйте этот синтаксис, чтобы запустить parfor на большом кластере без использования работников дольше, чем необходимо.

Вы можете управлять тем, как parfor разделяет итерации на поддиапазоны для работников с parforOptions. Управление разбиением диапазона может оптимизировать производительность parfor-луп. Для лучшей производительности попробуйте разбить на поддиапазоны, которые:

Чтобы разбить итерации на поддиапазоны фиксированного размера, создайте набор parfor опции, установка 'RangePartitionMethod' кому 'fixed', и укажите размер поддиапазона с помощью 'SubrangeSize'.

opts = parforOptions(parcluster,'RangePartitionMethod','fixed','SubrangeSize',2);

Пройти parfor опции в качестве второго входного аргумента для parfor. В этом случае parfor делит итерации на три группы 2 итерации.

values = [3 3 3 3 3 3];
parfor (i=1:numel(values),opts)
    out(i) = norm(pinv(rand(values(i)*1e3)));
end

Чтобы разбить итерации на поддиапазоны различного размера, передайте дескриптор функции в 'RangePartitionMethod' пара имя-значение. Эта функция должна возвращать вектор размеров поддиапазонов, а их сумма должна быть равна числу итераций. Дополнительные сведения об этом синтаксисе см. в разделе Метод.

opts = parforOptions(parcluster,'RangePartitionMethod', @(n,nw) [2 1 1 2]);

Пройти parfor опции в качестве второго входного аргумента для parfor. В этом случае parfor делит итерации на четыре группы 2, 1, 1, и 2 итерации.

values = [3 3 7 7 3 3];
parfor (i=1:numel(values),opts)
    out(i) = norm(pinv(rand(values(i)*1e3)));
end

Вы можете использовать parforOptions бежать parfor на рабочих параллельного пула. Этот подход используется при необходимости резервирования фиксированного количества работников для parfor-цикл. Вы также можете иметь более тонкий контроль над тем, как parfor разделяет итерации для работников.

Создание параллельного пула с помощью parpool функция. По умолчанию parpool использует профиль кластера по умолчанию. Проверьте профиль по умолчанию на вкладке Главная страница MATLAB (Parallel > Select a Default Cluster). Создание набора parfor с объектом параллельного пула и задайте параметры. Например, укажите поддиапазоны фиксированного размера 2 в качестве способа разбиения.

p = parpool;

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

opts = parforOptions(p,'RangePartitionMethod','fixed','SubrangeSize',2);

Пройти parfor опции в качестве второго входного аргумента для parfor функция. parfor запускает тело цикла в параллельном пуле и разделяет итерации в соответствии с opts.

values = [3 3 3 3 3 3];
parfor (i=1:numel(values),opts)
    out(i) = norm(pinv(rand(values(i)*1e3)));
end

При выполнении parfor с параллельным пулом или без него по умолчанию MATLAB выполняет автоматический анализ зависимостей тела цикла. MATLAB передает необходимые файлы работникам перед выполнением инструкций. В некоторых случаях необходимо явно передать эти файлы работникам. Дополнительные сведения см. в разделе Определение зависимостей программы.

Если используется parfor без параллельного пула, использовать parforOptions для передачи файлов. Создание объекта кластера с помощью parcluster вариант. Создание набора parfor параметры с объектом кластера с помощью parforOptions функция. Для передачи файлов работникам используйте 'AttachedFiles' пара имя-значение.

cluster = parcluster;
opts = parforOptions(cluster,'AttachedFiles',{'myFile.dat'});

Пройти parfor опции в качестве второго входного аргумента для parfor функция. Работники могут получить доступ к необходимым файлам в теле цикла.

parfor (i=1:2,opts)
    M = csvread('myFile.dat',0,2*(i-1),[0,2*(i-1),1,1+2*(i-1)]);
    out(i) = norm(rand(ceil(norm(M))*1e3));
end