Создайте объект кластера с помощью parcluster и создайте набор parfor опции с ним. По умолчанию parcluster использует профиль кластера по умолчанию. Проверьте профиль по умолчанию на вкладке MATLAB ® Home, в Parallel > Select a Кластер.

cluster = parcluster;
opts = parforOptions(cluster);

Чтобы запустить parfor расчеты непосредственно в кластере, передайте parfor опции как второй входной параметр для parfor.

Когда вы используете этот подход, parfor можно использовать все доступные рабочие файлы в кластере, и рабочие данные 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, не потребляя работников дольше, чем необходимо.

Можно управлять тем, как parfor делит итерации на подобласти значений для рабочих с parforOptions. Управление разбиением области значений может оптимизировать эффективность parfor-цикл. Для наилучшей эффективности попробуйте разделить на подобласти значений, которые:

Чтобы разбить итерации на подобласти значений фиксированного размера, создайте набор parfor опции, задайте 'RangePartitionMethod' на 'fixed', и задайте размер подобласти значений с 'SubrangeSize'.

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

Передайте parfor опции как второй входной параметр для parfor. В этом случае parfor разделяет итерации на три группы 2 итераций.

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 подобласти значений переменного размера, передайте указатель на функцию в 'RangePartitionMethod' Пара "имя-значение". Эта функция должна вернуть вектор размеров подобласти значений, и их сумма должна быть равна количеству итераций. Для получения дополнительной информации об этом синтаксисе см. метод.

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

Передайте parfor опции как второй входной параметр для parfor. В этом случае parfor разделяет итерации на четыре группы 2, 1, 1, и 2 итераций.

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

Можно использовать parforOptions чтобы запустить parfor на рабочих параллельного бассейна. Используйте этот подход, когда необходимо зарезервировать фиксированное количество работников для parfor-цикл. Вы также можете иметь более мелкий контроль над тем, как parfor разделяет итерации для рабочих.

Создайте параллельный пул с помощью parpool функция. По умолчанию parpool использует профиль кластера по умолчанию. Проверьте профиль по умолчанию на вкладке MATLAB Home, в Parallel > Select a Кластер. Создайте набор parfor опции с объектом параллельного пула и заданные опции. Для примера задайте подобласти значений фиксированного размера 2 как метод 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);

Передайте parfor опции как второй входной параметр в parfor функция. parfor запускает тело цикла в параллельном пуле и делит итерации согласно opts.

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

Когда бегаешь parfor с параллельным пулом или без него, по умолчанию MATLAB выполняет автоматический анализ зависимостей от тела цикла. MATLAB передает необходимые файлы работникам перед выполнением операторов. В некоторых случаях необходимо явным образом передать эти файлы работникам. Для получения дополнительной информации смотрите Идентификация программных зависимостей.

Если вы используете parfor без параллельного пула используйте parforOptions для передачи файлов. Создайте объект кластера с помощью parcluster опция. Создайте набор parfor опции с использованием объекта кластера в parforOptions функция. Чтобы передать файлы работникам, используйте 'AttachedFiles' Пара "имя-значение".

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

Передайте parfor опции как второй входной параметр в parfor функция. Рабочие 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