matlab 并行

回答: 在Matlab中，可以使用parfor和spmd来实现并行计算。parfor是用于并行化for循环的关键字，可以将循环中的迭代任务分配给多个处理器同时执行。然而，parfor有一些限制，比如不能使用eval语句，需要显式表达循环内的表达式等。[1]另外，如果想要更好地利用CPU的负载均衡，可以考虑使用多个Matlab实例，并为每个实例分配不同的核心数。例如，在一个服务器上有12个核心，可以启动3个Matlab实例，并为每个实例分配4个核心，然后在每个程序中使用parfor来实现并行计算，这样就可以利用全部12个核心。[3]此外，还可以参考Matlab官方文档和其他并行计算技巧和方法来进一步优化并行计算效果。[1][2]

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matlab 并行

Matlab并行计算是一种利用多核处理器、GPU和计算机集群来解决计算和数据密集型问题的方法。在Matlab中，可以使用并行计算工具箱来实现并行计算。并行计算工具箱提供了高层次的结构，如并行for循环、特殊阵列类型和并行数值算法，使得用户可以在没有CUDA或MPI编程基础的情况下进行并行计算。通过将任务分配给多个Matlab workers，可以同时执行多个计算任务，提高计算效率。

在Matlab中实现并行计算的方式是使用parfor循环。parfor循环将循环任务分配给多个Matlab workers并行执行。当循环次数能够被Matlab workers的数量整除时，循环任务会被均匀分配给每个Matlab worker；当循环次数无法被整除时，有些Matlab workers的负载会相对较大。

若想限制并行执行循环体的Matlab worker的最大数量，可以使用参数M来指定。当M为非负整数时，表示最多使用M个Matlab workers来执行循环体；当M为0时，表示在client端串行执行循环体。