MATLAB 2014a 并行计算探索：加速大型数据处理，缩短计算时间

# 1. MATLAB 并行计算简介**

MATLAB 并行计算是一种利用多核处理器或分布式计算环境来加速计算过程的技术。它允许将大型或耗时的任务分解成较小的子任务，并在多个处理器上同时执行，从而显著提高计算效率。

并行计算在 MATLAB 中主要通过以下方式实现：

* **并行化数组和循环：**利用 `parfor` 循环和 `spmd` 块来并行化数组操作和循环计算。
* **利用并行池加速计算：**创建并行池，将任务分配给池中的工作节点，实现并行计算。
* **GPU 加速计算：**利用 MATLAB 的 GPU 计算工具箱，将计算任务卸载到 GPU 上执行，实现更快的计算速度。

# 2.1 并行计算的概念和优势

### 并行计算的概念

并行计算是一种计算范式，它利用多个处理单元（例如 CPU 核心或 GPU）同时执行任务，以提高计算速度和效率。与串行计算不同，串行计算一次只能执行一个任务，并行计算可以将任务分解成较小的子任务，并分配给不同的处理单元并行执行。

### 并行计算的优势

并行计算相较于串行计算具有以下优势：

- **速度提升：**通过同时使用多个处理单元，并行计算可以显著缩短任务执行时间。
- **效率提高：**并行计算可以有效利用计算资源，减少空闲时间和提高资源利用率。
- **可扩展性：**并行计算可以轻松扩展到更多处理单元，以满足不断增长的计算需求。
- **容错性：**如果一个处理单元出现故障，并行计算可以将任务重新分配给其他处理单元，从而提高系统的容错性。

### 并行计算的类型

并行计算主要分为以下两类：

- **共享内存并行计算：**所有处理单元共享同一个内存空间，可以访问相同的变量和数据。
- **分布式内存并行计算：**每个处理单元拥有自己的独立内存空间，只能通过消息传递机制进行通信。

### MATLAB 中的并行计算工具

MATLAB 提供了丰富的并行计算工具，包括：

- **并行池：**用于创建和管理多个工作进程的池，每个进程可以在不同的处理单元上执行任务。
- **并行计算工具箱：**提供了一系列函数和类，用于实现并行化数组、循环和自定义代码。
- **GPU 计算工具箱：**用于利用 GPU 的并行处理能力，加速计算密集型任务。

# 3.1 并行化数组和循环

### 并行化数组

MATLAB 中的数组是并行计算的基础数据结构。通过将数组划分为多个块，并使用并行计算工具对这些块进行并行处理，可以显著提高计算效率。

**并行化数组步骤：**

1. 使用 `pararray` 函数创建并行数组：

parray = pararray(array, num_blocks);

其中：
- `array` 为需要并行化的原始数组。
- `num_blocks` 为并行块的数量。

2. 使用 `parfor` 循环对并行数组进行并行处理：

parfor i = 1:num_blocks
    % 对并行数组的第 i