MATLAB2014并行计算实战：加速计算任务的实用指南

# 1. 并行计算基础**

并行计算是一种利用多核处理器或多台计算机同时执行任务的技术，以提高计算速度。它通过将大型计算任务分解成较小的子任务，并将其分配给多个处理器或计算机来实现。

并行计算有两种主要类型：共享内存并行和分布式内存并行。共享内存并行使用一个共享的内存空间，而分布式内存并行使用多个独立的内存空间。MATLAB 支持这两种类型的并行计算，并提供了一系列工具和函数来简化并行编程。

并行计算的优势包括：
- 缩短计算时间
- 提高资源利用率
- 扩展计算能力

# 2. MATLAB 并行计算工具箱

### 2.1 并行池和作业

#### 并行池

并行池是 MATLAB 并行计算工具箱的核心组件，它管理着工作节点，并允许您将计算任务分配给这些节点。要创建并行池，可以使用 `parpool` 函数：

parpool(numWorkers)

其中 `numWorkers` 指定池中工作节点的数量。

#### 作业

作业是并行计算中分配给工作节点的计算任务。作业可以是任何 MATLAB 函数或脚本。要创建作业，可以使用 `parfeval` 函数：

job = parfeval(pool, @myFunction, 1, input1, input2);

其中：

* `pool` 是并行池对象
* `@myFunction` 是作业函数句柄
* `1` 是作业的输入参数数量
* `input1` 和 `input2` 是作业的输入参数

### 2.2 分布式计算和分布式数组

#### 分布式计算

分布式计算允许您将计算任务分配到多个计算机上。MATLAB 并行计算工具箱提供了 `distcomp` 模块，用于管理分布式计算环境。

#### 分布式数组

分布式数组是存储在多个计算机上的大型数组。MATLAB 并行计算工具箱提供了 `distributed` 模块，用于创建和管理分布式数组。

### 2.3 GPU 并行计算

#### GPU 并行计算

GPU（图形处理单元）是专门用于处理图形任务的硬件。MATLAB 并行计算工具箱提供了 `gpuArray` 和 `gpuDevice` 函数，用于在 GPU 上创建和管理数组。

#### GPU 并行编程

要利用 GPU 的并行性，可以使用以下方法：

* 使用 `gpuArray` 函数将数据传输到 GPU
* 使用 `gpuDevice` 函数选择要使用的 GPU
* 使用并行 for 循环（`parfor`）并行化代码
* 使用 `spmd`（单程序多数据）块并行化代码

**代码块：**

% 创建一个 GPU 数组
a = gpuArray(rand(1000, 1000));

% 选择要使用的 GPU
gpuDevice(1);

% 使用并行 for 循环并行化代码
parfor i = 1:1000
    a(i, :) = a(i, :) + 1;
end

% 使用 spmd 块并行化代码
spmd
    % 获取本地 GPU 设备 ID
    localGPU = gpuDevice;
    % 在本地 GPU 上执行计算
    a(localGPU.Index, :)