MATLAB 并行编程指南：利用多核处理器释放计算潜能

# 1. MATLAB 并行编程简介**

MATLAB 并行编程是一种利用多核处理器并行执行代码的技术，可以显著提高计算速度和效率。它允许将计算任务分解为多个子任务，并同时在多个处理器上执行这些子任务。

MATLAB 提供了丰富的并行编程工具箱，包括 Parallel Computing Toolbox 和 Distributed Computing Server，支持多种并行编程模型，如共享内存模型和分布式内存模型。通过利用这些工具箱，用户可以轻松地将串行代码并行化，从而释放多核处理器的计算潜能。

# 2. MATLAB 并行编程基础

### 2.1 并行编程模型

**共享内存模型**

在共享内存模型中，多个处理器共享一个全局内存空间。每个处理器都可以访问和修改内存中的数据。这种模型允许处理器轻松地共享数据，但它也可能导致竞争条件和数据一致性问题。

**分布式内存模型**

在分布式内存模型中，每个处理器都有自己的私有内存空间。处理器之间通过消息传递进行通信。这种模型提供了更好的隔离和可扩展性，但它也增加了通信开销。

**MATLAB 中的并行编程模型**

MATLAB 支持共享内存模型和分布式内存模型。对于大多数应用程序，共享内存模型更简单且效率更高。但是，对于需要大规模并行化的应用程序，分布式内存模型可能是更好的选择。

### 2.2 并行编程环境

**MATLAB 并行计算工具箱**

MATLAB 并行计算工具箱提供了一组用于并行编程的函数和工具。这些工具使您能够创建和管理并行池、并行化循环和函数，以及分析并行程序的性能。

**MATLAB 并行服务器**

MATLAB 并行服务器是一个分布式计算平台，允许您在多个计算机上运行并行作业。这对于需要大规模并行化的应用程序非常有用。

### 2.3 并行编程工具箱

**parfor 循环**

`parfor` 循环是并行化循环的一种方式。它将循环划分为多个块，并由并行池中的多个处理器同时执行这些块。

**并行化函数**

`spmd`（单程序多数据）函数是并行化函数的一种方式。它创建并行池中的多个副本，每个副本都执行函数的不同部分。

**并行任务**

并行任务是并行化独立任务的一种方式。它们由并行池中的多个处理器同时执行。

**代码示例：并行化循环**