并行计算实战指南：多核并行，加速计算效率，提升MATLAB性能

# 1. 并行计算简介**

并行计算是一种利用多个处理器或计算机同时执行任务的技术。它通过将大问题分解成较小的子问题，并在多个处理单元上并行执行这些子问题来提高计算速度。并行计算广泛应用于科学计算、机器学习和图像处理等领域。

并行计算有两种主要模式：共享内存并行（SMP）和分布式并行（DPM）。SMP使用共享内存，允许所有处理器访问相同的数据。DPM使用分布式内存，其中数据分布在不同的计算机上，处理器通过网络进行通信。

# 2. MATLAB并行编程基础

### 2.1 MATLAB并行计算模式

MATLAB支持两种主要的并行计算模式：

#### 2.1.1 共享内存并行（SMP）

SMP模式下，多个计算核心共享同一块内存。这意味着线程可以快速访问同一数据集，从而减少数据传输开销。SMP模式适用于数据量较小、计算密集型任务，例如矩阵运算和图像处理。

#### 2.1.2 分布式并行（DPM）

DPM模式下，多个计算节点通过网络连接，每个节点拥有自己的内存。任务被分解成较小的子任务，分配给不同的节点并行执行。DPM模式适用于数据量较大、计算量大的任务，例如科学计算和机器学习。

### 2.2 MATLAB并行工具箱

MATLAB提供了两个主要的并行工具箱：

#### 2.2.1 Parallel Computing Toolbox

Parallel Computing Toolbox提供了用于SMP和DPM模式的函数和类。它包含以下主要功能：

- 创建并行池和分布式数组
- 并行循环和任务调度
- 并行文件I/O
- 性能分析和优化工具

#### 2.2.2 Distributed Computing Server

Distributed Computing Server是一个独立的应用程序，允许用户在远程计算机上创建和管理并行作业。它提供了以下主要功能：

- 创建和管理分布式并行作业
- 监控作业状态和进度
- 调度和管理计算资源
- 提供基于Web的界面用于作业管理

### 2.3 选择并行计算模式

选择合适的并行计算模式取决于以下因素：

- **数据大小：**SMP模式适用于数据量较小的任务，而DPM模式适用于数据量较大的任务。
- **计算强度：**SMP模式适用于计算密集型任务，而DPM模式适用于数据密集型任务。
- **可用资源：**SMP模式需要共享内存系统，而DPM模式可以利用分布式计算资源。

### 2.4 并行计算的优势

并行计算提供了以下优势：

- **提高性能：**通过并行执行任务，可以显着提高计算速度。
- **扩展性：**并行计算可以轻松扩展到更大的计算资源，以处理更复杂的任务。
- **成本效益：**并行计算可以利用现有的计算资源，从而降低成本。
- **灵活性：**并行计算允许用户根据任务需求调整计算资源。

# 3.1 并行数组和分布式数组

### 3.1.1 创建并行数组

MATLAB中并行数组是分布在多个工作进程中的数组。创建并行数组的语法如下：

parray = pararray(data, num_workers)

其中：

* `data`：要分布的数组。
* `num_workers`：工作进程的数量（可选，默认为当前计算机的逻辑核心数）。

例如，创建一个包含10个随机数的并行数组：

data = rand(10, 1);
parray = pararray(data, 4);

### 3.1.2 分布式数组的管理

分布式数组是存储在多个工作进程中的大型数组。与并行数组类似，分布式数组也可以使用`pararray`函数创建，但需要指定`Distribute`属性：

distributed_array = pararray(data, num_workers, 'Distribute', true);

分布式数组提供了额外的功能，例如：

* **数据分区：**分布式数组可以根据指定的分区方案将数据分布到工作进程中。
* **数据复制：**分布式数组可以将数据复制到所有工作进程中，从而提高访问效