解锁高性能计算：MATLAB 7.0并行编程入门指南

# 1. MATLAB并行编程概述**

MATLAB并行编程是一种利用多核处理器或计算机集群来提高计算性能的技术。它允许将大型计算任务分解成更小的部分，并同时在多个处理器上执行这些部分，从而显著缩短计算时间。

MATLAB提供了丰富的并行编程工具，包括并行池、分布式计算和云计算支持。这些工具使开发人员能够轻松创建和管理并行程序，并充分利用可用的计算资源。

并行编程的优势包括：

* **更快的计算速度：**并行化可以将计算时间缩短几个数量级，从而提高生产力和效率。
* **更好的可扩展性：**并行程序可以轻松扩展到更大的数据集和更复杂的算法，从而满足不断增长的计算需求。
* **更高的吞吐量：**并行化允许同时处理多个任务，从而增加系统的吞吐量和处理能力。

# 2. MATLAB并行编程基础

### 2.1 并行计算的概念和优势

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，以提高计算速度和效率。它通过将任务分解成多个较小的子任务，并将其分配给不同的处理器或计算机来实现。

并行计算的优势包括：

* **提高速度：**通过同时执行多个任务，可以显着缩短计算时间。
* **提高效率：**并行化可以充分利用多核处理器或分布式计算环境的资源。
* **可扩展性：**并行程序可以轻松扩展到更大的计算环境，以处理更复杂的任务。
* **容错性：**如果一个处理器或计算机出现故障，并行程序可以继续在其他处理器或计算机上运行，从而提高可靠性。

### 2.2 MATLAB并行编程环境

MATLAB提供了一个全面的并行编程环境，支持各种并行范例和技术。

#### 2.2.1 并行池和工作者

并行池是一组工作者进程，用于执行并行任务。每个工作者都是一个独立的进程，拥有自己的内存空间。MATLAB使用并行池管理器来创建和管理并行池。

% 创建一个并行池，具有 4 个工作者
parpool(4);

% 将任务分配给工作者
parfor i = 1:10000
    % 执行任务
end

% 删除并行池
delete(gcp);

#### 2.2.2 分布式计算和云计算

MATLAB支持分布式计算和云计算，允许在多个计算机或云实例上执行并行任务。

* **分布式计算：**MATLAB可以使用分布式计算服务器（DCS）在多台计算机上执行并行任务。
* **云计算：**MATLAB可以与云平台（如AWS或Azure）集成，以在云实例上执行并行任务。

### 2.3 并行编程范例

MATLAB支持多种并行编程范例，包括：

#### 2.3.1 并行循环

并行循环使用`parfor`关键字，它将循环并行化为多个工作者。

% 创建一个并行循环
parfor i = 1:10000
    % 执行任务
end

#### 2.3.2 并行数组操作

MATLAB支持对数组进行并行操作，使用`spmd`（单程序多数据）和`codistributed`函数。

% 创建一个分布式数组
A = codistributed({1:1000, 1001:2000});

% 对分布式数组执行并行操作
spmd
    % 获取本地数据块
    localA = getLocalPart(A);
    % 执行操作
end

#### 2.3.3 并行函数调用

MATLAB允许函数并行调用，使用`parfeval`和`parfevalOnAll`函数。

% 定义一个函数
function result = myFunction(x)
    % 执行任务
end

% 并行调用函数
results = parfevalOnAll(1:100, @myFunction);

# 3. MATLAB并行编程技术

### 3.1 并行化算法

#### 3.1.1 Amdahl定律和 Gustafson定律

**Amdahl定律**：

S = 1 / (1 - P + P / N)

其中：

* S：并行化后的速度提升倍数
* P：可并行化的代码比例
* N：处理器数量

Amdahl定律表明，可并行化的代码比例越小，并行化后的速度提升就越有限。

**Gustafson定律**：