MATLAB 2012并行计算指南：释放并行计算的潜力，加速计算进程

# 1. 并行计算基础**

并行计算是一种利用多个处理器或计算机同时执行计算任务的技术，以提高计算速度和效率。它适用于需要大量计算资源的复杂问题，例如科学计算、图像处理和大数据处理。

并行计算的基本原理是将一个任务分解成多个子任务，然后将这些子任务分配给不同的处理器或计算机同时执行。通过并行化计算，可以显著减少计算时间，特别是对于需要大量重复计算的任务。

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。共享内存并行使用共享内存空间，允许所有处理器访问相同的数据。分布式内存并行使用分布式内存空间，每个处理器都有自己的私有内存，处理器之间通过消息传递进行通信。

# 2. MATLAB 并行编程技术

### 2.1 并行池和并行计算环境

**2.1.1 创建并行池**

MATLAB 并行计算通过使用称为并行池的计算资源池来实现。创建并行池的语法如下：

parpool(numWorkers)

其中，`numWorkers` 指定并行池中工作进程的数量。工作进程是执行并行任务的独立进程。

**2.1.2 任务分配和管理**

并行池创建后，MATLAB 会自动将任务分配给工作进程。任务分配策略取决于任务类型和并行计算环境的配置。

MATLAB 提供了以下任务分配策略：

* **循环分配：**将循环中的迭代分配给工作进程。
* **任务分配：**将独立任务分配给工作进程。
* **动态分配：**将新任务动态分配给空闲的工作进程。

### 2.2 并行化算法

MATLAB 提供了多种方法来并行化算法，包括：

**2.2.1 并行化 for 循环**

使用 `parfor` 关键字可以并行化 for 循环。`parfor` 语法如下：

parfor i = start:end
    % 并行代码块
end

**2.2.2 并行化函数**

可以使用 `spmd`（单程序多数据）块来并行化函数。`spmd` 语法如下：

spmd
    % 并行代码块
end

**2.2.3 并行化自定义代码**

除了并行化 for 循环和函数外，还可以使用 MATLAB 的并行计算工具箱来并行化自定义代码。工具箱提供了以下函数：

* `parfeval`：并行执行函数。
* `parfor`：并行执行 for 循环。
* `codistributed`：创建分布式数组。

# 3.1 并行计算工具箱

#### 3.1.1 并行计算工具箱概述

MATLAB 并行计算工具箱是一个功能强大的工具集，可用于开发和部署并行应用程序。它提供了一组全面的函数和类，用于创建和管理并行池、分配任务以及处理并行数据。

并行计算工具箱的核心组件是 `parpool` 函数，它用于创建并行池。并行池是一组工作程序，负责执行并行任务。工作程序的数量可以通过 `parpool` 函数的参数指定。

#### 3.1.2 常用并行计算函数

并行