释放多核处理的潜力：MATLAB并行计算实战

# 1. MATLAB并行计算概述**

**1.1 并行计算的概念**

并行计算是一种利用多个处理器的计算机体系结构，通过将任务分解成较小的子任务并同时执行这些子任务来提高计算速度。

**1.2 MATLAB并行计算的优势**

MATLAB提供了强大的并行计算功能，可以显著提高代码执行速度，特别是在处理大型数据集或复杂算法时。并行计算可以：

* 减少计算时间，提高效率
* 充分利用多核处理器，提高硬件利用率
* 支持分布式计算，扩展计算能力

# 2. MATLAB并行编程基础

### 2.1 并行编程模型

并行编程模型定义了并行程序中不同处理元素（PE）之间的交互方式。MATLAB支持两种主要的并行编程模型：

#### 2.1.1 共享内存模型

在共享内存模型中，所有PE共享一个全局内存空间。每个PE都可以访问并修改全局内存中的数据。共享内存模型易于编程，但需要仔细管理同步和数据竞争。

#### 2.1.2 消息传递模型

在消息传递模型中，每个PE拥有自己的私有内存。PE通过发送和接收消息来进行通信。消息传递模型提供了更好的可扩展性，但编程难度更高。

### 2.2 并行编程工具箱

MATLAB提供了两个主要工具箱来支持并行编程：

#### 2.2.1 Parallel Computing Toolbox

Parallel Computing Toolbox提供了用于创建和管理并行程序的函数和类。它支持共享内存和消息传递模型。

#### 2.2.2 Distributed Computing Server

Distributed Computing Server是一个服务器应用程序，允许您在远程计算机上运行并行作业。它使用消息传递模型，提供了更好的可扩展性。

### 代码示例：共享内存模型

% 创建一个共享数组
sharedArray = parallel.pool.Constant(1:10);

% 在不同的PE上访问共享数组
parfor i = 1:10
    disp(sharedArray(i));
end

**逻辑分析：**

* `parallel.pool.Constant`函数创建一个共享数组，所有PE都可以访问。
* `parfor`循环并行执行，每个PE访问共享数组中的一个元素。
* `disp`函数显示每个元素的值。

### 代码示例：消息传递模型

% 创建一个消息传递池
pool = parpool('local', 2);

% 在不同的PE上发送和接收消息
spmd
    if labindex == 1
        send(pool, 'Hello from PE 1');
    elseif labindex == 2
        msg = receive(pool);
        disp(msg);
    end
end

**逻辑分析：**

* `parpool`函数创建了一个消息传递池，包含两个PE。
* `spmd`块并行执行，每个PE都有自己的索引（`labindex`）。
* PE 1发送消息“Hello from PE 1”。
* PE 2接收消息并显示它。

# 3. 并行算法设计与实现