MATLAB 2016a 安装并行计算配置指南：配置并行环境，优化性能

# 1. 并行计算简介**

并行计算是一种利用多核处理器或分布式计算系统同时执行多个任务的技术。通过并行化计算，可以显著提高程序的性能，尤其是在处理大规模数据集或复杂算法时。

并行计算有两种主要类型：任务并行和数据并行。任务并行将计算任务分解为多个独立的任务，然后分配给不同的处理器同时执行。数据并行将数据集分解为多个子集，然后分配给不同的处理器同时处理。

MATLAB 2016a 提供了丰富的并行计算工具和函数，使开发人员能够轻松创建和管理并行程序。在后续章节中，我们将详细介绍 MATLAB 并行计算环境的配置、任务和数据并行的实现、性能优化技巧以及在各种实际应用中的应用。

# 2. MATLAB 并行计算环境配置

### 2.1 并行计算工具箱概述

MATLAB 并行计算工具箱是一个附加组件，它提供了用于创建和管理并行池、分配并行任务以及优化并行代码性能的函数和类。该工具箱包括以下主要组件：

- **并行池 (Parallel Pool)**：一个由多个工作进程组成的计算环境，用于执行并行任务。
- **并行任务 (Parallel Task)**：一个分配给并行池中工作进程的计算单元。
- **并行编程模型 (Parallel Programming Models)**：用于指定并行任务如何执行的框架，包括任务并行和数据并行。
- **性能分析工具 (Performance Analysis Tools)**：用于监控和分析并行代码性能的工具，例如 `profile` 和 `tic/toc`。

### 2.2 并行池的创建和管理

#### 2.2.1 并行池的创建

要创建并行池，可以使用 `parpool` 函数。该函数接受以下参数：

- **numWorkers (可选)**：并行池中工作进程的数量。默认值为系统中可用处理器内核的数量。
- **Attached (可选)**：指定并行池是否附加到 MATLAB 会话。默认值为 `false`，表示并行池将在单独的进程中创建。
- **Spmd (可选)**：指定并行池是否使用单程序多数据 (SPMD) 模型。默认值为 `false`，表示并行池将使用任务并行模型。

% 创建一个包含 4 个工作进程的并行池
parpool(4);

#### 2.2.2 并行池的管理

创建并行池后，可以使用以下函数对其进行管理：

- **parpool('size')**：返回并行池中工作进程的数量。
- **parpool('status')**：返回并行池的状态，包括正在运行、空闲或关闭。
- **parpool('delete')**：关闭并行池并释放其资源。

% 获取并行池大小
size(parpool)

% 获取并行池状态
status(parpool)

% 关闭并行池
delete(parpool)

### 2.3 并行计算任务的分配

MATLAB 提供了两种并行编程模型：任务并行和数据并行。

#### 2.3.1 任务并行

任务并行是一种并行编程模型，其中将计算任务分配给并行池中的工作进程。每个工作进程独立执行其分配的任务，而不会与其他工作进程通信。

要使用任务并行，可以使用 `parfor` 循环。`parfor` 循环类似于标准的 `for` 循环，但它将循环体中的代码并行执行。

% 使用任务并行计算 1 到 1000 的和
sum = 0;
parfor i = 1:1000
    sum = sum + i;
end

#### 2.3.2 数据并行

数据并行是一种并行编程模型，其中将数据块分配给并行池中的工作进程。每个工作进程在分配的数据块上执行相同的操作，然后将结果合并回主进程。

要使用数据并行，可以使用 `spmd` 块。`spmd` 块创建一个单程序多数据 (SPMD) 环境，其中每个工作进程都执行相同的代码块，但具有不同的数据。

% 使用数据并行计算 1 到 1000 的和
data = 1:1000;
spmd
    localSum = sum(data(labindex:numlabs:end));
    sum = gplus(localSum);
end

# 3. MATLAB 并行计算性能优化**

### 3.1 并行算法的设计

#### 3.1.1 可并行的任务识别

在设计并行算法时，第一步是识别可以并行化的任务。一般来说，以下类型的任务适合并行化：

- **独立任务：** 这些任务可以独立执行，不需要与其他任务交互。例如，图像处理中每个像素的处理。
- **可分解的任务：** 这些任务可以分解成较小的子任务，这些子任务可以并行执行。例如，矩阵乘法中的矩阵分解。

#### 3.1.2 数据分解和任务分配

一旦识别出可并行的任务，下一步是将数据分解成可以分配给不同并行工作者的块。数据分解策略取决于任务的类型和数据结构。

**任务并行：** 每个工作者处理不同的任务，数据被均匀分配给所有工作者。

**数据并行：** 每个工作者处理数据的一个子集，任务在所有工作者之间是相同的。

### 3.2 代码优化技巧

#### 3.2.1 向量化和矩阵化

向量化和矩阵化是优化 MATLAB 并行代码的有效技术。它们允许使用内建的 MATLAB 函数对整个数组或矩阵进行操作，而不是