MATLAB 2017 并行计算：释放多核处理器的秘密，加速计算

# 1. 并行计算简介**

并行计算是一种利用多核处理器或计算机集群同时执行多个任务的技术，旨在显著提高计算速度和效率。它将一个大任务分解成较小的子任务，然后在多个处理器上并行执行这些子任务。

并行计算模型有多种，包括共享内存模型和分布式内存模型。MATLAB 提供了并行工具箱，为并行编程提供了全面的支持，包括并行数组、并行循环和任务调度等功能。

# 2. MATLAB 并行编程基础**

**2.1 并行计算模型**

并行计算是一种利用多个处理器同时执行任务的技术，以提高计算速度。MATLAB 支持两种主要的并行计算模型：

* **共享内存模型：**多个处理器共享同一块内存，可以访问相同的数据。
* **分布式内存模型：**每个处理器都有自己的内存，数据在处理器之间通过消息传递进行通信。

**2.2 MATLAB 并行工具箱**

MATLAB 提供了丰富的并行工具箱，用于支持并行编程，包括：

* **Parallel Computing Toolbox：**提供并行数组、并行循环和任务调度等功能。
* **GPU Computing Toolbox：**支持在图形处理器（GPU）上执行并行计算。
* **Cloud Computing Toolbox：**支持在云平台上进行并行计算。

**2.3 并行编程模式**

MATLAB 支持多种并行编程模式，包括：

* **SPMD（单程序多数据）：**每个处理器执行相同的代码，但处理不同的数据。
* **MPMD（多程序多数据）：**每个处理器执行不同的代码，处理不同的数据。
* **任务并行：**将任务分解成较小的单元，并分配给不同的处理器执行。

**代码块 2.1：SPMD 并行编程**

% 创建一个并行池
parpool;

% 创建一个并行数组
A = randn(100000, 1);

% 使用 SPMD 模式并行计算数组元素的平方
spmd
    % 获取处理器 ID
    myID = labindex;
    % 计算处理器 ID 对应的数组元素的平方
    A(myID) = A(myID)^2;
end

% 销毁并行池
delete(gcp);

**逻辑分析：**

* `parpool` 创建一个并行池，指定处理器数量。
* `randn` 创建一个包