加速绘图进程：MATLAB绘图中的并行化

# 1. MATLAB并行化的概述**

MATLAB并行化是一种利用多核处理器或分布式计算环境来提高MATLAB程序性能的技术。它允许在多个处理器或计算机上同时执行任务，从而缩短计算时间。

MATLAB并行化提供了两种主要的并行计算模型：多核并行和分布式并行。多核并行利用一台计算机上的多个处理器内核，而分布式并行利用多个计算机上的处理器内核。

MATLAB提供了各种并行编程接口，包括并行计算工具箱和并行计算服务器。这些接口允许用户创建并行程序，并控制并行计算的执行。

# 2. MATLAB并行化技术

### 2.1 并行计算模型

并行计算模型描述了如何将计算任务分配给多个处理器或计算机。MATLAB支持两种主要的并行计算模型：

#### 2.1.1 多核并行

多核并行利用一台计算机中的多个处理器内核。每个内核都是一个独立的处理单元，可以同时执行代码。MATLAB通过并行计算工具箱提供对多核并行的支持。

#### 2.1.2 分布式并行

分布式并行将计算任务分配给多台计算机。MATLAB通过并行计算服务器提供对分布式并行的支持。并行计算服务器是一个管理多台计算机的软件平台，允许它们协同工作以解决大型计算问题。

### 2.2 并行编程接口

MATLAB提供了两种主要的并行编程接口：

#### 2.2.1 并行计算工具箱

并行计算工具箱是一个用于多核并行的MATLAB工具包。它提供了一组函数和类，用于创建和管理并行任务。

#### 2.2.2 并行计算服务器

并行计算服务器是一个用于分布式并行的MATLAB工具包。它提供了一个接口，允许MATLAB程序与并行计算服务器通信。

### 2.3 并行编程示例

**代码块 1：使用并行计算工具箱进行多核并行**

% 创建一个并行池
parpool;

% 创建一个数组
A = randn(10000, 10000);

% 使用parfor循环并行计算数组的和
tic;
parfor i = 1:size(A, 1)
    A(i, :) = sum(A(i, :));
end
toc;

% 释放并行池
delete(gcp);

**逻辑分析：**

* `parpool`函数创建了一个并行池，该池由计算机中的可用处理器内核组成。
* `randn`函数创建了一个10000x10000的随机矩阵。
* `parfor`循环是一个并行循环，它将数组的每一行分配给不同的处理器内核进行求和。
* `tic`和`toc`函数用于测量并行计算的时间。
* `delete(gcp)`函数释放并行池。

**代码块 2：使用并行计算服务器进行分布式并行**

% 创建一个并行计算服务器
pcs = parcluster('mycluster');

% 创建一个并行作业
job = createJob(pcs);

% 添加任务到作业
addTask(job, @myFunction, 1, {input1,