MATLAB并行运算实战：从parfor到分布式计算

"这篇资源主要介绍了如何在MATLAB中实现并行计算，包括并行循环(parfor)的使用，以及如何开启和管理MATLAB并行计算池(matlabpool)。作者通过实例展示了如何提高计算效率，并简要提到了分布式计算的基本操作。" 在MATLAB编程中，利用并行计算能力可以显著提升执行效率，特别是在处理大量数据或复杂计算任务时。标题和描述中提到的“编写包含并行命令的代码”主要指的是将传统的串行for循环替换为并行的parfor循环。在MATLAB中，当循环的每次迭代之间没有依赖关系，即每个循环体内的计算互不影响时，可以使用parfor来实现并行化。这样，MATLAB会自动将循环任务分配到多个工作进程（workers）上并发执行，从而加快计算速度。 例如，一个简单的parfor循环应用： ```matlab parfor i = 1:100 result(i) = compute_expensive_function(i); end ``` 在这个例子中，`compute_expensive_function()`是某个耗时的计算函数，由于每次调用它并不依赖于之前的结果，所以适合作为并行任务。 为了使用并行计算，首先需要开启MATLAB的并行计算池。描述中提到的`matlabpool open local 2`命令用于启动本地的两个worker，这里的worker数可以根据机器的CPU核心数来设定，但不应超过实际的核心数量。启动并行计算池后，MATLAB会分配任务给这些worker进行并行处理。在完成计算后，记得使用`matlabpool close`关闭计算池，以避免不必要的资源占用和可能的冲突。 资源还简要提到了分布式计算，这涉及到多台计算机协同工作，共同处理一个大任务。在分布式计算环境中，需要开启MDCE（MathWorks Distributed Computing Engine）服务，并创建及配置job manager。这个过程包括在所有参与计算的节点上安装和启动MDCE服务，以及在MATLAB的admincenter中添加和管理计算节点。通过这种方式，可以将任务分发到多台计算机上，进一步扩展并行计算的能力。 理解和掌握MATLAB的并行计算和分布式计算技术，能够有效提高计算效率，尤其对于大数据处理和高性能计算应用，这是非常关键的优化手段。在实际应用中，开发者需要考虑任务的可并行性、计算资源的合理分配以及性能监控，以确保并行计算的有效性和稳定性。