MATLAB并行计算实战:从平台搭建到程序编写
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更新于2024-08-16
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本文介绍了如何在MATLAB环境中进行并行程序的编写,重点在于理解并行计算的基本流程和MATLAB并行平台的搭建。并行计算能够显著提高计算效率,尤其对于大数据处理和复杂计算任务。
首先,MATLAB并行编程涉及的主要步骤包括资源查找、创建对象、创建工作、指定工作任务、提交工作、等待以及返回结果。具体操作函数有findResource()用于查找可用资源,createJob()创建工作或作业,createTask()创建具体的计算任务,submit()提交任务到并行平台,getAllOutputArguments()获取所有输出参数,而waitForState()则是用于等待任务完成。
MATLAB并行平台的底层架构由三个关键角色构成:MDCE(分布式计算引擎)扮演“警察”的角色,负责维护整个平台的稳定运行;jobmanager是“老板”,接收并分配任务给“工人”——worker(工作进程)。这个架构确保了并行计算的高效协调。
在Windows环境下搭建MATLAB并行计算平台,需要安装MATLAB、MDCS、LicenseManager以及并行计算工具箱等组件。在启动前,需要确保MatlabLicenseServer已启动,并且为了便于操作,需要关闭防火墙,将相关目录添加到系统路径中。
搭建过程中,需要手动安装和启动MDCE,通过命令行执行mdceinstall和mdcestart。接着,配置jobmanager,这包括在MATLAB中通过Parallel>Manage Configurations菜单,新建jobmanager配置,设置LookupURL为计算机名,以及自定义的jobmanager名称和工作进程数量。
通过以上步骤,用户可以在MATLAB中建立并行计算环境,实现任务的并行化处理,从而充分利用多核处理器或分布式计算资源,提高计算速度。对于需要处理大量计算任务的科研人员和工程师来说,掌握MATLAB的并行编程技术是提高工作效率的重要手段。
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2021-05-29 上传
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劳劳拉
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