MATLAB并行计算实战：从平台搭建到程序编写

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。