在集群上使用noParFor分发matlabparfor迭代

资源摘要信息:"在PBS集群上运行MATLAB代码时，为了避免使用分布式计算工具箱（DCT）和matlabpool，可通过noParFor工具来实现parfor迭代的分布式执行。noParFor是一个代码包，通过创建集群上的批处理作业来处理预先计算的inputDataStruct数据结构，并执行doSomething函数。相较于使用内置的parfor和matlabpool，noParFor的优势在于它不消耗DCT许可证，并且可以轻松扩展到多个节点和处理器。" 知识点: 1. MATLAB并行计算概述： MATLAB提供了一系列并行计算工具，其中parfor循环（并行for循环）是用于在多个工作进程上加速代码执行的功能。它特别适用于迭代任务，其中每个迭代可以独立计算。 2. 分布式计算工具箱（DCT）： 分布式计算工具箱是MATLAB的一个扩展，提供了在集群和多台计算机上进行高性能计算的能力。它包括matlabpool功能，该功能可以启动一组工作进程，以并行方式执行任务。 3. PBS集群： PBS（Portable Batch System）是一种用于在计算机集群上管理资源和调度作业的作业调度系统。它负责分配处理器和节点资源，以执行提交到系统的计算任务。 4. MATLABpool与通信问题： MATLABpool是DCT中用于管理并行任务和工作进程的机制。在扩展到集群规模的计算时，可能会遇到许可证限制和进程间通信问题，限制了计算资源的充分利用。 5. noParFor工具： noParFor是一个解决方案，允许用户在不使用DCT的情况下，在PBS集群上分发parfor迭代。这可能是一个独立的代码包或者是第三方工具，其核心功能是创建批处理作业来执行并行任务。 6. MATLAB代码循环优化： 在不使用parfor的情况下，可以使用MATLAB的其他并行化方法，如使用batch命令，submit函数或者其他第三方库，来优化代码中需要重复执行的循环。 7. 扩展到多个节点和处理器： 在集群计算中，能够有效地扩展到多个节点和处理器对于处理大型数据集和复杂算法是至关重要的。这要求算法具有良好的并行性，并且能够有效地利用网络通信。 8. MATLAB许可证管理： MATLAB许可证限制了软件的使用和计算能力。在集群环境中，分布式执行会增加对许可证的需求，因此寻找替代方案如noParFor可以节约成本并提高效率。 9. 集群计算的优势： 集群计算能够提供比单台计算机更高的计算能力和更大的存储容量。在科学计算、大数据处理和其他需要密集计算的领域中，集群是实现高性能计算的关键。 10. 自动扩展和负载均衡： 在集群环境中，自动扩展和负载均衡机制至关重要，以确保所有可用资源被充分利用，同时避免任一节点或处理器的过载。这通常涉及到任务调度器的高级配置。 综上所述，通过理解并行计算、集群技术、MATLAB工具箱的限制以及可能的替代方案，用户可以更有效地在PBS集群上执行MATLAB代码，特别是在大规模并行处理场景中。noParFor工具提供了一个在不使用DCT许可证的情况下，实现并行计算的可行途径，这对于希望在集群上扩展MATLAB应用的用户而言尤其有价值。