MATLAB并行与分布式运算实战指南：搭建与配置

MATLAB并行运算和分布式运算的基本操作涉及在MATLAB 7.11（R2010b）版本中实现高效的计算处理。本文档主要讲解了两种核心运算模式：并行运算（Parallel Computing）和分布式运算（Distributed Computing），以及如何在实验室环境中设置和管理这些运算。 1. **并行运算**： - **并行for-loop（parfor）**：针对那些数据独立的循环任务，如简单的数值计算，可以使用`parfor`指令，将原本的串行for循环转换为并行执行，显著减少计算时间。例如，将`for i = 1:100`替换为`parfor i = 1:100`，确保每个迭代不会影响其他迭代结果。 - **MATLAB Pool**：首先在MATLAB的CommandWindow中使用`matlabpoolopenlocal n`命令开启指定数量（如2）的worker，其中n取决于可用的CPU核心数。并行运算完成后，记得使用`matlabpoolclose`关闭pool，避免资源冲突。 2. **分布式运算**： - **MDCE服务**：分布式运算需要在多台计算机上协同工作，需先在MATLAB根目录的distcomp\bin下安装和启动MDCE服务，分别通过`!mdceinstall`和`!mdcestart`命令实现。 - **JobManager**：创建和配置JobManager是分布式运算的关键步骤。首先打开admincenter，通过“Hosts”栏添加或查找参与运算的主机，支持主机名或IP地址。接着在“JobManager”栏启动JobManager，以便管理和调度任务。 了解并熟练运用MATLAB的并行和分布式运算功能可以大大提高计算效率，尤其是在处理大规模数据集或复杂算法时。在实际操作中，需要根据任务特点选择合适的运算模式，并妥善管理worker和jobmanager以确保高效且稳定的运算环境。