MATLAB分布式数组与codistributed数组详解
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更新于2024-08-09
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"分布式数组-xds100v3调试器原理图完整版"
在MATLAB中,分布式数组和codistributed数组是并行计算的重要概念,它们允许用户利用多核计算平台提升运算效率。MATLAB并行计算工具包提供了对这两种数组类型的支持,以实现数据并行编程。
分布式数组是MATLAB客户端创建的一种数据结构,其数据分布在开放的MATLAB池(lab)中的一维上,通常是沿着最后非单独维度。这种分布是自动且均匀的,用户在创建时无法直接控制分布细节。分布式数组可以在spmd语句内部作为codistributed数组访问,而在spmd语句外部则作为普通的分布式数组使用。
创建分布式数组有三种方法:
1. 使用`distributed`函数将已存在的数组分配到lab中。
2. 调用过载的分布式对象函数(如`distributed.eye`、`distributed.rand`等)直接在lab上创建分布式数组,无需预先在lab中存在该数组。
3. 在spmd语句中创建codistributed数组,然后在spmd外部以分布式数组的形式访问,这允许使用自定义的分布策略。
codistributed数组与分布式数组的主要区别在于,它们是在lab之间被分割的,通常与执行代码的lab相同。在spmd语句中,可以创建codistributed数组,并且可以在客户端以分布式数组的形式访问,这提供了从不同位置访问相同数组数据的能力。
MATLAB并行计算工具包中的`parfor`循环是数据并行编程的核心,它允许将循环任务分解到多个核心上并行执行。与传统的`for`循环相比,`parfor`可以显著提高计算效率,但需要注意的是,`parfor`的使用场景需满足可并行化条件,比如循环体内的计算独立且不依赖于循环变量的顺序。
在使用`parfor`时,需要注意以下几点:
- MATLAB路径应保持一致,避免因路径不同导致的运行问题。
- 错误处理需要特别考虑,因为并行任务可能会同时抛出错误。
- 存在某些限制,比如循环体不能包含递归或对全局变量的修改。
- 性能优化是关键,避免不必要的数据传输和同步操作。
- 老版本的MATLAB可能不支持所有新特性,确保兼容性。
此外,`spmd`(Single Program, Multiple Data)结构用于任务并行编程,它允许在多个lab间同步执行相同的代码段。`spmd`的使用包括:
- 在需要所有lab执行相同代码但可能产生不同结果时使用。
- 通过`matlabpool`创建并管理MATLAB资源。
- 定义`spmd`语句,使lab间可以独立处理数据。
- 使用`composite`对象在lab间共享数据,确保数据的持久性和次序。
在spmd语句中,`composite`对象用于在lab间传递和访问数据,而不在spmd外部创建的`composite`则仅在创建它的lab内可见。分布式数组和`composite`的结合使用,可以实现更灵活的数据分布和通信策略,从而充分利用多核计算资源。
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吴雄辉
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