MATLAB分布式数组与codistributed数组详解

"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。