Windows环境下MATLAB分布式并行计算平台搭建与程序编写

本文档主要介绍了如何在Windows环境下搭建MATLAB的分布式并行计算平台，并详细阐述了MATLAB并行程序的编写步骤和相关函数的使用。 MATLAB并行计算平台的核心在于其底层架构，主要包括三个关键角色：MDCE（分布式计算引擎）、jobmanager和worker。MDCE扮演“警察”的角色，负责维护整个平台的稳定和通信；jobmanager是“老板”，接收并分配计算任务；worker则是“工人”，执行实际的计算任务。这个架构使得并行计算任务可以高效、有序地进行。 在搭建MATLAB并行平台的过程中，首先需要确保安装了必要的组件，如MDCS、LicenseManager和并行计算工具箱。在安装完成后，需启动MatlabLicenseServer，并关闭防火墙以避免通信障碍。此外，为了方便命令的调用，需要将特定目录添加到系统环境变量的PATH中。 接着，通过命令行分别安装和启动MDCE，使用`mdceinstall`和`mdcestart`命令。配置jobmanager时，可以在MATLAB软件中通过Parallel>Manage Configurations创建新的jobmanager配置，指定计算机名称和jobmanager的名称。 MATLAB并行程序的编写主要包括以下步骤： 1. 使用`findResource()`函数查找可用的计算资源。 2. 创建job对象，这代表一个并行计算任务，通过`createJob()`完成。 3. 创建任务（task），每个任务对应计算过程的一部分，通过`createTask()`定义。 4. 使用`submit()`提交任务到jobmanager，让它开始执行。 5. 使用`waitForState()`等待任务状态改变，确保任务完成。 6. 通过`getAllOutputArguments()`获取计算任务的结果。 在实际应用中，用户可以根据需求组合这些函数，构建复杂的并行计算流程。例如，可能需要创建多个job，每个job包含多个task，然后并行执行这些task，最后汇总所有结果。 实验室中的MATLAB并行集群可以进一步扩展这种并行计算能力，使得大规模数据处理和高性能计算成为可能。通过这种方式，科研人员和工程师能够在MATLAB环境中利用多台计算机的计算资源，显著提高计算效率，解决复杂问题。 总结起来，MATLAB并行计算平台的搭建和程序编写涉及多个层面，包括硬件环境的准备、软件的安装配置、以及MATLAB内部函数的使用。理解并掌握这些知识点，能帮助用户充分利用并行计算的优势，有效提升计算速度和研究效率。