MATLAB并行计算测试：parfor效率分析

"MATLAB并行运算测试效率评估" MATLAB并行计算机制主要依赖于并行计算工具箱(Parallel Computing Toolbox)和分布式计算引擎(MATLAB Distributed Computing Engine Server, MDCE)。该工具箱允许用户利用多核处理器或集群资源进行并行计算，以提高计算效率。MATLAB的并行计算主要涉及三种基本模式： 1. **Parallel for-Loops (parfor)**: 这种方式适用于处理可并行化的for循环。parfor将循环体内的计算任务分配给不同的worker，每个worker独立执行，确保了并行处理。重要的是，parfor的循环体必须是可并行的，即各迭代之间没有依赖关系。 2. **Batch Jobs**: 批任务执行机制允许用户提交一系列任务（如M文件或函数）给worker，每个worker依次处理一个任务。这种方式实现了任务级别的并行，提高了处理大量独立任务的效率。 3. **Large Data Sets**: 当处理的数据量过大，无法一次性装入内存时，可以通过并行计算工具箱将大数据集分割，分配给多个worker，每个worker处理一部分数据，但用户仍可以像处理单个整体一样操作。 在测试中，parfor的工作原理是MATLAB client启动多个worker（受CPU核心数量限制）并行执行parfor循环中的代码。例如，一个双核CPU的系统最多能启动两个worker。同时，MDCE允许在集群环境中扩展计算能力，一个job可以在多台计算机上启动多个worker。 对于本次测试的环境，硬件配置为一台Intel双核E4600 2.4GHz的PC，具有2GB物理内存，操作系统为Windows XP SP3，使用的MATLAB版本未给出具体信息。测试中，基于MDCE在单台PC上创建job，并启动最多10个worker进行并行计算。 通过这样的测试，可以评估MATLAB在不同并行模式下的性能表现，包括计算速度提升、资源利用率和可能存在的瓶颈。评估结果可以帮助用户了解在特定环境下如何优化MATLAB代码以充分利用硬件资源，提高计算效率。然而，具体的测试结果和分析未在提供的信息中给出，这需要进一步的详细报告来阐述。