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多核计算平台中MATLAB 并行计算工具包 2
1 MATLAB 并行计算工具包简介 2
主要功能 2
2 数据并行编程（parfor ） 4
2.1 简介 4
2.1.1 parfor 的使用场景 4
2.1.2 使用matlabpool 设置MATLAB 资源 4
2.1.3 创建 parfor-Loop 5
2.1.4 for-Loops 与 parfor-Loops 的差异 5
2.1.5 规约赋值 6
2.2 parfor 程序设计注意事项 7
2.2.1 MATLAB 路径 7
2.2.2 错误处理 7
2.2.3 局限性 7
2.2.4 性能考虑 9
2.2.5 与早期MATLAB 软件的兼容性 10
3 任务并行编程（spmd） 10
3.1 使用spmd 结构 10
3.1.1 简介 10
3.1.2 何时使用spmd 10
3.1.3 使用matlabpool 创建matlab 资源 11
3.1.4 定义一个spmd 语句 11
3.2 通过Composites 访问数据 13
3.2.1 简介 13
3.2.2 在spmd 语句中创建 composite 13
3.2.3 变量的持久性和spmd 的次序 15
3.2.4 在spmd 外创建 composite 16
3.3 分布式数组 16
3.3.1 分布式 vs codistrbuted 数组 16
3.3.2 创建分布式数组 16
3.3.3 创建 codistributed 数组 17
3.4 编程建议 17
3.4.1 MATLAB 路径 18
3.4.2 错误处理 18
3.4.3 局限性 18
4 多核环境下matlab 并行工具箱运行方法 19
5 矩阵向量乘与矩阵矩阵乘多核并行化 20
多核计算平台中MATLAB 并行计算工具包
1 MATLAB 并行计算工具包简介
工程师和科学家们面临着用更少的时间建立复杂系统模型的需求，他们使用分布式和并
行计算来解决高性能计算的问题。这些分布式的环境由多处理器和多核计算机来实现。
Mathworks 公司开发的分布式计算工具箱可以在多处理器计算环境中使用 MATLAB 和
Simulink 解决计算、数据密集型问题。可以使用该工具箱解决通过装配多个处理器包含几
个单独工作单位或单个大型计算的问题。这些处理器可以驻留在一个多处理器计算机上，或
者，当工具箱配合MATLAB 分布式计算引擎时，驻留在计算机集群上。
该工具箱提供高级构造，如并行回路、并行算法、基于 MPI 的函数，以及用于作业和
任务管理的低级构造。并行命令窗口提供熟悉的用于开发并行应用程序的 MATLAB 交互
式环境。也能够在批处理环境中脱机执行分布式和并行应用程序。
利用 Parallel Computing Toolbox （并行计算工具箱），可在多核和多处理器计算机上使
用 MATLAB 和 Simulink 来解决计算问题和数据密集型问题。并行处理结构包括并行 for
循环和代码块、分布式数组、并行数值算法，以及消息传递函数等，可以以较高的级别在
MATLAB 中执行任务及数据并行算法，而无需
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