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我有一个 i7-M620 处理器，每个内核有 2 个物理内核和 2 个线程（多线程 CPU）（总共 4 个线程）。当我使用 MATLAB Parallel Computing Toolbox 时，我只能打开 2 个池而不是 4 个。这是代码：

matlabpool(2)
parfor i = 1:20
    Test(i) = i^2;
end
matlabpool close
  • 有人可以解释为什么吗？
  • 我在这里做多线程还是多核计算？
  • 是否可以同时使用 MATLAB？
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3 回答 3

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我通过编辑并行计算的“本地”配置解决了这个问题（我的核心 i5 有 2 个核心和 4 个线程）：

  1. 去Parallel->Manage Cluster Profiles
  2. 根据您的 Matlab 版本，您需要Validate在local更改任何内容之前查看配置文件。
  3. 单击edit并更改NumWorkers变量以满足您的需要。

然后你可以matlabpool这样开始：

matlabpool local

请注意，我从未使用parfor. Matlab 的开销总是大于收益。我要说的是：首先对您的代码进行基准测试，然后确定parfor（或其他并行的东西）是否适合您。

于 2012-05-05T09:42:58.387 回答
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对于并行配置，这是在请求比默认值更多的工作人员时引发的错误：

本地集群的默认值NumWorkers是本地机器上的核心数。要在比这更多的工作人员上运行通信作业，请增加集群的 NumWorkers 属性的值。

您可以通过修改'local'配置文件集群属性来解决这个问题，从而有效地控制默认数量。来自PCT R2013a 文档：

myCluster = parcluster('local'); 
myCluster.NumWorkers = 4; % 'Modified' property now TRUE 
saveProfile(myCluster);   % 'local' profile now updated,
                          % 'Modified' property now FALSE

然后matlabpool open会给你（默认）数字。工人，而matlabpool(n)会给你n工人，直到上面设置的最大值/默认值（n<=4）。您可以通过以下方式检查当前开放工作人员的数量： 

matlabpool('size')

或从桌面右下角的指示器在此处输入图像描述图标，例如。

于 2013-07-23T16:15:18.257 回答
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我的桌面站有一个 i7-2600 CPU，操作系统是最新的Linux Mint。我测试了MATLAB 2012b的并行计算，默认NumWorker为4（i7-2600的核心数），我修改本地集群配置文件为NumWorker值的8，然后和workers设置对比是 4 和 8（就像@rubenvb 发布的那样）。

结果表明，在串行模式下，耗时约为429秒，而在并行模式下（matlabpool open 4） ，8个worker耗时分别为254秒和218秒，分别提升了40.79%和49.18%， 分别。

我进一步仔细研究了我的代码，发现并行体内部也实现了MATLAB矢量化优化，即这种提升需要额外的CPU资源，因此对于8情况下的NumWorkers（即启用超线程），它没有足够的空闲CPU资源来促进向量化，在某种程度上是CPU资源竞争，降低了并行效率。这也是当 NumWorkers 为 4 时几乎具有同等提升效率的原因。

结论是 MATLAB 中的并行计算很有帮助，实现起来很简单，但应该谨慎使用，这都是我个人的看法。

于 2012-12-07T12:00:50.680 回答