multithreading - Matlab在使用codegen和parfor时什么时候选择线程

Question

我似乎是少数使用 Matlab 编码器（codegen 命令）来获得加速的人之一，从在线讨论或帮助如此之少的事实来看。在某些情况下，我从中获得了令人难以置信的加速。我从未见过它记录在案，但是当我使用带有 parfor 循环的 Matlab 脚本中的 codegen 制作 MEX 文件时，它通常会将生成的 MEX 线程化。函数中的 Parfor 会产生多个进程，这通常比线程效率低（我通过在 linux 中观察 top 并在 Matlab 函数中看到多个 100% 进程来推断所有这些，但在运行转换后的 MEX 时只有一个，例如 1000% 进程）。我现在正在研究一个我可以真正使用加速的案例，但我没有看到 MEX 中使用了多个线程的证据，即使 parfor 在基本函数中工作。

Answer 1

它只会线程化 parfor 循环本身，编码器猜测会很危险，并且无法计算出适当的并行度。

如果我是你，我会尽量用 parfor 代替 Matlab 代码中的任何地方。

现在如何确定一个循环是否可以并行化：

1. 它是否使用先前计算的任何结果，如果是，请不要尝试，严重的是，它只会使情况变得更糟

2. 它是否以任何形式使用 IO，如果是，则不要，它会减慢速度并从代码中删除任何确定性

3. parfor 是否有循环替换？如果没有，那么您将不得不处理性能问题，因为可能没有任何东西可以并行化。