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function test_parfor
N = 1e8;
sum_all = 0; % sum all numbers
sum_odd = 0; % sum odd numbers
sum_even = 0; % sum even numbers
tic;
parfor i = 1 : N
  sum_all = sum_all + i; % sum all numbers
  if mod(i,2)
      sum_odd = sum_odd + i; % sum odd numbers
  else
      sum_even = sum_even + i; % sum even numbers
  end %endif
end %endfor
toc;
fprintf('sum_all=%d,\nsum_odd=%d,\nsum_even=%d.\n', ...
    sum_all, sum_odd, sum_even);

我已经初始化了 parpool 环境并运行了上面的代码。但是，parfor 循环比单个 for 循环花费的时间要多得多。此外，我的 PC 的 numCores 为 12，并且在运行功能代码之前我已经初始化了 12 个 worker。为什么？我的代码有什么问题？

非常感谢你！:-)

另外，并行计算环境的初始化代码如下。

function initpar(CoreNum)
%Initialize Matlab Parallel Computing Enviornment

if nargin==0
    CoreNum=feature('numCores');
end
if  isempty(gcp('nocreate'))
    clear ALL;
    parpool('local',CoreNum); % matlabpool in R2013
else
    disp('Parallel Computing Enviornment already initialized');
end
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1 回答 1

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请参阅此页面：

并行开销。调用 parfor 而不是 for 会产生开销。如果函数评估速度很快，那么这种开销可能会变得可观。特别是，并行解决问题可能比串行解决问题要慢。

提示是在每次迭代不耗时时不要使用 parfor；处理成本的限制当然取决于您的硬件。

编辑：如果你删除 if-else 块，循环的行为会改变。sum_all现在被检测为减少变量，如本页所述。然后将循环正确地分解为独立的部分；最后合并部分结果。使用 if-else 块，sum_even并且sum_odd不被视为缩减变量（我认为），因此它的行为类似于经典的 for 循环加上并行计算开销。

于 2014-04-16T11:45:27.000 回答