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文档简介

1、matlab 并行计算之parformatlab 并行计算之 parfor提高 matlab 代码的执行效率，是很多码农们的迫切愿望和需求。最重要的当然是好的代码结构，向量化的语言的高效性是for 循环拍马也赶不上的。但是，现实中很多时候我们是需要使用到for 循环的，为此可以使用 matlab 的并行计算来提高代码执行效率。并行计算的原理就是将代码分配到多个处理器中进行运算。例如8 核的机器，就可以同时调动8 个处理器来运算。不过为了在运算时你不至于太无聊，还是留下一个给自己做其他事情用吧。1、启动和关闭并行计算功能启动 :CoreNum=7; %调用的处理器个数if matlabpool(

2、'size')<=0 %之前没有打开matlabpool('open','local',CoreNum); else % disp('matlab pool already started'); end之前已经打开关闭 :matlabpool close如果代码还在调试阶段，可以暂时不关闭matlabpool ，反复开关浪费时间得很。另外， matlab 关闭后， matlabpool也会自动关闭，所以如果不是海量代码，可以不用关闭的 ( 个人意见，没有实测影响) 。2、parfor的使用将传统的 for 循环改为 parf

3、or循环，就会将循环体作为整体分到到一个个处理器中，从而一次性进行多组运算。在使用parfor时，代码的编写有一些注意事项，最主要的是其中变量的处理。matlab 的帮助文档中有详细的描述。在此，我将摘取一部分重要的加以说明并举例。在 parfor中，变量不再是随心所欲的使用，有着其自己的分类。在parfor运行时，我们经常会遇到这样的错误“Error: The variable xxxin a parforcannot be classified.”说的就是变量xxx 不能被正常划分到正确的类别中。parfor变量一共分为 5 类，每一类的定义和用途就不说了，看一眼就明白。需要注意的是以下几

4、点(1) 循环变量循环变量在循环体中的使用一定要具有独立性，循环体之间不相关。例a(i)=a(i-1)*temp;是不行的。(2)sliced变量 ( 一般是数组，被各个处理器分割成一个个slice) slice变量在一个循环体内只能出现一个slice，简单说就是一个循环体内只能出现slice数组的一个元素。例a(i)=temp1;a(i+1)=temp2;是不行的。另外， slice变量的下标一定要连续，例a(2*i)=temp;是不行的。(3) 临时变量matlab 使用变量的一个好处是不需要预定义。但是在使用parfor时，这会弄混 sliced 变量和临时变量。由于临时变量不需要有 sliced 变量的限制，使用更自由，因此一定要区分开。方法是在 parfor 中对临时变量进行预定义。例 parfor i=1:10b=zeros(1,4); for j=1:4

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