Matlab利用cpu的多核提高运算速度

messii

在使用Matlab进行大数据运算的时候,往往会遇到速度低下的问题，高版本的matlab是支持多核运算的，这里做了一个尝试。

经过测试使用的MATLAB2010可以多核运行的。需要多核多线程跑的算法，在之前要让matlab在本地建立4个“实验室”（我的机器是4核，所以是4个）

1. >> matlabpool local 4
   
2. Starting matlabpool using the 'local' configuration ... connected to 4 labs.

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显示正在进行多核配置，一会说，连接到4个“实验室”。我理解就是在本地虚拟出4台可以运行matlab的工作站，这样用分布式计算工具箱可以进行并行计 算（matlabpool这个命令好像是在并行计算工具箱里的）。观察windows任务管理器，可以发现一共有5个MATLAB.exe进程。其中一个 占内存较多的，我理解是主控的，他基本不干活，只负责分配，进行计算时他的cpu占用率只有1~2%，剩下四个进程专门用来计算的，跑起来各占cpu 25%左右。看上去还是每个matlab进程单核运算，但是一下开4个进程，所以能把cpu用满。

如果后续还需要多核运算，就直接用parfor好了，不用每次都用matlabpool命令。那个配置一次就好。
算完了，不再跑了，临退出时关闭配置就行。

1. >> matlabpool close
   
2. Sending a stop signal to all the labs ... stopped.

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测试过程

下面是我一个M文件的程序，测测4核并行计算和单核计算的差距，很简单。

1. function testtime
   
2. runtimes = 1e9;
   
3. 
   
4. dummy1   = 0;
   
5. 
   
6. dummy2   = 0;
   
7. 
   
8. 
   
9. %matlabpool local 4
   
10. 
    
11. 
    
12. tic
    
13. 
    
14. %for x= 1:runtimes;
    
15. 
    
16. parfor x= 1:runtimes;
    
17. 
    
18. dummy1 = dummy1 + x;
    
19. 
    
20. dummy2 = 2 * x + 1;
    
21. 
    
22. end
    
23. 
    
24. toc
    
25. 
    
26. 
    
27. plot([1 2], [dummy1, dummy2]);

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第一次用普通for语句，单核跑，6.09秒

1. >> testtime
   
2. Elapsed time is 6.094267 seconds.

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第二次用parfor语句，4核跑，1.63秒

1. >> matlabpool local 4
   
2. Starting matlabpool using the 'local' configuration ... connected to 4 labs.
   
3. >> testtime
   
4. Elapsed time is 1.631350 seconds.
   
5. >> matlabpool close

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加速比 6.09 / 1.63 = 3.736，将近4倍（还有开销吧），还比较可观。

tsnc

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路鹏123

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TAXILOG

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