要求电脑CPU有超过2个核心，内存大于2G。
建议先调试好代码，再进行并行化计算。
查看并行化计算工具箱版本
>>> ver(parallel)
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MATLAB 版本: 9.12.0.1884302 (R2022a)
MATLAB 许可证编号: 40523737
操作系统: Microsoft Windows 11 专业版 Version 10.0 (Build 22000)
Java 版本: Java 1.8.0_202-b08 with Oracle Corporation Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM mixed mode
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Parallel Computing Toolbox 版本 7.6 (R2022a)
确保并行化工具箱正确配置
菜单栏 >> Parallel >> Manage Clusters >> local >> Validation >> 全部勾选，点击Validate，绿色对勾为正确配置
验证GPU是否可以使用
>>> gpuDevice
ans =
CUDADevice - 属性:
Name: 'NVIDIA GeForce RTX 3080'
Index: 1
ComputeCapability: '8.6' % 计算能力至少1.3以上，建议2.0以上
SupportsDouble: 1
DriverVersion: 11.6000
ToolkitVersion: 11.2000
MaxThreadsPerBlock: 1024
MaxShmemPerBlock: 49152
MaxThreadBlockSize: [1024 1024 64]
MaxGridSize: [2.1475e+09 65535 65535]
SIMDWidth: 32
TotalMemory: 1.2884e+10
AvailableMemory: 1.1487e+10
MultiprocessorCount: 70
ClockRateKHz: 1785000
ComputeMode: 'Default'
GPUOverlapsTransfers: 1
KernelExecutionTimeout: 1
CanMapHostMemory: 1
DeviceSupported: 1
DeviceAvailable: 1
DeviceSelected: 1
将for循环，改为parfor循环。并行化计算会自动进行。
parfor ...
statement
end
也可以使用左下角的符号，选择Start parallel pool，来手动控制并行化计算池的启动与关闭。
也可以使用命令行
parpool('local',N) % 启动并行化，local为预设的方案，N为线程数量
delete(gcp('nocreate')) % 关闭并行化
% 循环变量不能是非整数
parfor x = 0:0.1:1
pass
end
% 循环变量，要修改为整数
xALL = 0:0.1:1;
parfor ii = 1:length(xAll)
x = xALL(ii)
pass
end
% 不能进行循环嵌套
parfor x = 1:5
parfor y = 1:10
pass
end
end
% 利用函数调用，进行parfor嵌套
parfor x = 1:5
myprog(x)
end
function myprog(x)
parfor y = 1:10
pass
end
% 代码分析器，无法获取代码不能并行化的原因
function ex2_bad
data = rand(4,4);
means = zeros(1,4);
parfor I = 1:4
means(I) = z.mean;
end
disp(means)
% 尝试使用函数调用的方式，替换parfor循环体
function ex2_bad
data = rand(4,4);
means = zeros(1,4);
parfor I = 1:4
means(I) = computeMeans(data, I);
end
disp(means)
function means = computeMeans(data,I)
z.means = mean(data(:,I));
means = z.mean;
交互式的并行化池，需要matlab客户端一直打开。
对于批处理，在使用集群计算时，可以关闭matlab客户端，处理其他工作。适合集群计算、耗时长的计算。
批处理的三个步骤：
% 对于脚本的使用方法
job = batch("ascript")
% 对于函数的使用方法，(函数名称，返回输出的数量，输入参数)
job = batch(@ex_serial, 1, (50,4000));
% 使用集群计算，可以关闭matlab客户端，甚至关闭电脑
clust = parcluster('local');
% N = 4; % 计算机CPU核心数
N = clust.NumIdleWorkers % 可以调用所有可用核心
job = batch(clust, @ex_parallel, 1, (50,4000), 'pool', N-1)
% N-1，是因为需要一个线程负责任务的分发以及结果的收集，即存在一个线程对其他线程进行管理
wait(job, 'finished') % 当以自动方式运行多个任务时，这个命令可以屏蔽其他任务，直到当前任务完成
get(job, 'state') % 获取当前任务的进度
% 也可以使用菜单栏的Job Monitor，以交互式的方法检查任务进度
results = fetchOutputs(job) % 获取任务结果，以cell array的形式返回
outk = results{k} % 获取任务结果的第k个输出
delete(job) % 任务完成后，删除任务
对于不使用for循环的代码，可以参考parallel_template.m
大型项目需要更多的计算能力和内存，此时可以考虑使用公司、组织、云端的集群进行计算，只需要对代码进行很小的修改即可实现。
local profile，并行化本地配置方案，可以使用单台计算机的多核心进行加速，也可以用于在使用其他并行化方案前，测试并行化代码。
添加新的并行化配置方案，home >> parallel >> manage cluster profiles >> add profile / discover clusters / import profile
matlab job scheduler (MJS) profile，可以利用安装了matlab distributed computing server(MDCS)上的计算资源，MDCS的使用方法这里不做叙述。
第三方的cluster schedulers，在现有的cluster scheduler中集成了MDCS，如果没有你想要的scheduler，选择generic即可。
检查当前并行化配置方案是否可用，home >> parallel >> manage cluster profiles，选择要测试的profile，点击validate，全部为绿色表示通过。
使用方法，简单的将’local’替换为你的并行化方案即可。
如果报错，无法找到文件，可将数据发送到集群。
% 对于并行化计算池
parpool(...,'AttachedFiles',{'C:\mydir'}) % 对于新的并行化计算池
addAttachedFiles(gcp, {'C:\mydir'}) % 更新现有的并行化计算池
% 对于批处理
batch(...,'AttachedFiles',{'C:\mydir'})
spmd（single program multiple data），spmd代码块中的代码，在所有的线程运行，可以用于parfor循环之前加载数据。
spmd
% myfile.mat，在所有线程都可以访问
data = load('myfile.mat')
end
parfor I = 1:N
% 使用数据的代码块
end
也可以控制每个线程做什么工作。
% labindex返回worker的索引
% numlabs返回worker的总数
spmd
switch labindex
case 1
% 线程1的代码
case 2
% 线程2的代码
...
end
end
也可以控制线程之间的数据交互
% labSend(dataToSend,workerIdx)可以将需要发送的数据，发送至指定索引的线程
% labReceive(workerIdx)可以接受指定线程的数据
% labSend和labReceive需要成对使用
spmd
...
if labindex < numlabs
% 除了最后一个线程之外的线程，将数据发送至下一个线程
labSend(dataToSend, labindex+1);
else
% 最后一个线程数据发送至第一个线程
labSend(dataToSend, 1);
end
if labindex > 1
% 除了最后一个线程之外的线程，接受上一个线程的数据
dataReceived = labReceive(labindex-1);
else
% 第一个线程接受最后一个线程的数据
dataReceived = labReveice(numlabs);
end
...
end
% 所有线程的数据可以组合输出，通过索引可以访问不同线程的数据
dataOnClient = dataReceived(:);
可以划分到各个线程进行计算，仍可以被视为一个矩阵，这种矩阵称为分布式矩阵。
主要被用于集群计算，可以利用多个机器的内存。
% 方法一
zeros(...,'distributed')
randn(...,'distributed')
% 如果所有线程的数据划分方式一样，可以直接使用distributed，但是只能按照列进行划分
a = reshape(1:16, 4, 4)
a = distributed(a)
% 方法二
% 从多个文件，或者是一个巨大到无法一次载入内存的文件，创建分布式矩阵
% 可以在每个线程载入数据，然后使用codistributed.build及codistributorld将每个线程的矩阵结合起来
% 需要指定分布式矩阵的size，（可选）指定各个线程的数据
spmd
N = 1;
mat = repmat([1;2;3], 1, N) + (labindex-1)*3;
codistr = codistributorld(codistributorld.unsetDimension,codistributorld.unsetPartition,[3,numlabs*N]);
distmat = codistributed.build(mat, codistr)
disp(getLocalPart(distmat))
end
% 使用gather可以将分布式矩阵，转为数值化矩阵
distsum = sum(distmat);
numericsum = gather(distsum);
将数据迁移至GPU显存，或者在GPU显存创建数据
% 使用gpuArray将数据迁移至GPU
a = reshape(1:16, 4, 4);
a = gpuArray(a);
% 直接在GPU创建数据，这种方法更高效
z = zeros(4, 4, 'gpuArray')
% 如需查看哪些操作支持gpuArray
>> methods gpuArray
使用GPU代码处理数据
将数据迁移回CPU
% 使用CPU对矩阵进行滤波操作
A = magic(5000);
f = ones(1,20)/20;
tic;
B = filter(f, 1, A);
tCPU = toc;
disp(['Total time on CPU: ' num2str(tCPU)])
% 使用GPU对矩阵进行滤波操作
tic;
AonGPU = gpuArray(A);
BonGPU = filter(f, 1, AonGPU);
BonCPU = gather(BonGPU);
wait(gpuDevice)
tGPU = toc;
disp(['Total time on GPU: ' num2str(tGPU)])
% 只查看计算耗时，不考虑数据传输耗时
tic;
BonGPU = filter(f, 1, AonGPU);
wait(gpuDevice)
tCompGPU = toc;
disp(['Computation time on GPU: ' num2str(tCompGPU)])
% 使用arrayfun或者pagefun进一步加速
M = 300; % 行数
K = 500; % 矩阵内部维度
N = 100; % 列数
P = 200; % 页数
% CPU模式
tic
A = rand(M,K);
B = rand(K,N,P);
C = zeros(M,N,P);
for I = 1:P
C(:,:,I) = A*B(:,:,I);
end
t = toc;
disp(['CPU time: ' num2str(t)])
% GPU模式，gpuArray
tic
A = rand(M,K,'gpuArray');
B = rand(K,N,P,'gpuArray');
C = zeros(M,N,P,'gpuArray');
for I = 1:P
C(:,:,I) = A*B(:,:,I);
end
wait(gpuDevice)
t = toc;
disp(['GPU using gpuAarrys time: ' num2str(t)])
% GPU模式，pagefun
tic
A = rand(M,K,'gpuArray');
B = rand(K,N,P,'gpuArray');
C = pagefun(@mtimes,A,B);
wait(gpuDevice)
t = toc;
disp(['GPU using pagefun time: ' num2str(t)])
