1、MATLAB并行程序設(shè)計,靖穩(wěn)峰 2007.7.3,Parallel Programming with MATLAB,主要內(nèi)容,1. MATLAB DCT 簡介 2. MATLAB分布式計算 3. MATLAB并行計算 4. PMODE (Interactive Paralell Programming),作用：在集群系統(tǒng)上進行并行程序設(shè)計，分布地或并行地運行MATLAB程序，從而加速大規(guī)模MATLAB程序的執(zhí)行。,1. MATLAB DCT 簡介,DCT (Distributed Computing Toolbox,分布式計算工具箱),MATLAB并行計算的特點,DCT分布式計算工作原理,D

2、CT并行計算工作原理,DCT工作過程,DCT工作過程,1) 尋找一個job manager,2) 創(chuàng)建一個Job,3) 創(chuàng)建task（多個）,4) 將Job提交到隊列,5) 返回計算結(jié)果,6) 刪除對象,分布式計算步驟,（1）尋找一個scheduler,（2）創(chuàng)建一個Parallel Job,（3）創(chuàng)建task（一個）,（4）提交Job,（5）返回結(jié)果,（6）刪除對象,Parallel Math 步驟,Distributed Job和Parallel Job的區(qū)別,2. MATLAB分布式計算,(1) MATLAB客戶端與job manager的結(jié)點相連接測試,1) 進入以下目錄： cd /e

3、xport/matlab2007a/toolbox/distcomp/bin 2）運行nodestatus來檢查配置和網(wǎng)絡(luò)連接。 nodestatus.sh remotehost console 如果成功，用戶應(yīng)該能夠看到j(luò)ob manager和job manager的worker的狀態(tài)。否則，返回MATLAB分別是計算引擎系統(tǒng)管理員向?qū)У囊徊糠?，這部分會給出如何解決當(dāng)前問題的幾種可能方法,(2)一個簡單的分布式Job,1) 啟動MATLAB，在MATLAB命令窗口，鍵入以下命令： jm=findResource(scheduler,type,jobmanager,name,myjobmana

4、ger,lookUpURL,console),2) 創(chuàng)建一個job job = createJob(jm); 3) 創(chuàng)建任務(wù) createTask(job,sum,1,1 1); createTask(job,sum,1,2 2); createTask(job,sum,1,3 3); 4）提交job submit(job) 5) 等待完成 waitForState(job,finished) 6）收集結(jié)果 result = getAllOutputArguments(job),results = 2 4 6,(2) Evaluating Functions in a Cluster,一個jo

5、b，有多個由相同函數(shù)完成的任務(wù)，可使用 dfeval或defvalasync函數(shù)。 defval(sum,1 1, 2 2, 3 3,jobmanager,myjobmanager) job1=defvalasync(sum,1,1 1, 2 2, 3 3,jobmanager,myjobmanager) 必須用getAllOutputArguments(job1)取得結(jié)果,(3)非線性互補問題（NCP）的分布式計算,我們的job: NCP有兩個經(jīng)典算法，何小清同學(xué)研究了一個新算法， 比較這三個算法到一定精度時的迭代次數(shù)和耗費的時間。 三個算法MATLAB程序為fcn1.m、fcn2.m和fc

6、n3.m. 三個算法的初始數(shù)據(jù)為矩陣：A，B，D，q和維數(shù)n， 每次運行所有初始必須相同。 解決方案： （1）統(tǒng)一產(chǎn)生初始數(shù)據(jù)A，B，D，q和維數(shù)n。 （2）三個算法計算過程中沒有關(guān)系，可用分布式計算， 產(chǎn)生三個Task分別計算。,3. MATLAB并行計算,(1)計算的例子,計算的例子,function totalpi = tpi(npts) h = 1/npts; mysum = 0; for ii = labindex:numlabs:npts x = h*(ii-0.5); mysum = mysum+4/(1 +x*x); end mypi = h*mysum; if labinde

7、x =1 totalpi =mypi; for ii = 2:numlabs totalpi = total + labReceive(ii); end labBroadcast(1,totalpi); else totalpi = ; labSend(mypi,1); totalpi = labBroadcast(1); End,jm = findResource(scheduler,type,jobmanager); j = createParallelJob(jm); t = createTask(j,tpi,1,100000000); set(j,FileDependencies,tp

8、i); submit(j); tic; waitForState(j,finished); toc; getAllOutputArguments(j),加速比、加速效率,%串行 計算步長 100，000，000 tpi(100000000) Elapsed time is 174.467882 seconds. ans = 3.141592653590426 %并行計算步長 Elapsed time is 48.073917 seconds. ans = 3.141592653589745 %加速比 174.467882/48.073917 ans = 3.629158863838784 %加

9、速效率 3.629158863838784/5= 0.725831772767757,(2)邱比鄭南問題,(3)用MATLAB并行計算求解非線性互補問題（NCP）,我們的job: NCP有兩個經(jīng)典算法，何小清同學(xué)研究了一個新算法， 比較這三個算法到一定精度時的迭代次數(shù)和耗費的時間。 三個算法MATLAB程序為fcn1.m、fcn2.m和fcn3.m. 三個算法的初始數(shù)據(jù)為矩陣：A，B，D，q和維數(shù)n， 每次運行所有初始必須相同。 解決方案： （1）統(tǒng)一產(chǎn)生初始數(shù)據(jù)A，B，D，q和維數(shù)n,由第一個 Lab廣播其他labs. （2）產(chǎn)生一個Task，lab2、lab3、接收后分別計算。,（4） M

10、ATLAB的通信函數(shù),1) labBroadcast：Send data to all labs or receive data sent to all labs 2) labSend:Send data to another lab 3) labReceive:Receive data from another lab 4) labSendReceive：Simultaneously send data to and receive data from another lab 5) labProbe:Test to see if messages are ready to be receiv

11、ed from other lab 6) labBarrier：Block execution until all labs reach this call,（5） MATLAB常用的并行計算函數(shù),darray dcolon distribute gather gcat gop gplus local parfor pload psave,4. pmode（Interactive Parallel Mode）,(1)labs同時執(zhí)行交互輸入的命令; (2)每一lab在自己的工作空間處理自己的變量; (3)所有l(wèi)abs處理結(jié)束后，才能輸入新的命令. 進入pmode 單機學(xué)習(xí)：pmode start 集群：pmode start jobmanager n n=2,3,4,5,In