Matlab 单元阵列并行计算

A

，

B

，

C

：大小为100 x 1的单元阵列。

A

的每个单元格都是一个矩阵。所有的尺寸都相同。

B

和

C

包含向量

我需要创建一个大小为100 x 1的单元格数组

D

。串行代码将类似于：

for i=1:100
    D{i}=my_func(A{i},B{i},C{i});
end

其中，

my_func

是一个函数，它接受矩阵和向量的输入，生成向量

---

我想使用

parfor

（或

spmd

）来加快速度。但是，

A

的大小很大，因此我不想向所有工作人员广播

A

。考虑到

my_func

需要一些时间，有没有一种方法可以有效地做到这一点？如果有人能给我举个小例子，我将不胜感激

看起来您的单元阵列都是。这意味着它们不会广播给所有员工，只广播给每个员工需要的那些片段

因此，您可以安全地将

for

替换为

parfor

：

parfor i = 1:100
    D{i} = my_func(A{i}, B{i}, C{i});
end

---

看起来你的细胞阵列都是。这意味着它们不会广播给所有员工，只广播给每个员工需要的那些片段

因此，您可以安全地将

for

替换为

parfor

：

parfor i = 1:100
    D{i} = my_func(A{i}, B{i}, C{i});
end

---

这真的很奇怪，因为像那样使用parfor比串行代码慢得多。我不知道检查，但如果我在3核上运行，我的计算机就完全冻结了。所以我怀疑这些数据是被广播给工人的。谢谢。@Bluesking您使用的是什么版本的MATLAB？如果≥ R2016b，那么你可能想看看我能够检查发送给每个工人的数据量，大约300MB，大约是矩阵a大小的一半。所以看起来没有什么问题。为什么运行时间没有优势？我知道并行池的启动时间很长；每次运行代码时是否打开和关闭池？否。我打开了池。开始计时并运行代码。标准的东西。我在其他4核的计算机上测试。它的最佳功能是匹配串行代码的时间。也许这工作还不够难。谢谢Rody。这真的很奇怪，因为像那样使用parfor要比串行代码慢得多。我不知道检查，但如果我在3核上运行，我的计算机就完全冻结了。所以我怀疑这些数据是被广播给工人的。谢谢。@Bluesking您使用的是什么版本的MATLAB？如果≥ R2016b，那么你可能想看看我能够检查发送给每个工人的数据量，大约300MB，大约是矩阵a大小的一半。所以看起来没有什么问题。为什么运行时间没有优势？我知道并行池的启动时间很长；每次运行代码时是否打开和关闭池？否。我打开了池。开始计时并运行代码。标准的东西。我在其他4核的计算机上测试。它的最佳功能是匹配串行代码的时间。也许这工作还不够难。谢谢你，罗迪。