Performance MATLAB parfor比for慢——怎么了？

我正在处理的代码有如下循环：

bistar = zeros(numdims,numcases); 
parfor hh=1:nt       
  bistar = bistar +  A(:,:,hh)*data(:,:,hh+1)' ;
end   

小新界（10）

计时后，它实际上比使用常规循环慢100倍！！！我知道parfor可以做并行求和，所以我不知道为什么这不起作用

我跑

matlabpool

在运行我的代码之前使用开箱即用的配置

我对matlab比较陌生，刚刚开始使用并行功能，所以请不要认为我没有做什么蠢事

谢谢

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PS：我正在四核上运行代码，因此我希望看到一些改进。

对于

nt

的小值，对结果进行分区和分组（划分工作和从多个线程/核收集结果的开销）是很高的。这是正常的，您不会为简单循环中可以快速执行的简单任务划分数据

始终在循环中执行一些具有挑战性的操作，这些操作值得分区开销。这是一个很好的例子

线程来自线程池，因此不应存在创建线程的开销。但是为了从

bistar

大小创建部分结果

n

矩阵，必须先计算所有部分结果，然后再添加所有这些部分结果（重新组合）。在一个直接循环中，这是一个很高的概率，没有分配发生

帮助中的完整声明（感谢您在下面的链接）是：

如果计算f、g和h的时间为 大型，parfor将显著 比对应的 语句，即使n相对 小的

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因此，您可以看到，它们的意思与我的意思完全相同，只有在循环中所做的工作足够复杂/耗时的情况下，小n值的开销才值得付出努力。

Parfor

会带来一些开销。因此，如果

nt

非常小，并且如果循环中的计算非常快（如加法），则

parfor

解决方案的速度较慢。此外，如果在四核上运行

parfor

，1-3核的速度增益将接近线性，但如果使用4核，速度增益将更小，因为最后一个核也需要运行系统进程

例如，如果parfor的开销为100ms，循环中的计算时间为5ms，如果我们假设速度增益为线性，最多4个核的系数为1（即使用4个核使计算速度加快4倍），

nt

大约需要30才能使用

parfor

（对于<代码>为150毫秒，对于<代码>为132毫秒，对于<代码>为parfor<代码>为132毫秒）。如果只运行10次迭代，<代码>为parfor<代码>将较慢（对于<代码>为50毫秒，对于<代码>为parfor<代码>为112毫秒）

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您可以通过比较1个worker与0个worker的执行时间来计算机器上的开销，还可以通过对1到4个worker的执行时间进行线性拟合来估计速度增益。这样，您就知道除了通信开销导致的性能不佳之外，使用

parfor

什么时候有用了（见其他答案），在这种情况下，还有另一个不使用

parfor

的原因。在这种情况下，在

parfor

中执行的所有操作都使用。假设所有工作人员都在同一台PC上运行，则没有任何优势，因为单个调用已经使用了处理器的所有内核。

您能告诉我们numdims、numcases和ac的值吗您找到的实际计时数字？谢谢。感谢您的回复，但其中指出“即使n相对较小，parfor也会比相应的for语句快得多。”（当然，idk相对较小的意思是什么。）但是我很困惑，你说的划分工作和从几个线程/核心收集结果的开销是什么意思？变量A和数据是全局的，应该在所有线程之间共享。matlab所要做的就是小心添加到bistar。我添加了一个精度，感谢链接我查看了帮助，它说明了sa我不太擅长解释：-）如果这句话的一部分很重要。希望它有帮助！这不仅适用于matlab，也适用于所有类型的并行计算。充分划分问题是至关重要的。+1指出阅读所有帮助的必要性，而不仅仅是显示你想要什么的那部分。Thx再次jdehaan:）有趣的是，我认为MATLAB实际上创建了4个进程，我猜这是将工作外包给这些进程，因此您所说的开销是可以感觉到的（因为进程之间没有共享内存）。然而，在一个完美的世界中，工作将外包给共享变量a、数据和bistar的线程，因此分区将是一个传递索引的问题（开销可以忽略不计），并且由于bistar是共享的，所以重新组合只是并行地添加正确的索引的问题（开销可以忽略不计）。这不是更快吗？我错过了什么吗？@Donnie我不是故意忽略它的，我工作累了，几乎要睡觉了。。。