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bbslover金虫 (正式写手)
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【求助】一个matlab窗口占25%CPU,如何提高?已有7人参与
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| matlab计算时候,在任务管理器中发现占25%cpu,如何提高这个值,是matlab的计算加快呢? 我的电脑是 4 核的 CPU。 |
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加速程序运算,需考虑多方面的因素。 首先是算法,算法的设计很重要,关系运行效率。 另外是数据矢量化处理,尽量避免循环,采用数组、矩阵计算方式。 关于并行,可参考:http://www.mathworks.com/support ... l?solution=1-372IPG 从MATLAB 7.3 (R2006b)开始,不需要用户干涉,Matlab的某些矩阵操作会自动使用多个CPU,主要是Matlab所采用的BLAS (Basic Linear Algebra Subroutines)开始支持多线程。BLAS里的操作包括矩阵乘法、求特征根等。 从MATLAB 7.4 (R2007a)开始,Matlab开始提供对某些操作的多线性支持,主要是element-wise的数值计算,比如sin(A)、A.*log(A)。 如果电脑显卡支持GPU,可以试试用GPU加速计算(CUDA_matlab,免费的),另外,Jacket也不错,可惜只有15天的试用期,就要收费。 |

3楼2011-03-06 15:59:11
ghost820521
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信彼南山
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6楼2011-03-08 09:07:09
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有多层次多粒度的并行,你说的线程并行只是其中粒度较粗的并行,还可以数据并行,也可以提升速度的。 利用 Parallel Computing Toolbox(并行计算工具箱),可在多核和多处理器计算机上使用 MATLAB 和 Simulink 来解决计算问题和数据密集型问题。并行处理结构包括并行 for 循环和代码块、分布式数组、并行数值算法,以及消息传递函数等,可以以较高的级别在 MATLAB 中执行任务及数据并行算法,而无需为特定的硬件和网络架构编写程序。这样,将串行 MATLAB 应用程序转换为 并行 MATLAB 应用程序,便几乎不需要修改代码,且不需要使用低级语言编写程序。此外,还可以在各种批处理环境中交互运行或脱机运行应用程序。 主要功能 支持数据并行和任务并行的应用程序开发 可使用 parfor(并行 for 循环)和 spmd(单程序多数据)注释代码段,用于执行数据并行和任务并行的算法 高级别的结构,如分布式数组、并行算法,以及消息传递函数,可在多个处理器上处理大型的数据集 可在一个多核桌面上本地运行八个 worker 与 MATLAB Distributed Computing Server 集成,可用于使用调度程序或任意数量 worker 的基于集群的应用程序 提供交互模式和批量执行模式 比如数据并行编程: 当你需要简单计算的多次循环迭代时,例如蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟,parfor循环就很有用。parfor将循环迭代分组,那么每个worker执行迭代的一部分。当迭代耗时很长的时候parfor循环也是有用的,因为workers可以同时执行迭代。 当循环中有迭代依赖其他迭代的结果时不应该使用parfor循环。每个迭代都必须不依赖其他迭代。由于parfor循环内有通信消耗,当只有小数量的简单计算时使用parfor可能得不到什么好处。 for循环 parfor循环 |

7楼2011-03-08 09:43:21
xoxoaurora
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suxl04
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