我應該使用並行計算工具箱還是Matlab分佈式計算服務器？

我有以下僞代碼（一個循環），我試圖通過使用Matlab並行計算工具箱或Matlab分佈式服務器計算來實現它（可變步長實現）。實際上，我在這個循環中有一個matlab代碼，可以在普通的matlab 2013a中工作。我應該使用並行計算工具箱還是Matlab分佈式計算服務器？

給定：U0，T_0，T（初始和結束時間值）時，初始步長：H0

while t_0 < T 

% the fist step is to compute U1, U2 which depend on t_0 and some known parameters 

U1(t_0, h0, u0, parameters) 

U2(t_0, h0, u0, parameters) 

% so U1 and U2 are independent, which can be computed in parallel using Matlab 

% the next step is to compute U3, U4, U5, U6 which depends on t_0, U1, U2, and known parameters 

U3(t_0, h0, u0, U1, U2, parameters) 

U4(t_0, h0, u0, U1, U2, parameters) 

U5(t_0, h0, u0, U1, U2, parameters) 

U6(t_0, h0, u0, U1, U2, parameters) 

% so U3, U4, U5, U6 are independent, which can be also computed in parallel using Matlab 

%finally, compute U7 and U8 which depend on U1,U2,..,U6 

U7(t0, u0,h0, U1,U2,U3,U4,U5,U6) 

U8(t0, u0,h0,U1,U2,U3,U4,U5,U6) 

% so U7 and U8 are also independent, and we can compute them in parallel as well.

％做步長控制這裏，然後分配H0：= h_new
T0 = t0時+ h_new

end

你能否建議我使用Matlab並行實現上述代碼的最佳方式？通過最好的方式，我的意思是我希望儘可能快地完成整個計算。我有一個訪問超級計算機LEO III，它有162個計算機節點（總共有1944個核心），因此每個節點有12個核心。）

我的想法是計算U1，U2在兩個獨立的工人）同時擁有自己的記憶。使用U1，U2得到的結果，可以對U3，U4，U5，U6進行相似的計算，最後對U7，U8進行計算。爲此，我想我需要在Matlabpool中使用PARFOR？但我不知道循環需要多少個索引（對應於內核/處理器的數量）。

我的問題是：

我可以使用超級計算機如上所述，這樣我就可以使用MATLAB分佈式計算服務器？
對於此代碼，我應該使用並行計算工具箱還是Matlab分佈式計算服務器？我的意思是並行計算工具箱（本地工人），我不能指定哪些工作人員將計算U1和U2（也用於U3，U4，...），因爲他們共享內存並以交互方式運行，是不是？
如果我使用提議的想法，那麼我需要多少工人？大概8個核心？這是更好的使用1個計算節點，並要求9個核心（8使用，一個用於matlab會話）或使用8個計算機節點？

我是初學Matlab並行計算。請給出你的建議！謝謝！

彼得

來源

2014-04-10 user3517471

做T循環的任何迭代取決於過去的迭代？ – Jonas

不，它不是！ T循環（while循環你的意思）僅僅是從t_0（初始）到T（結束時間）的積分時間。 – user3517471

我建議並行while循環，因爲你想要的節點間分配多次迭代。 Parfor是開始進行並行計算的最簡單方法，並且可以很好地解決與您一樣的簡單問題。如果有很多時間步驟需要花費大量時間，那麼只能使用服務器，因爲任何並行化都會帶來一定的開銷。

本地計算允許您在最近版本的Matlab中使用12個內核;確保你有足夠的內存來保存你的循環體的13個副本。由於具有良好的處理器架構，並且沒有其他程序競爭資源，因此可以在所有內核上運行。

這樣：

timeSteps = t0:h:T; 

parfor timeIdx = 1:length(timeSteps) 
    t0 = timeSteps(timeIdx); 

    %# calculate all your u's here 

    %# collect the output 
    result{timeIdx,1} = U7; 
    result{timeIdx,2} = U8; 

end

來源

2014-04-10 08:25:56 Jonas

感謝您的回答！對不起，但我想要做可變步長實現。這意味着步長h變化，它通過步長控制來選擇。我修改了上面的代碼。請看看它。我想我只是想平行階段U1，U2，然後是U3，..，U6，最後是U7，U8。 – user3517471

@ user3517471 U1等的計算需要多長時間？ – Jonas

由於人物的限制，我回答你的問題作爲上面的答案。請看一看。 – user3517471

我想說U1的所有計算，.. U8需要調用計算矩陣向量乘法的功能。假設我們不在意他們現在需要多長時間（在我的情況下並不多）。問題是，對於前面的方法，U1，...，U8不是獨立的（它們是依賴的！）。這意味着要計算U_ {i + 1}你需要U_ {i}。所以你需要依次計算它們。現在我可以構建這樣一種方法，允許同時（獨立）計算U1，U2，對於U3，...，U6以及U7，U8也是如此。所以我想保存整個計算的CPU時間。那爲什麼我認爲可以使用matlab並行計算。

來源

2014-04-10 21:13:37 user3517471

我應該使用並行計算工具箱還是Matlab分佈式計算服務器？

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