一．介绍
　　MATLAB是一种科学计算，专门以矩阵的形式处理数据。MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作，而且利用MATLAB产品的开放式结构，可以非常容易地对MATLAB的功能进行扩充，从而不断深化对问题认识，更多提升MATLAB产品应用范围。
　　MATLAB产品广泛应用于各个行业,典型应用:
　　PIC1数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图
　　PIC2控制系统的设计与仿真
　　PIC3数字图像处理
　　PIC4通讯系统设计与仿真
　　PIC4财务与金融工程
　　二．MATLAB并行计算功能特点与硬件配置分析
　　随着科学计算的应用面扩大和深入,MATLAB的计算量越来越大,同时基于X86架构计算机多核并行计算技术成熟,MATLAB通过支持并行计算工具箱和分布式集群计算方式，完美借助多核架构的图形和分布式集群的并行计算，大幅提升科学计算的效能。
　　2.1MATLAB的并行计算介绍
　　对工作站的并行计算支持
　　MATLAB利用ParallelComputingToolbox，可以使用多核处理器、GPU以及计算机集群来解决运算和数据密集型问题。循环并行化(parallelfor-loops)、特殊数组类型以及并行数值算法等高级结构让您实现MATLAB应用程序的并行化，而无需进行CUDA或MPI编程。可以使用Simulink工具箱并行运行一个模型的多个仿真。
　　工具箱提供用于在多核台式机上本地执行应用程序的12个worker（MATLAB计算引擎）。无需更改代码，
　　对分布式集群并行科学计算支持
　　借助MATLABDistributedComputingServer在计算机集群或网格计算服务上运行同一个应用程序。此外，还可以交互式执行或在成批执行并行应用程序。
　　主要功能
　　循环并行化(parfor)-用于在多处理器上并行运行任务的算法
　　支持启用了CUDA的NVIDIAGPU
　　可在一个多核桌面上本地运行十二个worker
　　通过MATLABDistributedComputingServer可支持计算机集群和网格
　　并行应用程序的交互和批量执行
　　分布式数组和单程序多数据(spmd)结构-用于大型数据集处理和数据并行算法
　　2.2工作站硬件配置与科学计算分解
　　矩阵式求解代数方程组过程中,矩阵规模的大小涉及到占用内存的多少,数据量和算法涉及到CPU的核数和频率，数据存储和读取对矩阵存储的硬盘io有要求，在很大程度上影响了计算的速度.是加速矩量法计算的关键，典型计算机配置的每一个配件对MATLAB性能有不同表现。
　　CPU有更多CPU核的计算机比和数量少的有更好的表现,但是结果随着MATLAB应用而不同，MATLAB自动使用多线程,在很多MATLAB应用中,以探索自然并行，但是不是所有MATLAB功能都是多线程的,加速随着算法有所不同,作为可选能力,ParallelComputingToolbox提供并行程序结构，更多直接覆盖计算机多核，虚拟核很明显改善整个系统的性能，但是它对MATLAB应用的性能表现影响很小
　　内存内存容量在计算过程承载数据计算过程所有中间数据保存，如果存储容量不够，就会出现数据溢出，计算无法继续，不同数据量的求解对内存有一定要求，内存容量、CPU-内存通道数目、内存的频率都是对计算影响的，目前CPU规格对内存方面资料：
　　1.基于intelXeonE3处理器工作站架构，内存最大到32GB、支持最新256位指令集，支持双通道架构
　　2.基于intelXeon5600处理器工作站架构，内存容量达到384GB，支持6通道架构，支持DDR3-1333规格
　　3.基于Opteron6200处理器工作站架构，内容容量达到256GB，支持8通道架构，支持DDR3-1333规格
　　4.即将到来的intelXeonE52600处理器工作站架构，内存容量达到768GB，支持8通道
　　硬盘硬盘io带宽涉及数据读写和虚拟内存的性能，对于数据密集型计算和大型图像处理，硬盘容量和带宽极其重要，目前硬盘规格SATA（7.2K）单盘最大2TB，SAS（15K）单盘最大900GB。
　　图卡目前仅限支持NvidiaCUDA架构为主，MATLAB图形渲染靠的是CPU不是GPU，图卡主要正常的图形显示和支持GPU架构的并行计算应用，这种GPU并
　　行计算主要是图像处理方面，需要安装ParallelComputingToolbox。
　　2.3工作站配置原则
　　1.内存配置：通常，矩阵计算的数据量和内存比例1:3，例如2GB数据，内存建议6GB以上。
　　2.CPU配置：内存确定后，一般和CPU核数比例是4:1，例如：16GB内存以内，
　　CPU用单颗4核.
　　3.图卡配置，如果是基于图像处理应用，主板提供支持1~4块GPU计算，保证足够的数据量，其他方面，推荐Quadro600，或Quadro2000满足应用要求.
　　4.硬盘配置对于数据量规模小的应用，SATA接口就可以，如果数据量大，硬盘容量和转速相应提升，读写带宽也就越大，如数据量非常大，高速硬盘加高性能阵列，提升硬盘io带宽
　　三．MATLAB科学计算工作站与集群配置方案
　　XASUN是当今市场唯一能提供塔式、超级、机架、便携、特种等图形工作站全方面解决方案的品牌。拥有完整、完美、可靠、静音的高性能工作站全套产品系列，为行业用户在高性能计算、/CAM/CAE、图形图像处理、虚拟仿真、三维动画、等应用提供强劲、高效的定制专业级图形工作站。
　　XASUN将MATLAB应用软件结合最新计算机硬件技术,基于数据量规模和软件应用特点划分配置方案，从而达到合理高效能完成科学计算。
　　科学计算工作站及分布式集群方案划分:
　　1.小规模科学计算解决方案
　　参考配置：
　　方案1 入门级图形工作站
　　提供四核CPU架构的计算解决方案
　　型号XASUNTAA
　　方案2 高性价比图形工作站
　　提供8核CPU架构的计算解决方案
　　型号XASUNTB
　　2.中规模科学计算解决方案
　　定位于数据量在10~30GB以内科学计算规模,支持8个~12个worker运算,支持
　　GPU架构扩展.
　　参考配置：
　　方案3 全能型图形工作站
　　提供12核CPU架构的计算解决方案型号XASUNTRT1AB
　　方案4 图形图像型工作站
　　提供基于CPU+GPU架构的计算解决方案型号XASUNTARC
　　3.大规模科学计算解决方案
　　定位于数据量在30~70GB以内科学计算规模,支持12个worker运算,支持双GPU
　　架构并行计算扩展，配备海量高速硬盘。
　　方案5 超级图形工作站
　　提供基于超强CPU+GPU+高IO的计算解决方案型号XASUNEXRE
　　4.超大规模科学计算解决方案
　　定位:数据量在100GB以上科学计算规模
　　方案6 分布式集群系统
　　提供多机架构的分布式计算解决方案
　　参考配置
　　方案咨询：　　北京太阳HPC应用中心　　电话：400-705-6800
台式工作移动工作& & matlab散点图圆圈
matlab散点图圆圈
Matlab与科学计算上机试验报告内容：（4份试验报告，每题1份） 编写一函数f，实现如... 同时，在同一画图界面内，把这n 维向量的每个分量利用小圆圈画出。对比这两种作图的...
第二讲 一元函数的图形 实验目的 1.学习 matlab一元函数绘图命令. 2.进一步理解函数概念... polar 极坐标图形 表1.2 基本线型和颜色 符号 颜色 符号 线型 y 黄色 . 点m紫红 0 圆圈 c 青...
实验1 一元函数的图形 实验目的 学习 matlab一元函数绘图命令. 进一步理解函数概念. 实... polar 极坐标图形 表1.2 基本线型和颜色 符号 颜色 符号 线型 y 黄色 . 点m紫红 0 圆圈 c 青...
MATLAB具有以下几个特点： 易学、适用范围广、功能强、开放性强、网络资源丰富。 ... plot(A(:,1),A(:,2),'bo',A(:,1),ft,'r-'）得图形。图中蓝色小圆圈是数据对的图形；而红线是拟合...
中文注释须依次标明序号（外加圆圈）、作者、书名、出版地、出版社、出版年份、页码... 一、课程教学内容体系改革 该课程的主要内容包括仿真的基本原理、算法和以MATLAB/...
点划线 m 洋红色 o 圆圈 c 青色 x 叉号 w 白色 + 加号 k 黑色 s 正方形 * 星号 d 菱形 . 点号 ... pie 饼图 rose 极坐标累计图 convhull 凸壳图 stairs 阶梯图 scatter 离散点图 stem 针状图 ...
洋红色 m 点线 ： 圆圈标记 O 蛋青色 c 点虚线 -. 乘号标记X X 红色 r 虚线 -- 加号标记+ +
绿... 三维饼图 plotmatrix 矩阵折（曲）线图 ribbon 带状图 scatter 点图（与plot的绘制结果相似... on the deravatives.
7.8最小二乘和数据拟合 最小二乘法是逼近一组离散点的一种重要方...
数据处理结果可视化 &&Matlab的图形功能 用图形来表达实验数据，能清楚地显示出数... 线型 'y'（黄） '.'（点） '-'（实线）
m'（紫红） 'o'（圆圈） '：'（点线）
'c'（青） 'x'（叉...
研究结果表明：本文根据等厚干涉理论，运用 MATLAB 强大的矩阵运算功能和图形绘制... 而用单色光照射时，则表现为一些明暗相间的单色圆圈。这些圆圈的距离不等，随离中心...
%Matlab程序 L=[36.8, 31.8 43.8 36.8 32.1 45.1 35.9 32.1]; W=[765 482
... %计算得到k=0.0322, W2=fun(k,X) % 模型检验 plot(X, W,'o',X, W2，'*') %圆圈为原始数据，...
4.图形控制 5.图形对象设置 MATLAB图形窗口、坐标轴、图形元素等往往是系统自动选定... 调整视角：按工具栏Rotate按钮（带箭头的圆圈），选中坐标轴，调整为理想角度； （7）...
图形用户界面（GUI）设计举例 Tags: MATLAB MATLAB&&图形用户界面 图形用户界面... pushbutton4=uicontrol(yWin,'style','pushbutton','Position',[15,110,80,20],'String'，'圆圈'，......
图4是显示了用SNV的光谱预处理方法对于咖啡因含量的近红外预测值和参考测量值的相关性的散点图。红色圆圈和蓝色加号分别代表了校准和预测数据。校准和预测数据与参考测... 窗口的中点被多项式值所替换。 2.5. 软件 所有的方法在Windows XP中使用软件Matlab(V...
在消除冗余节点阶段中，前后节点分布及覆盖的对比图，在仿真工具matlab7.0中实现，如图1、2所示。图1中的圆圈表示节点的监测半径，在图1中可以看出，监测区域的数据被多...
fig in Matlab, srf in Surfer, cdr in CorelDraw, xls in Excel, eps in Illustrator, and psd in ... 对于城镇或居民区地名，用圆点或圆圈表示地理中心位置并在其右侧（或上、下方）标识...
函数绘制连续系统的零、极点图，从而分析系统的稳定性，该函数调用格式为： pzmap（... 短划线 &： & 虚线 &-.& 点划线 &r& 红色 &*& 用星号绘制各个数据点 &b& 蓝色 &o& 用圆圈绘制...
用Matlab的cftool 工具箱的自定义函数来逼近，效果并不理想，所以我就参考了网上的一... & % 'bo'表示每个点用一个小圆圈表示 &&& set(h1,'MarkerFaceColor','green')；& % ...
在某种意义上，四分之一的圆圈用1.57...弧度来表示比用90度表示更为的自然.不幸的是，... 通常用拉丁字母e代表该数列的极限，即：. 下面使用Matlab程序，介绍几种e的计算： 求...
目录 第二章MATLAB基础 1 2.1 变量和数组 1 2.2 MATLAB变量的初始化 3 2.2.1 用赋值语... 例如，函数y=x2-10x+15的图象，曲线为红色的虚线，重要的数值用蓝色的小圆圈表示. ...
其中n表示等值线数。 2、三维散点图：scatter3(X,Y,Z,S,C) 在向量X,Y和Z指定的位置上显示彩色圆圈； 向量X,Y和Z的大小必须相同。 五、文件操作 Matlab提供了对数据文件建立、...
工作站上应用Matlab 6.5 优化工具箱中的序列二次规划函数对问题求解， 时间约为418 s， 获得机组1和机组3的最优生产率曲线如图4所示.
在图4中， 每个圆圈标示出了在相邻时段交...
采用模型一的数据，用MATLAB编程解决上述0-1整数规划问题，得到10名导师和10名学... 其中纵坐标表示师生满意度之和，横坐标无意义，图中圆圈表示师生满意度原始分布，...
当垫片为圆形时导体部分需要顺时针方向打圆圈，然后拧紧螺钉，不允许有松脱或接触不... 二、实验教学基本要求 了解MATLAB及其仿真，认识什么是仿真技术，如何使用...
图9 练习5 MATLAB使用 1, (5*2+1.3-0.8)*10^2/25 答案： 2,y 答案： 3,z = 10*sin(pi/3)* ...
cos... 其中cos(x)图象用红色小圆圈画.并在函数图上标注 &y=sin(x)&, &y=cos(x)& ,x轴，y轴，...
相频响应仿真图形 图3-10系数截断后的零极点图 图3-9与图3-10表明使用24位乘法器不会... 圆圈，实线，虚线，加号分别代表CMIV为1.65,2,2.35和2.65时的thd曲线。 高Q值带通滤... 巴特奥兹滤波器 14 3.1.2 切比雪夫滤波器 15 3.1.3 椭圆滤波器 17 3.2 用matlab设计数字...
图9 练习5 MATLAB使用 1, (5*2+1.3-0.8)*10^2/25 答案： 2,y 答案： 3,z = 10*sin(pi/3)* ...
cos... 其中cos(x)图象用红色小圆圈画.并在函数图上标注 &y=sin(x)&, &y=cos(x)& ,x轴，y轴，...
& 采用 MATLAB 函数编写格式和上述要求，我们可以编写出一个函数 function A=myhilb（... 颜色 品红 黄色 黑色 白色 4.标记类型 表7-3 定义符 + o（字母） * . x 标记类型 加号 小圆圈...
图十八 进程中的每个状态（图中红色的或绿色的圆圈）到包含一个入口代码和一个出口代... 但是仿真出来的propagation delay结果居然没太大的改变。而根据使用经验matlab或者...
目录附录 本书数值模拟图的MATLAB程序 1 附录1.1 图4.2的Matlab程序 1 附录1.2 图4.3... %用黑色圆圈画出曲线
t=1:1:m；%从1递增到m，步长为1 plot(Q3(t,1),Q3(t,2),'w.'...
实验教学的基本要求如下： 1.学生应掌握MATLAB 图像工具包的使用； 2.每次实验前学... 游戏的方法是沿圆圈顺时针方向数客人，每数到m时便停下来，让这里的竞赛者出局，游...
如：Excel, Matlab, LAB View等&&& 3、只占用很少的DSP资源 &&& 4、实现的条件... 173*125.5*55(MM)
车体，（配件） 1.齿轮检速板一对：齿轮内侧有黑白圆圈，测速板可以...
由48支φ8.5*0.5mm紫铜管圆圈排列而成，接头采用银焊，表面镀铬，外壳不锈钢。燃烧... 第二部分：基于MATLAB的仿真实验（MATLAB软件用户自配），1.信号的时域表示；2....
（投标时须提供详细的实验目录） 支持NI Labview、MATLAB平台，方便进行科研开发。... 39 无损检测实验模块 台20 以实际中的管缝探伤为原型简化而来，由圆圈型霍尔传感器和...
经MATLAB实际输出后获得的信号实际频率 ！######信号记录步长处理# *IF,DST/DT,LT，... 圆圈的半径，一共16圈r_node(1)= 0.107 r_node(2)= 0.300 r_node(3)= 0.500 r_node(4)...
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&&本​文​通​过​对​M​A​T​L​A​B​在​科​学​计​算​的​应​用​特​点​,​结​合​先​进​的​X​A​S​U​N​图​形​工​作​站​及​分​布​式​集​群​,​给​出​各​种​非​常​实​用​的​科​学​计​算​的​计​算​机​配​置​方​案
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你可能喜欢[转载]Matlab并行运算
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|系统分类:|关键词:matlab 服务器 style dell|文章来源:转载
今天搞了一下matlab的并行计算，效果好的出乎我的意料。
本来CPU就是双核，不过以前一直注重算法，没注意并行计算的问题。今天为了在8核的dell服务器上跑程序才专门看了一下。本身写的程序就很容易实现并行化，因为beamline之间并没有考虑相互作用。等于可以拆成n个线程并行，要是有550核的话，估计1ms就算完了。。。
先转下网上找到的资料。
一、Matlab并行计算原理梗概
Matlab的并行计算实质还是主从结构的分布式计算。当你初始化Matlab并行计算环境时，你最初的Matlab进程自动成为主节点，同时初始化多个（具体个数手动设定，详见下文）Matlab计算子节点。Parfor的作用就是让这些子节点同时运行Parfor语句段中的代码。Parfor运行之初，主节点会将Parfor循环程序之外变量传递给计算子节点。子节点运算过程时互不干扰，运算完毕，则应该有相应代码将各子节点得到的结果组合到同一个数组变量中，并返回到Matlab主节点。当然，最终计算完毕应该手动关闭计算子节点。
二十六、初始化Matlab并行计算环境
这里讲述的方法仅针对多核机器做并行计算的情况。设机器的CPU核心数量是CoreNum双核机器的CoreNum2，依次类推。CoreNum以不等于核心数量，但是如果CoreNum小于核心数量则核心利用率没有最大化，如果CoreNum大于核心数量则效率反而可能下降。因此单核机器就不要折腾并行计算了，否则速度还更慢。下面一段代码初始化Matlab并行计算环境：
%Initialize&Matlab&Parallel&Computing&Enviornment&by&Xaero&|&
CoreNum=2; %设定机器CPU核心数量，我的机器是双核，所以CoreNum=2
if&matlabpool('size')&=0 %判断并行计算环境是否已然启动
matlabpool('open','local',CoreNum); %若尚未启动，则启动并行环境
disp('Already&initialized'); %说明并行环境已经启动。
运行成功后会出现如下语句：
Starting&matlabpool&using&the&'local'&configuration&...&connected&to&2&labs.
如果运行出错，按照下面的办法检测：
首先运行：
matlabpool&size
如果出错，说明你没有安装Matlab并行工具箱。确认安装了此工具箱后，运行：
matlabpool&open&local&2;
如果出错，证明你的机器在开启并行计算时设置有问题。请联系MathWorks的售后服务。
二十七、终止Matlab并行计算环境
用上述语句启动Matlab并行计算环境的话，在你的内存里面有CoreNum个Matlab进程存在，每个占用内存都在百兆以上。（可以用Windows任务管理器查看），故完成运行计算后可以将其关闭。关闭的命令很简单：
matlabpool&close
二十八、Matlab做Monte&Carlo并行的算法
Matlab并行计算比较特别。下图节选自Matlab并行计算工具箱用户手册。这个列表告诉你Matlab如何处理Parfor并行计算程序段中的各种变量。所以写代码时要注意不少问题，否则写出的并行代码可能还不如非并行的代码快。
这里我推荐大家用Matlab写Monte&Carlo并行代码时按照以下注意事项来写：
将Monte&Carlo模拟过程中不会改变的参数都写在Parfor循环块外面
生成随机数、计算f(x)等过程都写在Parfor里面
不要将V0结果传递出Parfor，而是直接计算出V0的均值、方差传递出parfor。
最后用数学公式将传递出Parfor的V0的均值方差组合计算成最终结果
这些事项如何体现到程序中请参照示例代码文件并结合视频教程学习。这样的并行办法简单易行，对原始程序没有太大的改动，同时传递变量耗费时间也较少，效率比较高。
另外一个问题就是并行代码做模拟的次数问题。我们要达到用非并行的代码做N此模拟所能得到结果的精确程度，在核心为CoreNum并行代码中，Parfor语句段中只要做N/CoreNum次即可达到。
二十九、将例子改写为并行代码
附件中的pareg1.m，……，pareg5.m五个文件分别是前一章五个例子的并行代码。这里需要提到的是，这五个代码文件都是用向量化的代码编写。原因在于，在前一章大家都看到了，向量化的代码比循环语句代码一般快几十甚至上千倍，所以要提高速度，向量化代码是最重要的优化方法，并行计算倒是其次。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
由于要搜索多核运行，找到这个帖子里来了刚才试了一下，我使用的MATLAB2010可以多核运行的。需要多核多线程跑的算法，在之前要让matlab在本地建立4个“实验室”（我的机器是4核，所以是4个）&& matlabpool local 4Starting matlabpool using the 'local' configuration ... connected to 4 labs.显示正在进行多核配置，一会说，连接到4个“实验室”。我理解就是在本地虚拟出4台可以运行matlab的工作站，这样用分布式计算工具箱可以进行并行计算（matlabpool这个命令好像是在并行计算工具箱里的）。观察windows任务管理器，可以发现一共有5个MATLAB.exe进程。其中一个占内存较多的，我理解是主控的，他基本不干活，只负责分配，进行计算时他的cpu占用率只有1~2%，剩下四个进程专门用来计算的，跑起来各占cpu 25%左右。看上去还是每个matlab进程单核运算，但是一下开4个进程，所以能把cpu用满。如果后续还需要多核运算，就直接用parfor好了，不用每次都用matlabpool命令。那个配置一次就好。算完了，不再跑了，临退出时关闭配置就行。&& matlabpool closeSending a stop signal to all the labs ... stopped.下面是我一个M文件的程序，测测4核并行计算和单核计算的差距，很简单。function testtimeruntimes = 1e9;dummy1& &= 0;dummy2& &= 0;%matlabpool local 4tic%for x= 1:parfor x= 1:& & dummy1 = dummy1 +& & dummy2 = 2 * x + 1;endtocplot([1 2], [dummy1, dummy2]);第一次用普通for语句，单核跑，6.09秒&& testtimeElapsed time is 6.094267 seconds.第二次用parfor语句，4核跑，1.63秒&& matlabpool local 4Starting matlabpool using the 'local' configuration ... connected to 4 labs.&& testtimeElapsed time is 1.631350 seconds.&& matlabpool close加速比 6.09 / 1.63 = 3.736，将近4倍（还有开销吧），还比较可观。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
然后说一下要注意的几个问题：
1、parfor效果好，但是用起来要注意程序的细节。很多地方都会报错。比如下标必须为连续的整数！否则会报下面这个错误“The variable&xxx in a parfor cannot be classified.”具体可以看parfor帮助文件里面的sliced variables这一节，帮助建议仔细全部看过最好。
2、用了parfor之后，输出参数用nargout确定，会出错。不知道为什么。
3、变量在parfor内外的传进传出要非常小心，因为并行的关系，依赖循环下标的变量都要仔细考虑。
在我的程序里面，用profile监测，
不用并行计算的时候，CPU时间为 84.742 S，
用了并行计算的时候，CPU时间为 15.231 S
加速比达到了5.6！！！！！！
Oh my lady gaga！！！！！！
双核E6400，不知道为什么加速比这么恐怖.
明天在xeon 5310上面去试试，双CPU，一共8核，不知道会是什么样子，估计最多1S。。。。
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