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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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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 |
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