一、matlabparpool简介
matlabparpool是Matlab的一个并行计算工具箱，它使并行计算变得简单易行。该工具箱提供了并行池的接口函数matlabpool的升级版本，可以控制多个计算节点的工作。通过该工具箱，用户可以利用多核处理器和集群技术，加速大规模、耗时长的科学计算任务。
二、使用matlabparpool的优势
使用matlabparpool可以有效提升Matlab的计算速度，具有以下优势：
1. 加速计算
matlabparpool可以利用多核处理器和多节点并行，实现任务的快速完成，极大地提升了计算效率。
2. 简单易用
用户可以通过简单的命令操作，快速创建并行池并控制其工作状态。用户不需要了解底层计算机和网络架构的细节，即可实现并行计算。
3. 节约资源
matlabparpool可以有效地利用资源，如CPU、内存和磁盘空间等，从而提高系统利用率。同时，该工具箱还可以减少节点间的通信负担，降低网络带宽的消耗。
三、创建并行池
要使用matlabparpool，首先需要创建并行池。可以通过以下命令进行创建：
parpool(n) % 创建n个工作进程的并行池
其中，n表示需要创建的工作进程数，通常可以根据计算机的CPU核心数或可用内存大小来设定。如果不指定n，则matlabparpool会自动选择最优的工作进程数。
注意：在调用parpool函数之后，需要调用delete函数手动关闭并行池，否则会占用大量系统资源。
四、使用并行池
在创建好并行池之后，可以通过以下方法使用它：
1. 处理数据集合
在处理数据集合时，如果数据的处理过程相互独立，则可以将数据分发到多个工作进程中处理，最终将结果进行合并即可。使用matlabparpool可以轻松实现这一过程。
如果我们要对一个大矩阵做行求和的操作，可以使用以下代码：
A = rand(5000);
p = gcp; % 获取当前的并行池对象
s = A * ones(size(A, 2), 1, 'single');
spmd
startIdx = (labindex-1)*floor(size(A,1)/numlabs)+1;
endIdx = labindex*floor(size(A,1)/numlabs);
if labindex == numlabs
endIdx = size(A,1);
end
sum_A = sum(A(startIdx:endIdx,:), 2);
end
sum_A = [sum_A{:}];
result = sum_A' * s;
2. 调用函数
如果需要调用一个函数对数据进行处理，并且该函数的每次调用是独立的，则可以使用Matlab的内置函数parfeval进行函数调用。该函数会异步地在多个工作进程中调用目标函数，并最终返回结果。
如果我们要对一个数组执行sin运算，并将结果保存到新的数组中，可以使用以下代码：
A = rand(1, 1000);
p = gcp; % 获取当前的并行池对象
B = zeros(size(A));
for i = 1:length(A)
f = @(x) myFunc(x);
fFuture(i) = parfeval(p, f, 1, A(i));
end
for i = 1:length(A)
[completedIdx, result] = fetchNext(fFuture);
B(completedIdx) = result;
end
function y = myFunc(x)
y = sin(x);
end
3. 执行任务
如果有多个任务需要处理，可以使用Matlab的内置函数parfor进行循环处理。parfor循环与普通的for循环类似，只是将每次循环迭代分发到不同的工作进程中处理，最终将结果进行合并。
如果我们要计算1到1000的平方和，可以使用以下代码：
squares = 0;
parfor i = 1:1000
squares = squares + i^2;
end
五、多机并行运算
如果计算量较大，单个计算机无法满足需求，可以使用多机并行运算。这需要多台计算机连接到一个网络上，并共享数据存储区域。使用matlabparpool可以轻松地实现分布式计算。
具体操作如下：
1. 在每台计算机上安装Matlab和matlabparpool工具箱，并确保Matlab版本一致且网络连接正常。
2. 在主节点上启动matlabpool，并将所有计算节点加入并行池。
3. 使用Matlab的内置函数spmd将任务分发到各个计算节点，并收集结果。
如果我们要计算1到1000的平方和，可以使用以下代码：
squares = 0;
spmd
pctRunOnAll addpath('/path/to/shared/data/folder');
pctRunOnAll data = load('data.mat');
ind = codistributed(1:1000);
squares = sum(ind.^2);
end
squares = [squares{:}]; % Combine result
squares = sum(squares); % Sum over all lab indices
六、总结
本文介绍了Matlab并行计算工具箱matlabparpool的基本用法和优势，包括创建并行池、使用并行池、多机并行运算等方面。该工具箱可以帮助用户高效地利用多核处理器和集群技术，加速大规模、耗时长的科学计算任务。
