并行的MATLAB——MATLAB MPI

简介：
并行的MATLAB——MATLAB MPI是一本指导读者如何利用MPI（消息传递接口）实现MATLAB并行计算的书籍。书中详细介绍了如何通过MPI在MATLAB中构建高效、可扩展的并行应用程序，帮助科研人员和工程师解决大规模数据处理和复杂模型仿真问题。 并行计算是现代科学计算领域中的重要技术，它允许我们利用多核处理器或分布式计算资源来加速复杂的计算任务。在MATLAB中实现并行计算的一个常见方式是使用MATLABMPI（Message Passing Interface）工具箱，这个工具箱是由麻省理工学院林肯实验室开发的，目的是将MPI的功能与MATLAB的易用性相结合，使得用户能够在熟悉的MATLAB环境中进行并行编程。 MATLABMPI工具箱主要基于MPI标准，这是一个广泛用于高性能计算领域的接口。它定义了一组通信原语，如发送、接收、广播和收集等，使进程之间可以相互通信和协调工作。通过这个工具箱，MATLAB用户能够编写并行程序，并充分利用多核处理器或集群资源来提升计算效率。 在MATLABMPI中，你可以使用以下关键功能： 1. **并行启动与管理**：利用`parcluster`函数创建并管理MPI集群，这可以是本地的多核计算机或者远程计算节点。通过`startLabCluster`函数启动林肯实验室特定配置下的集群，并用`startCluster`支持更通用的集群配置。 2. **并行工作区**：使多个MATLAB进程能够共享数据。使用`parpool`创建一个并行计算的工作池，每个进程中都有自己的MATLAB工作空间，但可以通过消息传递来交换数据。 3. **并行函数**：提供了一系列内置函数的并行版本，例如`parfor`（它是串行循环`for`的并行版本），可以将任务分配给多个进程执行。还有同步不同进程代码段的`spmd`块，确保所有进程在同一时间运行相同的命令。 4. **MPI通信原语**：MATLABMPI暴露了如发送和接收等低级通信操作的功能。这些函数用于实现点对点消息传递、广播和集合通信等功能。 5. **并行数组与分布式数组**：提供并行数组及分布式数组的概念，方便在并行计算环境中处理大数据集。使用`distribute`将数据分散到工作池中的进程，并通过`gather`和`allgather`函数收集回主进程的数据。 6. **异步任务执行**：利用如`parfeval`这样的函数可以启动不阻塞主线程的计算任务，从而提高程序效率，特别是在处理大量独立的任务时尤为有效。 7. **并行错误处理机制**：提供了一个类似于串行编程中`try-catch`结构的方法来捕获和解决在并行环境中出现的问题。 8. **调试工具支持**：尽管与串行程序相比，并行程序的调试更为复杂，但MATLAB提供了如当遇到问题时暂停执行的功能（例如使用`dbstop in parfor if error`命令），这有助于简化并行代码的调试过程。 学习和利用MATLABMPI需要理解进程间通信、负载均衡及数据分布等基本概念。此外，为了使程序充分发挥其潜力，在编写代码以适应并行环境时还需要注意避免不必要的数据传输与减少通信开销，并有效使用计算资源。 总之，MATLABMPI为用户提供了进入并行计算领域的便捷途径，它结合了MATLAB的高级编程功能和MPI的强大性能特性，是科研及工程应用中进行大规模并行运算的有效工具。