并行for循环(parfor)
使用并行处理通过运行
parfor工人在一个平行的池并行计算工具箱™支持交互式并行计算,可以加速您的工作流运万博1manbetx行在多个工人在一个平行的池。使用parfor执行为循环迭代并行工人在一个平行的池。当你有异形代码并确定缓慢为循环,试试parfor增加你的吞吐量。开发parfor在桌面上循环和规模集群在不改变代码。
功能
主题
开始使用parfor
- 决定何时使用parfor
发现的基本概念parfor循环,并决定何时使用它。 - for循环转换成parfor-Loops
诊断和修复常见parfor问题。 - 确保parfor-Loop迭代是独立的
与为循环,parfor循环迭代没有保证秩序。 - 嵌套parfor和for循环和其他parfor需求
学习如何处理并行嵌套循环。 - 排除变量parfor-Loops
发现变量要求和分类parfor循环。
运行parfor循环
- 交互式地循环使用parfor并行运行
把一个为循环为一个可伸缩的parfor循环。 - 提高parfor性能
创建数组内部或外部parfor循环加速代码。 - 代码运行在并行池
了解启动和停止平行池,池的大小,和集群的选择。 - 指定您的平行的偏好
指定你的喜好,并自动创建一个平行的池。 - 在parfor-Loops使用对象和处理
发现如何使用对象、处理和切片中的变量parfor循环。 - 确保parfor-Loops或spmd语句的透明度
所有引用变量parfor循环必须在程序的主体是可见的。 - 扩大parfor-Loops集群和云
开发parfor循环在桌面上,扩大集群在不改变代码。 - 使用parfor-Loops减少作业
您可以使用parfor循环计算累积值,通过每次迭代更新。 - 在parfor-Loops重复随机数字
控制随机数生成parfor为每个迭代循环被分配一个特定substream。 - 使用parfor加快蒙特卡罗的代码
这个例子展示了如何加快蒙特卡罗代码通过使用parfor循环。
深度学习
- 使用parfor训练多个深度学习网络(深度学习工具箱)
这个例子展示了如何使用一个parfor循环执行参数扫描训练选项。
