MATLAB并行计算实战：多核CPU基础并行程序设计

资 源 简 介

本项目通过MATLAB演示并行计算基础功能，涵盖并行池配置、并行循环运算及任务管理，帮助用户掌握多核CPU并行编程技巧，提升大规模数据处理效率。

详 情 说 明

MATLAB并行计算实战项目 - 第一章：基础概念与多核CPU并行程序设计

项目介绍

本项目是基于MATLAB的并行计算实战教程第一章，重点讲解多核CPU环境下的并行程序设计基础。通过具体代码示例演示如何使用MATLAB并行计算工具箱实现计算任务的高效并行化，帮助用户掌握提升大规模数据处理和数值计算效率的实用方法。

功能特性

• 并行池管理：动态配置和管理并行计算资源
• 并行循环运算：使用parfor实现自动任务分配与并行执行
• 数据分割与收集：应用spmd机制进行分布式数据操作
• 性能分析：自动生成并行效率报告和计算时间对比
• 资源监控：实时显示工作进程状态和内存使用情况

使用方法

1. 配置并行环境：

- 设置并行池工作进程数量（默认为CPU核心数） - 初始化并行计算环境

1. 准备输入数据：

- 定义待处理的数值数组（如10000x10000矩阵） - 指定并行循环迭代次数 - 设置需要在并行循环中执行的操作函数

1. 执行并行计算：

- 运行主程序开始并行处理 - 监控计算进度和资源使用情况

1. 获取结果：

- 查看并行处理后的计算结果数组 - 分析性能报告和效率提升比

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必备工具箱：Parallel Computing Toolbox
• 操作系统：Windows/Linux/macOS（支持多核CPU）
• 内存建议：≥ 8GB（处理大型矩阵时推荐16GB以上）

文件说明

主程序文件实现了并行计算的核心功能，包括并行计算环境的初始化设置、大规模数值数据的并行化处理、多核CPU任务的智能分配机制、分布式计算结果的汇集整合，以及最终的性能评估与效率分析报告的生成。通过实际案例展示了如何将串行计算任务改造为并行执行，并自动对比展示加速效果。