并行计算,matlab 下的并行计算2

最近做程序，虽然速度比以前有了很大的提高，但是和老板的python 语言相比，还是有点慢，python 是一种类似于C++的比较底层的语言，而我一直在用matlab，给人的感觉就是不如c++语言快。在matlab6.5-matlab 2007b这些版本中，fft, fft2, fftn, ifft, ifft2, ifftn是默认支持多线程运算的，即只要调用这些函数，系统在运算时会开启多线程（计算机硬件须支持）在matlab 2008a-matlab 2009a这些版本中，增加了prod, sum, max, min这几个函数的多线程运算功能，但是matlab内核版本不同会导致这些函数在多线程执行时效率不同。matlab虽然自主帮你的程序并行，那是最原始的处理方法，后用matlabpool 和 parfor可以进一步的优化，但仍然达不到所期望的那种，最讨厌的是如果涉及cpu 之间的数据交换，可能导致速度还没有单cpu的快。 GPU加速虽然很给力，但是现在小组里面，只能利用集群的多cpu经行加速。 建议使用 pmode 和Spmd(single programmultiple data)，效果不错，尤其是做相互独立的计算。

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