MATLAB程序加速——除了多线程，还有别的办法吗？

幸福一生一世

更新：有人反映其实多线程是可以提高速度的，但我这里尝试并不行。每个人做的项目，MATLAB版本不一样，正版盗版都有，所以变量难以控制，我们的例子就没有了参考意义。建议运行下面的程序，看看哪个速度快
tic
for i=1:10000
    for j=1:10000
        a(i,j)=i*j;        
    end
end
toc
tic
parfor i=1:10000
    for j=1:10000
        a(i,j)=i*j;        
    end
end
toc会看到这篇文章的你，可能也想解决MATLAB运行大型程序CPU使用率上不去的问题，然后就找到多线程这个方法上来。关于多线程，网上搜索了一圈，发现百度出来的函数很早以前就停用了，新版本matlab不支持matlabpool，已经被删除，用parpool代替，parfor还能用。
个人体验：MATLAB多线程并没有加速。我和其他同学运行的结果，都是速度差距不大。甚至，我用了多线程更慢。版本是2020b，一万块钱的台式机。
如果多线程不行，怎么办？如果你是需要多次运行程序，那告诉你一个简单粗暴的办法：同时运行多个matlab。
比如我这个电脑，由于内存限制，程序运行之后内存占用很大，16g内存不够用，因此不能运行太多个matlab，但是依然可以同时运行四个，再加上第五个处理数据。cpu的使用率并不会很高。
最后，复制粘贴一下我网上搜集到的多线程的信息，侵删。
matlab并行原理：
Matlab的并行计算实质还是主从结构的分布式计算。当你初始化Matlab并行计算环境时，你最初的Matlab进程自动成为主节点，同时初始化多个（具体个数手动设定，详见下文）Matlab计算子节点。Parfor的作用就是让这些子节点同时运行Parfor语句段中的代码。Parfor运行之初，主节点会将Parfor循环程序之外变量传递给计算子节点。子节点运算过程时互不干扰，运算完毕，则应该有相应代码将各子节点得到的结果组合到同一个数组变量中，并返回到Matlab主节点。当然，最终计算完毕应该手动关闭计算子节点。
matlab官方对多线程的说明也很少，等于没有，指望官方文档也不行。
使用多线程之前先看电脑几核：
windows资源管理器和设备管理器里面显示的cpu数量都是线程数，物理核心数得除以2。
然后在matlab设置界面设置核心数量。




每次进行多线程，matlab都需要先启动这个功能，这个等待时间也需要被算进你花费的时间，反正目前我这个情况，是使用多线程时间上很不划算。
“for”循环使用的按照运算顺序，一次一次来迭代循环。而“parfor”使用的是多核同时处理，根据你的CPU核的个数来同时开始，并且不是安装一定的顺序来进行计算的，但两者的计算结果是一样的。
但是并不是所有的“for”循环都可能使用“parfor”来进行并行处理，中间不能有共同的变量，例如每一次循环中都使用同一个变量，但是它在并行处理时只能出现一次，这种情况下Matlab就会报警，不能使用“parfor”并行处理机制。

会飞的心

额，兄弟你把1000改成10000就知道差距了。还有预存好变量a快好几个数量级。然后parfor调用多核心，有几个核用几个核，cpu是能拉满的。

路遥马力

一开始我就是10000算的，真不行。另外核心数量我这电脑是四个，也设置了，CPU依然占用上不去

西多

是因为你这个计算太简单了，多核之间有通信开销，反而慢一些很正常。 我8核10700跑我写的程序用parfor基本上能加速2.5倍样子

范大人

matlab这个应该是多进程的并行计算，还有这种并行仅适合计算量大的程序，否则无法体现优势

内谁

我是用来仿真，每次要算45分钟

张良友

有个例子是算5000*5000的随机矩阵的特征值，用并行计算是不用的数百倍。

你是可姐姐

您好，可以私信一下具体例子吗，我试试。

抱朴子

这么大矩阵的优化不仅仅是parfor  还有是更加优化的计算和预分配
加入 a = zeros(10000,10000); 预分配就可以节省很多时间了
tic
a = zeros(10000,10000);
for i=1:10000
    for j=1:10000
        a(i,j)=i*j;        
    end
end
toc
Elapsed time is 2.071419 seconds.

抛弃for循环,,, 纯矩阵计算.... 可以下降到
tic
i = [1:10000];
c = i' * i;
toc
Elapsed time is 0.173366 seconds.

如果你还有GPU
可是试试这个
tic;
i = gpuArray([1:10000]);
d = i' * i;
toc;
Elapsed time is 0.015586 seconds.

义薄云天尊天敬神

当计算复杂度高时，用parfor 的确可以大幅度提升效率