MATLAB parfor慢于 - 出了什么问题？

Question

MATLAB parfor慢于 - 出了什么问题？

我正在处理的代码有如下循环：

bistar = zeros(numdims,numcases); parfor hh=1:nt       
  bistar = bistar +  A(:,:,hh)*data(:,:,hh+1)' ;end

小nt（10）。

计时后，它实际上比使用常规循环慢100倍！我知道parfor可以做并行总和，所以我不确定为什么这不起作用。

我跑

matlabpool

在运行我的代码之前使用开箱即用的配置。

我对matlab比较陌生，刚开始使用并行功能，所以请不要认为我没有做一些愚蠢的事情。

谢谢！

PS：我在四核上运行代码，所以我希望看到一些改进。

Answer 1

对小的值进行分区和分组结果（分割工作和从多个线程/核心收集结果的开销）很高nt。这是正常的，您不会为可以在简单循环中快速执行的简单任务分区数据。始终在循环内执行一些具有挑战性的东西，这值得分区开销。这是对并行编程的一个很好的介绍。线程来自线程池，因此创建线程的开销不应该存在。但是为了创建部分结果必须创建大小的n矩阵，bistar计算所有部分结果，然后必须添加所有这些部分结果（重新组合）。在直接循环中，这很有可能就地完成，不进行分配。帮助中的完整声明（感谢您的链接）：如果计算f，g和h的时间很长，则parfor将明显快于相应的for语句，即使n相对较小。所以你看他们的意思与我的意思完全相同，如果你在循环中做的事情足够复杂/耗时，那么小n值的开销只值得努力。

Answer 2

除了由于通信开销导致的性能不佳（参见其他答案）之外，还有另一个原因是parfor在这种情况下不使用。parfor在这种情况下完成的所有内容都使用内置多线程。假设所有工作人员都在同一台PC上运行，那么没有任何优势，因为单个呼叫已经使用了处理器的所有核心。