我已经学习了关于matlab处理的页面和讨论,但是我仍然不知道如何在几个节点(不是核心)上分发我的程序。在我使用的集群中,有10个节点可用,每个节点内部有8个可用核心。当在每个节点内使用"parfor“(在8个核之间)时,并行化工作得很好。但是当使用几个节点时,我认为(不知道如何验证)它不能很好地工作。下面是我在集群上运行的一个程序:disp('This is a comment')
disp(['matlab numbe
我运行一个matlab脚本(称为INIT.m),它负责并行工具箱的初始化和运行原始脚本。现在,有时,由于一些不可预测的数据问题,并行工具箱会因为matlabpool作业中的错误而停止(可能)。它可以是另一个matlab脚本,也可以是shell脚本/java代码。提前谢谢。Update (错误语句和环境)MATLAB is exiting because of fatal error ???This
SVD/QR很难并行化,并且不被MATLAB的GPU支持,但似乎LU虽然可以并行运行,但也不被MATLAB的GPU支持。我比较了它的性能,它似乎比在单核CPU上运行要慢。根据Matlab,使用mldivide ()执行适用于GPU的高斯消除。有没有人能帮我找到一个优化的并行逻辑单元或高斯消除的代码?我听说过MAGMA包,但它似乎有很多工作要安装和编译,我真的需要这个简单的东西。
C++
我有一个来自matlab 2010a的代码,我想在matlab 2019a中运行它,我使用的是并行性。matlabpool open 4 %prepares matlab to run in 4 parallel procesorspause(1)
j4 = batch('parallel4', 'matlabpool', 0)