开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

MATLAB Parfor在18核PC上的运行速度比在10核PC上要慢得多

MATLAB Parfor是MATLAB中的一个并行计算工具，用于在多核处理器上并行执行循环操作。它可以将循环迭代任务分配给不同的处理器核心，从而加快计算速度。

在给定的问答内容中，我们可以得出结论：MATLAB Parfor在18核PC上的运行速度比在10核PC上要慢得多。这可能是由于以下原因导致的：

硬件配置不同：18核PC和10核PC的硬件配置不同，包括处理器型号、主频、缓存大小等。较高配置的18核PC可能在单个核心的性能上更强，但在并行计算时可能存在其他因素限制速度。
并行任务划分：MATLAB Parfor将循环任务划分为多个子任务，并分配给不同的处理器核心。在18核PC上，可能由于任务划分不均匀或者某些核心的性能较差，导致整体运行速度下降。
内存带宽限制：并行计算过程中，数据的传输和共享对于性能至关重要。18核PC上的内存带宽可能无法满足所有核心的需求，导致并行计算速度下降。

针对这个问题，可以尝试以下解决方案：

优化代码：通过优化MATLAB代码，减少循环迭代次数或者减少每次迭代的计算量，从而提高整体运行速度。
调整并行参数：尝试调整MATLAB Parfor的并行参数，如任务划分方式、核心分配策略等，以获得更好的性能。
考虑其他并行计算工具：如果MATLAB Parfor在特定硬件上性能不佳，可以尝试其他并行计算工具或框架，如OpenMP、MPI等，以获得更好的并行计算效果。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云弹性计算Elastic Compute Cloud（ECC）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云容器服务Tencent Kubernetes Engine（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云函数计算Serverless Cloud Function（SCF）：https://cloud.tencent.com/product/scf
腾讯云弹性MapReduce Elastic MapReduce（EMR）：https://cloud.tencent.com/product/emr

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

高效处理大规模图像数据：MATLAB中的内存管理与并行计算技巧

高效计算策略3.1 并行计算与多核加速MATLAB的并行计算工具箱使得使用多核CPU进行数据处理变得非常简单。通过parfor循环，我们可以将计算任务分配到多个处理器核上，从而加速数据处理过程。...减少数据精度：将数据的存储精度从double降到single或其他合适的数据类型，以减少内存占用。6.2 数据处理速度慢处理速度慢通常与计算量大、硬件资源有限以及算法效率低下有关。...以下是几种常见的优化策略：并行计算：如前所述，MATLAB的并行计算工具箱提供了parfor和spmd等功能，能够将计算任务分发到多个CPU核心或分布式计算节点上，加速计算过程。...向量化：尽可能将循环操作替换为矩阵运算，利用MATLAB强大的矩阵运算优化。向量化代码不仅简洁，而且执行效率通常比循环代码高得多。...问题解决与优化：对于内存不足和处理速度慢的问题，采用数据分块、并行处理、GPU加速、合理的数据类型选择等方法。通过特征选择、模型简化等技术来提升数据分析和建模效率，尤其在机器学习应用中尤为重要。

2551 0

MATLAB编程中的模块化与复用-函数与脚本的应用与优化

在这种背景下，MATLAB提供了并行计算与分布式处理的强大功能，能够显著加速数据处理和算法运行速度。...MATLAB中的并行计算1.1 并行计算简介MATLAB中的并行计算是指通过多个处理单元（如CPU核、GPU等）同时处理计算任务，从而提高任务执行效率。...on worker ' num2str(i)]);end% 关闭并行池delete(gcp);1.3 parfor循环parfor是MATLAB中的并行for循环，可以将循环迭代分配到多个工作线程上执行...代码示例：使用并行计算进行K-means聚类K-means聚类算法通常需要对每个样本进行计算，特别是在样本量较大时，计算量会非常大。通过并行化计算，可以显著提高算法的运行速度。...tic-toc用于记录任务执行的时间，帮助用户发现计算中可能存在的瓶颈。7.2 优化并行计算性能要充分发挥并行计算的性能，需要合理设计任务的划分、负载均衡和资源分配。

3240 0

MATLAB并行运算程序

matlab在计算大数据内存以及大矩阵运算时，单核运算显然无法满足高速的运算需求。...其实matlab提供多核运算的解决方案，这里先介绍最简单的两种 ①parfor ②distributed parfor for循环一般最为耗时，解决方法就是采用parfor代替for，parfor可以自动将循环任务分配到多个核中...parfor运行时就会有多个matlab进程在计算。计算效率明显提升。...显然加了parfor语句速度更快！注意： ①parfor循环中不能使用迭代或者关联性的赋值语句，因为多个核计算时无法交换数据。...③在程序运行之前MATLAB会提示你哪些地方不能用parfor（红色波浪线显示） distributed 对于大矩阵的存储问题以及计算的问题，除了自己分块外，可以使用matlab自带的内存分配解决方法，

2.4K2 0

最详细的APAP论文代码分析

代码 1.1、加载文件在程序开始前调用close、clear等函数清除原先工作空间的操作，然后将此次实验所需的文件文件添加到环境中。...1.2、编译Mex文件经过对代码块添加测试代码，证明了此处的代码块并未执行，在命令行仅仅输出了对文件的判断，而未输出if-end代码块中的测试代码。...VLFeat开源库是用C语言写的，以确保其效率和兼容性，同时VLFeat还提供了MATLAB接口和详细的文档，可以在windows, Mac, 和Linux上使用。...中的并行计算 1.4.1 matlab并行运算函数在matlab较老的版本，如2013，2014版本中，使用的并行运算函数是：matlabpool函数在matlab较新的版本，如2017，2018版本中...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。

1.4K4 0

进军服务器市场，RISC-V能否与X86一战？

此外，在单精度下，C920的性能是基准测试平均性能的5.6至11.8倍。这是一个令人印象深刻的性能提升，并且C920内核上没有比U74运行得慢的内核。...一些内核在C920上的性能非常令人印象深刻，例如，来自算法组的内存集基准在FP32中的运行速度是U74的40倍，在FP64中运行速度是U74的18倍。...SG2042上的FP32和FP64之间存在显著的性能差异，这表明事实上C920矢量运算不支持FP64。相比之下，在V2上运行双精度和单精度之间的性能差异要小得多。...此外，有更多运行速度最慢的内核在x86 CPU上的执行速度比FP32上的C920慢。...在多线程FP32方面，SG2042往往比FP64在与x86 CPU的竞争中表现得略强，尽管polybench类是一个异常，因为它在三个最新的x86 CPU上的表现要好得多，而Intel Xeon E5-

5633 0

20小时不插电，苹果全新MacBook革了自家iPad的命

一句话来说，M1 的处理器整体性能比英特尔版的双核处理器性能高很多，而且功耗和图形处理器性能方面要大幅度领先。 M1 采用台积电 5nm 制程工艺，也是全球首款 5nm 工艺的个人电脑处理器。...在能耗方面，苹果表示，如果同样在 10W 功率下工作，M1 的性能表现是 PC 平台最新处理器的 2 倍，每瓦性能比前代处理器提升了 3 倍。...由于 M1 芯片与苹果 iPhone 和 iPad 中的芯片具有相同的 ARM 架构，因此为它们创建的应用程序可以在新的 Mac 产品上运行。...在 macOS Big Sur 和 M1 芯片的协同下，Mac 用户能够使用的 APP 数量比以往大大增加，iPhone 和 iPad 上的 App 也能直接在 Mac 上运行。...与最新的 PC 笔记本电脑芯片相比，M1 在每种功率水平下均能提供更高性能。在同样 10W 的功率下，M1 的 CPU 性能高达 PC 芯片的 2 倍。

9692 0

并发编程中的一些名称解释整理

超线程(线程撕裂者)：常理来说，CPU的一个核同一时刻只能执行一个线程，所以常说的4核多线程，其实属于超线程的概念，超线程实际上就是一个ALU单元对应多个PC和寄存器组，因为CPU的切换速度非常快，所以我们会感觉同时又多个线程在执行...CPU的组成：PC、寄存器组(Registers)、ALU(计算逻辑单元)、Cache(三层，其中l1,l2是在核内，l3是一颗CPU内所有核共用)。...(Register和PC)存储在cache中，用于线程恢复。...线程的三大性：可见性、有序性、原子性线程的可见性本质上来说是缓存问题：为了解决CPU和内存之间的速度差异性(提高执行效率)，CPU访问寄存器的数据比访问内存中的数据快得多，在CPU和内存之间加了一系列缓存...工业上：缓存行一般是64个字节写在最后总结: 经验就是一个积累的过程,没有谁能够一步登天,所以脚踏实地才是成功的秘诀。

3482 0

顶配MacBook Pro 16上的M3 Max是什么水平？有人花56000元进行了评测

10 月 31 日，苹果在「史上最短发布会」上发布了新一代笔记本电脑和 Mac，与之而来的还有新一代 M3 芯片。...对于单核 CPU 基准测试，M3 和 M3 Max 大致相当，并且比 M2 核心快约 10%-15%。在多核基准测试中，M3 Max 有时会线性地扩展。...在 Geekbench 中，OpenCL 模式下的速度大约是 Metal 模式下的三倍，比 Metal 模式下的速度快一点。...《古墓丽影：暗影》是一款通过 Rosetta 2 在 Mac 上运行的游戏，Victoria Song 发现 M3 Max 的帧率大约是 M3 的四倍。...要成为真正的游戏笔记本电脑，MacBook Pro 需要在库方面与游戏机和游戏 PC 相匹配。拥有少数 3A 大作还远远不够。

1.5K5 0

苹果推出A12X Bionic，七核GPU，多核性能提升了90％

与去年的iPad Pro芯片相比，单核CPU性能提升了35％，多核性能提升了90％，在很大程度上要归功于一个新的性能控制器，允许芯片同时运行所有处理器核心。...Apple表示，它在一个小得多的封装中提供“Xbox One S级”图形性能，并声称它比92％的便携式PC快。...另外还有一个智能计算系统，它可以自动确定是在处理器，GPU，神经引擎或是三者的组合上运行算法。所有这些创新使其每秒可以提供高达5万亿次的操作和“全天”的电池寿命。...使用苹果的机器学习框架Core ML 2创建的应用程序可以在A12X仿生硅上以十分之一的功率快速增加数字。这些应用程序的启动速度也提高了30％，这要归功于随着时间了解你的使用习惯的算法。...苹果公司在6月的全球开发者大会上表示，Core ML 2的速度提高了30％，这要归功于一种称为批量预测的技术。此外，苹果皮表示该工具包可以让开发人员通过量化将受过训练的机器学习模型的大小缩小75％。

8614 0

MATLAB中的并行计算提升计算效率的技巧

在MATLAB中，使用并行计算可以有效利用多核处理器和计算集群，显著加快运算速度。...1.1 并行计算的基本概念并行计算的基本思想是将计算任务分成多个部分，然后在多个处理单元（如CPU核心、计算节点）上并行执行。...它的用法与常规for循环类似，但允许在多个工作者上并行执行。...5.3 利用内置并行函数MATLAB提供了一些内置的并行函数，如parfeval和batch，可以用来处理异步计算和长时间运行的任务，进一步提高效率。6....10; % 组的数量groupedData = zeros(numGroups, 1); % 预分配结果数组% 使用parfor进行并行数据聚合parfor groupIdx = 1:numGroups

1281 0

苹果最强芯片M1 Ultra亮相！两个M1 Max胶水拼接，性能爆表

M1 Ultra配备功能异常强大的20核CPU，具有16个性能内核和4个效率内核。在相同功率范围内，它的多线程性能比16核台式机芯片高90%。...而M1 Ultra在达到PC芯片的峰值性能时，功耗则低了100瓦。当各位还在纠结是省点钱上240水冷，还是一步到位上360水冷的时候，苹果把笔记本风扇改吧改吧就搞定了。...至于3D渲染、复杂图像处理等图形密集型需求，M1 Ultra拥有64核GPU，数量是M1的8倍。这能提供比市面上最高端PC的GPU更快的性能，同时耗电减少200瓦。...与搭载10核处理器的最快的27英寸iMac相比，CPU提升最高可达3.8倍；与搭载16核Xeon处理器的Mac Pro相比，CPU速度提升最高可达90%之多；与搭载 28 核处理器的 Mac Pro 相比...新款的A15仿生芯片搭载6核中央处理器，性能强劲，由2个高性能核心和4个高能效核心构成。是iPhone8运行速度的1.8倍。

9761 0

游戏党再等等：Intel i9-12900K虽强，却不兼容刺客信条等50余款游戏

整体的目标是在 E 核上功耗低，P 核上计算迅速，并且在处理器和 Windows 之间开发了新的管理控制，以使 Alder Lake 以最佳状态运行。...英特尔表示，P 核比第 11 代提升了 19%，E 核在低得多的功耗下达到第 10 代的性能水平。...芯片上的 P 核在 AVX2 工作负载中与 11 代的功耗相似，但添加 E-cores 后实现了超越。很多性能提升似乎来自 IPC 和 DDR5，而并没有带来 P 核上的每瓦特增益性能。...Denuvo DRM 软件错误地认定英特尔芯片上的 P 核和 E 核分属于不同的 PC，而实际上这两种核心是在同一个 Alder Lake 处理器上运行。《刺客信条：英灵殿》游戏画面。...随着修补的陆续进行，以下游戏列表也将实时更新。在 Windows 10 系统上，《刺客信条：奥德赛》、《刺客信条：起源》、《德军总部：新血脉》等 29 款游戏受到影响。

8674 0

苹果M1最终形态：1140亿晶体管，超越i9+3090，完全体售价6万

该芯片内含 20 核 CPU，其中 16 性能核和 4 能效核；64 核 GPU，速度是 M1 的 8 倍....最后还有 32 核的神经网络引擎，为开发人员编译代码提供惊人的每秒 22 万亿 ops 性能，使得艺术家可以在以前无法渲染的巨大 3D 环境中工作，并且视频专业人士将视频转码为 ProRes 的速度比使用...并且，和目前最强大的 10 核桌面处理器（i5-12600K）相比，获得同样性能时功耗减少 65%。而在相同功率范围内，M1 Ultra 的多线程性能比现有最快的 16 核桌面电脑芯片高 90%。...此外，M1 Ultra 用比英特尔酷睿 i9 12900K 少 100 瓦的功耗，达到了当今 PC 芯片的最高性能。这种惊人的效率意味着它耗能更好且风扇能够安静地运行。...事实上，搭载了 M1 Ultra 的 Mac Studio 最多可以播放 18 条 8K ProRes 422 视频流，这是其他芯片无法做到的。

1.1K2 0

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第8章降维

在某些情况下，降低训练集数据的维度可能会筛选掉一些噪音和不必要的细节，这可能会让你的结果比降维之前更好（这种情况通常不会发生；它只会加快你训练的速度）。...如果只有 100 个特征（比 MNIST 问题要少得多）并且假设它们均匀分布在所有维度上，那么如果想要各个临近的训练实例之间的距离在 0.1 以内，您需要比宇宙中的原子还要多的训练实例。...概述：主成分的方向不稳定：如果您稍微打乱一下训练集并再次运行 PCA，则某些新 PC 可能会指向与原始 PC 方向相反。但是，它们通常仍位于同一轴线上。...图 8-8 可解释方差关于维数的函数 PCA 压缩显然，在降维之后，训练集占用的空间要少得多。例如，尝试将 PCA 应用于 MNIST 数据集，同时保留 95% 的方差。...在降维后的数据集上训练一个新的随机森林分类器，并查看需要多长时间。训练速度更快？接下来评估测试集上的分类器：它与以前的分类器比较起来如何？

1.9K7 0

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第08章降维

在某些情况下，降低训练集数据的维度可能会筛选掉一些噪音和不必要的细节，这可能会让你的结果比降维之前更好（这种情况通常不会发生；它只会加快你训练的速度）。...如果只有 100 个特征（比 MNIST 问题要少得多）并且假设它们均匀分布在所有维度上，那么如果想要各个临近的训练实例之间的距离在 0.1 以内，您需要比宇宙中的原子还要多的训练实例。...概述：主成分的方向不稳定：如果稍微打乱一下训练集并再次运行 PCA，则某些新 PC 可能会指向与原始 PC 方向相反。但是，它们通常仍位于同一轴线上。...图 8-8 可解释方差关于维数的函数 PCA 压缩显然，在降维之后，训练集占用的空间要少得多。例如，尝试将 PCA 应用于 MNIST 数据集，同时保留 95% 的方差。...在降维后的数据集上训练一个新的随机森林分类器，并查看需要多长时间。训练速度更快？接下来评估测试集上的分类器：它与以前的分类器比较起来如何？

8761 0

在Jetson TX2上编译模块

缺点是，在Jetson上编译比在桌面计算机上编译要慢而且不太方便。在这篇文章中，我们将展示从一个普通的桌面PC运行Ubuntu 16.04的具体步骤。...1 交叉编译这已经在一个干净的安装上进行了测试，是没问题的。我已经提供了MD5s的文件来验证是否使用了正确的文件。在普通PC上构建系统是ubuntu-16.04。...如果想要加快速度，可以使用-j4这样的选项并行运行make。在我的现代系统中，它在大约20分钟内编译了整个内核，没有并行编译。...文中作者还说如果你的PC如果有4核,就-j4, 能加速，8核上-j8，16核上-j16，其实这个过程很快的。...10 总结你应该已经完成好了这些步骤了: 下载所有的必须的kernel源代码, GCC交叉编译器；构建了你的kernel和kernel模块；将(构建好的)kernel和模块放入了PC上的(用来刷机的

2.3K4 0

卷积神经网络-目标检测

对于卷积网络中全连接层，我们可以利用1×1大小卷积核的卷积层来替代。1×1的卷积核相当于在一个三维图像的切片上应用了一个全连接的神经网络。同样，全连接层也可以由1×1大小卷积核的卷积层来替代。...需注意卷积核的个数与隐层神经元个数相同。 ? 滑动窗口的卷积实现：在我们实现了以卷积层替代全部的全连接层以后，在该基础上进行滑动窗口在卷积层上的操作。下面以一个小的图片为例： ?...我们以2为大小的步幅滑动窗口，分别与卷积核进行卷积运算，最后得到4幅10×10×16大小的特征图，然而因为在滑动窗口的操作时，输入部分有大量的重叠，也就是有很多重复的运算，导致在下一层中的特征图值也存在大量的重叠...，运行速度快，可以实现实时识别。...R-CNN：给出候选区域，对每个候选区域进行分类识别，输出对象标签和 bounding box，从而在确实存在对象的区域得到更精确的边界框，但速度慢； Fast R-CNN：给出候选区域，使用滑动窗口的卷积实现去分类所有的候选区域

9961 0

英特尔重磅产品曝光：1.8nm制程，最多16核CPU和12核Xe3 GPU

9月2日消息，英特尔在今年6月的Computex 2024展会期间正式发布了全新的综合算力高达120TOPS的AI PC芯片Lunar Lake（Core Ultra 200系列），近日英特尔即将于明年下半年推出的新一代面向移动平台的...英特尔CEO基辛格此前在接受Anandtech采访时甚至表示，“他确实将公司未来都押注于Intel 18A成功”。...此前英特尔也曾指出，LP-E 核心对于移动任务的效率要高得多，而 Skymont E核也带来了很大的 IPC 优势。值得注意的是，此前网上曾曝光了Panther Lake-H 的 CPU 蓝图。...整个芯片的核心面积约为274.2mm²，仅比此前的Meteor Lake 略大。...总的来看，英特尔Panther Lake处理器的参数配置相当不错，结合被英特尔寄予厚望的Intel 18A工艺，预计CPU、GPU、AI性能都将会带来很大的提升，有望为AI PC带来更为出色性能体验。

3071 0

17款GPU、30+款PC处理器……英特尔、英伟达、AMD凌晨「激战」CES

利用该技术，在Zen 3架构Ryzen5000处理器原有32MB三级缓存的基础上，AMD又堆叠了64MB V-Cache，将每个CCD的三级缓存容量从32MB增加到96MB。...这意味着，P系列的核心频率没有那么高，它们将无法以最大升压速度运行很长时间，但能够安装到具有较小冷却系统的更薄更轻的 PC 中。...64单元； i5-12600H、i5-12500H为4大8小12核心16线程、18MB三级缓存，核显80单元，最大功耗限制在95W； i5-12450H为4大4小8核心12线程，核显为48单元。...在DLSS技术加持下，RTX 3050在主流1080p电脑游戏中的帧数可轻松稳定在60FPS+，甚至一些参数比RTX 2060还有提升。...用于处理AI任务、40 TFLOPs的GPU性能，纸面数据预计比3090型号要快10%左右，真正的“超大号煤气灶”，但具体的参数还会在其他时间公布。

6821 0

多线程－概述及底层实现机制浅析

CPU以及高的速度再运转，它的运行是由一串串数字脉冲信号通过硅晶版上的晶体管实现的，那一波波的数字脉冲信号震荡的速度，就是CPU那传说中的主频。 CPU的主频与CPU实际的运算能力并没有直接关系。...如今的CPU工艺先进，运算流水线短，其主频的高低在一定意义上又可以体现CPU性能的高低。CPU的主频不代表CPU的速度，但提高主频对于提高CPU运算速度却是至关重要的。...线程是虚拟的，不是真实存在的。但性能上，会模拟真实的核。也就是说，双核4线程，看起来很像4核，但比真实的4核4线程慢，却比双核双线程快。...资源分配给进程，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源。处理机分给线程，即真正在处理机上运行的是线程。线程在执行过程中，需要协作同步。不同进程的线程间要利用消息通信的办法实现同步。...实际上，只有在多处理器系统上才是真正的在可得到的处理器上同时运行多个线程。从一个进程切换到另一个进程是需要一定时间的--保存和装入寄存器值及内存映像，更新各种表格和队列等。

1.2K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭