Matlab parfor 未分类变量答案

【问题标题】：Matlab parfor unclassified variablesMatlab parfor 未分类变量
【发布时间】：2020-07-08 03:11:24
【问题描述】：

以下代码从向量 v 计算 A 的矩阵元素。我尝试使用 parfor 来加快计算速度，因为 v 的维度非常大。我收到错误消息“parfor 中的变量 A 无法分类。”。有关如何解决问题的任何建议？

A = zeros(n,n);
for kk = 1:D
    % sk = <expressions...>
    % ek = <expressions...>
    parfor ll = 1:D
        % sl = <expressions...>
        % el = <expressions...>
        if (ek == el)
            A(sk,sl) = A(sk,sl) + v(kk) * v(ll);
        end
    end
end

【问题讨论】：

标签： matlab parfor

【解决方案1】：

问题是您将A 分布在不同的内核上，但会自行调整其值。核心应该如何知道条目A(sk,sl) 没有在不同的核心上更改？它需要检查这一点，与所有其他内核通信，消除任何并行计算，这就是 MATLAB 抱怨它的原因：

您可以通过在parfor-loop 之外创建A 的副本来避免此问题

A = zeros(n,n);
B = A;
for kk = 1:D
    % sk = <expressions...>
    % ek = <expressions...>
    parfor ll = 1:D
        % sl = <expressions...>
        % el = <expressions...>
        if (ek == el)
            B(sk,sl) = A(sk,sl) + v(kk) * v(ll);
        end
    end
end

【讨论】：

抱歉，这个解决方案很可能不会产生相同的输出。 A 用零初始化并添加到循环中的原因是多次循环迭代将产生相同的 (sk,sl) 值。如果不是这种情况，就没有理由添加到A，因为A(sk,sl) 将只是零。您的诊断是正确的，但解决方案是不使用parlor。这只是不适合非共享内存并行的任务。
是的，这是真的，@CrisLuengo。在没有看到代码的情况下，我无法建议任何适当的并行化解决方案 =(

【解决方案2】：

您可以将其表述为 "reduction" 而不是 A，如下所示：

parfor ll 1:D
    % compute stuff...

    % Make a new matrix for the increment
    Aincrement = zeros(n, n);
    % Fill out the element of the increment
    Aincrement(sk, sl) = v(kk) * v(ll);
    % Increment the whole of A so that parfor can 
    % treat A as a reduction variable
    A = A + Aincrement;
end

如果n 很大，这可能效率很低。

【讨论】：