我的 Matlab 代码中有两个 for 循环。内部循环使用 Matlabpool 在 12 个处理器中并行化（这是 Matlab 在单台机器上允许的最大值）。
我没有分布式计算许可证。请帮助我如何使用 Octave 或 Scilab 进行操作。我只想并行化'for'循环。
我在 google 中搜索时给出了一些损坏的链接。
【问题讨论】：
标签： matlab parallel-processing octave scilab
parfor 还没有真正在 octave 中实现。关键字被接受，但仅仅是for (http://octave.1599824.n4.nabble.com/Parfor-td4630575.html) 的同义词。
parallel 包的pararrayfun 和parcellfun 函数在多核机器上很方便。
它们通常可以很好地替代 parfor 循环。
例如，请参阅 http://wiki.octave.org/Parallel_package。 要安装，请发出（只需一次）
pkg install -forge parallel
然后，每个会话一次
pkg load parallel
在使用函数之前
【讨论】：
在 Scilab 中你可以使用parallel_run:
function a=g(arg1)
a=arg1*arg1
endfunction
res=parallel_run(1:10, g);
【讨论】：
在 GNU Octave 中，您可以使用 parfor 构造：
parfor i=1:10
# do stuff that may run in parallel
endparfor
欲了解更多信息：help parfor
【讨论】：
parfor 命令 - 与 MATLAB 兼容。在 3.4 中，Octave 会基于语法理由反对 parfor。
要查看 MATLAB-SIMULINK 的免费和开源替代品列表，请查看 its Alternativeto page 或 my answer here。对于 SIMULINK 替代方案，请参阅 this post。
您应该考虑的是矢量化、并行、并发、异步和多线程计算之间的区别。无需过多讨论细节矢量化编程是一种避免丑陋for-loops 的方法。例如map Python 上的函数和列表理解是向量化计算。这是您编写代码的方式，而不是计算机处理代码的方式。并行计算，主要用于 GPU 计算（数据并行），是指使用 GPU 计算单元在大数组上运行大量算术。还有任务并行性，主要是指在多个线程上运行一个任务，每个线程由一个单独的 CPU 内核处理。并发或异步是指您只有一个计算单元，但它同时执行多项作业，而不会无条件地阻塞处理器。基本上就像一个妈妈一边做饭、打扫卫生、一边照顾孩子，但当时只做一份工作:)
鉴于上述描述，FOSS 世界中的每一个都有很多。对于 Scilab，请特别检查 this page。有用于分布式计算的 MPI 接口（多台计算机上的多线程/并行）。用于 GPU/数据并行计算的 OpenCL 接口。用于多线程/任务并行的 OpenMP 接口。 feval 函数不是并行性，而是一种对常规函数进行矢量化的方法。Scilab 矩阵算术和parallel_run 是矢量化或并行的，具体取决于 Scilab 的平台、硬件和版本。
【讨论】：
parallel_run 确实 true 基于子进程（不是线程）的并行计算（不仅仅是向量化）。
parallel_run 是否使用 OpenMP 或 MPI 进行并行化？我上面的定义正确吗？
parallel_run 使用 OpenMP。