MATLAB：控制数量核心/线程答案

【问题标题】：MATLAB: controlling for number core / threadsMATLAB：控制数量核心/线程
【发布时间】：2017-05-05 00:26:25
【问题描述】：

假设我有一个程序要在具有 32 个内核（64 个线程）的 linux 机器上运行，其中我只能使用 10 个内核（20 个线程）。所以我想在运行程序之前指定它。

我在谷歌上搜索并找到了maxNumCompThreads，但当我在一台装有 MATLAB 2016a、i5 核心（2 核心、4 线程）的机器上测试它时，它似乎不起作用。也就是说，当我执行以下任何操作时，feature('numCores') 会得到相同的输出

maxNumCompThreads(1)
maxNumCompThreads(2)
maxNumCompThreads(4)
maxNumCompThreads('Automatic')

然后我尝试了parpool（每次我用delete(gcp('nocreate')) 关闭当前的parpool 会话）。运行parpool(4) 时出现错误（我想我明白为什么：parpool 接受内核数量并自动启用超线程，并且测试机只有 2 个物理内核）。所以我用parpool(1) 和parpool(2) 进行了测试。同样，feature('numCores') 的输出没有没有改变。

问题：那么对于上面第一段中描述的情况，什么是适合这项工作的工具？ feature('numCores') 是否是正确的监控工具来查看适当的规范是否生效？

我在上面一直提到的相同的feature('numCores') 输出是：

MATLAB detected: 2 physical cores.
MATLAB detected: 4 logical cores.
MATLAB was assigned: 4 logical cores by the OS.
MATLAB is using: 2 logical cores.
MATLAB is not using all logical cores because hyper-threading is enabled.

编辑：当我在 linux 机器上运行 parpool(10) 时出现以下错误

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... Error using parpo              ol (line 103)
Couldn't interpret output from psname.sh: ""

Error in parpool_test_2016_10_03 (line 3)
parpool(10);

【问题讨论】：

您可能会在具有 2 个内核和 4 个线程的计算机中得到奇怪的结果，因为您不能使用更多/更少/parpool(1) 没有什么意义，如果它只有 1 个内核，它就不是并行池.不知道呃，只是假设
@AnderBiguri 很有趣。我会看看我是否能找到一种方法来测试它。会回来报告的。
@AnderBiguri 请查看编辑。 parpool 甚至不能在 linux 机器上工作。
很奇怪，它应该可以在 Linux 上运行。另外，我认为您需要能够为每个核心提供 iicense，但无法确认。

标签： matlab parallel-processing

【解决方案1】：

不，它不是正确的监控工具。改为查看feature('numthreads')：

>> feature('numcores')
MATLAB detected: 4 physical cores.
MATLAB detected: 8 logical cores.
MATLAB was assigned: 8 logical cores by the OS.
MATLAB is using: 4 logical cores.
MATLAB is not using all logical cores because hyper-threading is enabled.

ans =    
     4

>> feature('numthreads')    
ans =    
     4

>> maxNumCompThreads(1)    
ans =    
     4

>> feature('numcores')
MATLAB detected: 4 physical cores.
MATLAB detected: 8 logical cores.
MATLAB was assigned: 8 logical cores by the OS.
MATLAB is using: 4 logical cores.
MATLAB is not using all logical cores because hyper-threading is enabled.

ans =    
     4

>> feature('numthreads')    
ans =    
     1

一般来说，使用feature 时要小心，因为它没有记录在案并且容易在没有警告的情况下更改。请查看this post 和this StackOverflow question，了解有关feature 的更多信息。

【讨论】：