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Boucles for parallèles (`parfor`)

Utilisez le traitement parallèle en exécutant parfor sur les nœuds de calcul dans un pool parallèle

Parallel Computing Toolbox™ prend en charge le calcul parallèle interactif et vous permet d'accélérer votre flux de travail en s'exécutant sur plusieurs nœuds de calcul dans un pool parallèle. Utilisez parfor pour exécuter des itérations de boucle for en parallèle sur les nœuds de calcul d'un pool parallèle. Lorsque vous avez profilé votre code et identifié les boucles for lentes, essayez parfor pour augmenter votre débit. Développez des parfor-loops sur votre bureau et évoluez vers un cluster sans modifier votre code.

Fonctions

développer tout

Fonctions et classes

`parfor`	Exécuter des itérations `for`-loop en parallèle sur les Workers
`parforOptions`	Options set for `parfor`
`parpool`	Créer un pool parallèle sur le cluster
`parfeval`	Exécuter la fonction sur le worker de pool parallèle
`ticBytes`	Start counting bytes transferred within parallel pool
`tocBytes`	Read how many bytes have been transferred since calling `ticBytes`
`send`	Send data between clients and workers using a data queue
`afterEach`	Define a function to call when new data is received on a data queue
`parallel.Pool`	Pool parallèle de workers
`parallel.pool.DataQueue`	Send and listen for data between client and workers

Rubriques

Premiers pas avec `parfor`

Decide When to Use parfor
Discover basic concepts of a parfor-loop, and decide when to use it.
Convertir les boucles for en boucles parfor
Diagnostiquez et corrigez les problèmes courants de parfor.
Ensure That parfor-Loop Iterations are Independent
Unlike a for-loop, parfor-loop Iterations have no guaranteed order.
Nested parfor and for-Loops and Other parfor Requirements
Learn how to deal with parallel nested loops.
Dépanner les variables dans les boucles parfor
Découvrez les exigences variables et la classification dans parfor-loops.

Exécution de `parfor`-Loops

Exécuter des boucles de manière interactive en parallèle à l'aide de parfor
Convertissez une boucle for en une boucle parfor évolutive.
Improve parfor Performance
Create arrays inside or outside parfor-loops to speed up code.
Exécuter du code sur des pools parallèles
Découvrez le démarrage et l’arrêt des pools parallèles, la taille du pool et la sélection du cluster.
Spécifiez vos préférences parallèles
Spécifiez vos préférences et créez automatiquement un pool parallèle.
Use Objects and Handles in parfor-Loops
Discover how to use objects, handles, and sliced variables in parfor-loops.
Ensure Transparency in parfor-Loops or spmd Statements
All references to variables in parfor-loops must be visible in the body of the program.
Save Variables in parfor-Loops
This example shows how to use the save function in a parfor-loop to save one or more variables to a file. (depuis R2024a)
Scale Up parfor-Loops to Cluster and Cloud
Develop parfor-loops on your desktop, and scale up to a cluster without changing your code.
Use parfor-Loops for Reduction Assignments
You can use parfor-loops to calculate cumulative values that are updated by each iteration.
Repeat Random Numbers in parfor-Loops
Control random number generation in parfor-loops by assigning a particular substream for each iteration.
Use parfor to Speed Up Monte-Carlo Code
This example shows how to speed up Monte-Carlo code by using parfor-loops.
Interactively Import and Process Data in Parallel
This example shows how to import and process data simultaneously in an interactive parallel pool. (depuis R2023b)

Deep Learning

Use parfor to Train Multiple Deep Learning Networks (Deep Learning Toolbox)
This example shows how to use a parfor loop to perform a parameter sweep on a training option.

Exemples présentés

Tracer pendant le balayage des paramètres avec parfor

Effectuez un balayage des paramètres en parallèle et tracez la progression pendant les calculs parallèles.

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Scale Up from Desktop to Cluster

Develop your parallel MATLAB® code on your local machine and scale up to a cluster.

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Use parfor to Speed Up Monte-Carlo Code

Speed up Monte-Carlo code by using parfor-loops. Monte-Carlo methods are found in many fields, including physics, mathematics, biology, and finance. Monte-Carlo methods involve executing a function many times with randomly distributed inputs. With Parallel Computing Toolbox, you can replace a for-loop with a parfor-loop to easily speed up code.

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Boucles for parallèles (parfor)