基于Matlab的并行计算

可更改?tic?for i=1:n? normal_pi(n,i);?end?toc?%串行所用时间?jm=findResource('scheduler','type','jobmanager','name','zhu','lookupURL','tornador');?job1=createJob(jm);?set(job1, 'FileDependencies', {'normal_pi.m'})?display('使用了并行工具箱计算')?tic?for j=1:n? createTask(job1,@normal_pi,1,{n,j});?end?submit(job1);?waitForState(job1,'finished');?toc?%并行所用时间?result=getAllOutputArguments(job1)?sum(cell2mat(result)) %查看计算得到的PiР/РMatlab并行算法实例Р在本测试中使用了两台计算机(均为联想Y460)来进行连接测试并行算法效率。两台计算机的配置如下:Р计算机1:处理器——Intel(R) Core (TM) i3 CPU M350 @ 2.27GHz 2.27GHz? 安装内存(RAM)——2.00G (1.86G可用)?计算机2:处理器——Intel(R) Core (TM) i3 CPU M370 @ 2.40GHz 2.40GHz? 安装内存(RAM)——2.00G (1.86G可用)Р因为两台计算机的配置有所不同,所以在测试过程中分别以计算机1、计算机2作为主机,另一台为子机。Р主机Р串行计算时间(s)Р并行计算时间(s)Р加速比Р加速效率Р计算机1Р30.091555Р18.571519Р1.62Р81.01%Р计算机2Р23.529882Р18.038922Р1.30Р65.22%Р/