matlab两种不同模式的并行运算
这样的情况下能够採用distributed job完毕此类作业。
clear all;
% 寻找资源。
jm = findResource('scheduler', 'type', 'jobmanager', 'name', 'mu01', 'LookupURL', '192.168.100.100');
% 使用刚才找到的资源建立一个distributed job
job = createJob(jm);
% 设置该工作的文件关联。让全部workers都能够找到原程序文件,须要在Client上设置共享目录。 set(job, 'PathDependencies', {'\\192.168.0.101\matlab_code\', '/mnt/'})
% 还有一种方法,把用到的原程序文件传给全部workers。
% set(job, 'FileDependencies', {'hm.m'});
N = 5;
M = 4;
% 建立4个任务,每任务都是算hp(M, N)。 createTask(job, @hp, 1, {{M, N}, {M, N}, {M, N}, {M, N}});
% 提交工作给jobmanager。
submit(job)
% 等待全部workers都把任务做完。 waitForState(job, 'finished')
% 取出计算结果。 results = getAllOutputArguments(job);
% 销毁Job,释放资源
destroy(job);
各个task之间能够进行数据通信。在matlab并行程序中,将运行parallel job的能够进行数据通信的通信单元称为lab,能够将lab视为一类特殊的worker。
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