parfeval慢于PARFOR

Question

我发出parfeval和获取输出使用parfor其他做同样的事情比较两个块之间的执行时间，一：

parfor k = 1:N 
    a = rand(5000); 
    b = inv(a); 
end 

与

for k = 1:N 
    a = rand(5000); 
    F(k) = parfeval(p,'inv',1,a); 
end 
for k = 1:N 
    [completedIdx,value] = fetchNext(F); 
    fprintf(1,'%d ',completedIdx); 
end 

的parfor始终更快。对此情况有何洞见？我的简单理解是parfor本质上是将每个循环作为一个并行作业运行。

Answer 1

你的理解是正确的。

通过运行parfeval的循环，您没有获得并行计算工具箱的优势。

在第一种情况下，5000 x 5000矩阵的倒数看起来好像是计算密集型的，但是MATLAB针对这些类型的操作（特别是矩阵运算）进行了优化。

很明显，MATLAB的一个弱点是循环，在第二个用例中使用parfeval意味着您正在顺序评估每个矩阵的逆（即使您正在平行化反函数）。

通过使用parfor，您可以获得并行化代码中最耗时的方面的优势。

我敢打赌，只有在size(a) >> N你会看到parfor比parfeval跑赢的情况。

编辑 @Adriaan也生成a great point。与大多数MATLAB函数一样，inv也是一个隐式并行函数。