Matlab并行计算-parfor-以文件做中转

很多时候，当我们写成初版程序后，想要通过并行计算进行提速。
此时并行计算只需要对关键瓶颈进行并行即可，不需要将整个程序进行并行。
因为并行有额外的开销而且，有些变量不能够加入到并行里面。

一般处于for循环内部的瓶颈函数都，这种情况都很适合并行计算。
这种情况同样适用于C++框架下的openMP，将瓶颈算法改成并行模式并将关键输出保存成文件。

%这个文件可以根据自己的需要进行更改，比如说变量名，变量的数量等
function parsave(fname, x,y)save(fname, 'x', 'y')
end

下面我给出一个具体的框架，并行需要使用parfor。

count_excel=1parfor j=1:num_FNtrueSaveFile=[trueSaveFolder  num2str(j)   '.mat'];%通过文件存储，使得程序能够被打断，不至于丢失关键数据if exist(trueSaveFile,'file')if delete_existdelete(trueSaveFile)elsecontinueendend
%写入到中间变量中temp_xls=cell(1,2);
%需要存储的信息temp_xls{1,1}=current_folder_name;
%瓶颈算法的结果temp_xls{1,2}=pingjingsuanfa(x,y);%保存parsave(trueSaveFile,temp_xls)endfor j=1:num_FN%从文件中读取%循环的框架与parfor的框架相同trueSaveFile=[trueSaveFolder  num2str(j)   '.mat'];if ~exist(trueSaveFile,'file')continueendload(trueSaveFile);%写入到excel中  count_excel 是数字转excel的列xlswrite(logFileName_xlsx,temp_xls,1,['A' num2str(count_excel+1)]);end

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