Matlab 使用大量 CPU 能力

概述

Matlab 是一个被广泛应用于科学计算、数据分析和可视化等领域的高级编程语言和开发环境。在进行大规模数据处理和高性能计算时，Matlab 可以利用计算机的多个 CPU 核心来提高程序执行速度。

多线程编程

Matlab 中可以使用多线程编程来利用 CPU 的多个核心。在多线程编程中，程序会同时执行多个可并行的任务，从而提高程序的执行速度。

Matlab 提供了 parpool 函数用来创建一个并行池（parallel pool）。并行池包含一组工作者（worker），工作者可以独立地执行任务。以下是一个简单的例子：

parpool('local', 4); % 创建一个有 4 个工作者的并行池

parfor i = 1:100
    % 在并行池中执行循环体
end

delete(gcp); % 删除并行池

在上面的例子中，parpool('local', 4) 创建了一个由 4 个本地工作者组成的并行池。parfor 循环用于在并行池中执行循环体。最后，delete(gcp) 用于删除并行池。

向量化编程

向量化编程是指利用 Matlab 中的矩阵和向量运算，将算法表达为矩阵或向量的形式，以便同时处理多个数据。向量化编程可以减少循环次数，从而提高程序的执行速度。

以下是一个使用向量化编程的例子：

A = rand(1000, 1000);
B = rand(1000, 1000);

result = A * B; % 实现矩阵相乘

在上面的例子中，A * B 实现了矩阵相乘，利用向量化编程，程序可以一次性处理整个矩阵而不是一行或一列。

GPU 加速

Matlab 还支持使用 GPU 加速，即将计算任务交给 GPU 来执行，从而提高程序的执行速度。使用 GPU 加速需要符合一些条件，比如计算密集型的任务、可并行的任务等。

以下是一个使用 GPU 加速的例子：

A = gpuArray(rand(1000, 1000)); % 将矩阵 A 移到 GPU 上
B = gpuArray(rand(1000, 1000)); % 将矩阵 B 移到 GPU 上

result = A * B; % 在 GPU 上执行矩阵相乘

result = gather(result); % 将结果从 GPU 上取回

在上面的例子中，gpuArray 函数用于将矩阵移动到 GPU 上。A * B 相当于在 GPU 上执行矩阵相乘。gather 函数用于将结果从 GPU 上取回。需要注意的是，使用 GPU 需要有支持 CUDA 编程的 GPU。