以多任務分布Matlab的計算(3)-劃分一個參數序列到多任務中
Example: Dividing a Parameter Sweep into Tasks
9/21/2008 11:40:32 AM 
文章介紹如何劃分參數型的多任務序列。
Matlab并行計算工具箱? ，使我們能夠在集群電腦上執行我們的MATLAB ?程序。在本演示中，我們看看如何劃分一個擁有大量操作的MATLAB集合成較小的工作單位，我們稱這些工作單位為任務，其中每個任務可以在在我們的群集計算機中執行。我們將使用pctdemo_helper_split_scalar和pctdemo_helper_split_vector函數來實現這些功能。

內容目錄
1. 獲得配置 
2. 開始順序代碼 
3. 分析順序問題 
4. 示例：劃分一個仿真到多任務中 
5. 示例：劃分一個參數序列到多任務中 
6. 更多的參數序列 
7. 劃分Matlab操作到多任務中：最佳實踐

這一部分，將講解第5-6節。1-3節見，上一篇文章以多任務分布Matlab的計算(1)-順序代碼，第4節見以多任務分布Matlab的計算(2)-并行循環拆分 。


5. 示例：劃分一個參數序列到多任務中
這節，我們將使用sin函數，做簡單的例子。首先，讓x作為一個長度10的矩陣：
x = 0.1:0.1:1;

現在，我們希望把sin(x)劃分到4個計算機的集群中。我們希望4個機器分別同時執行sin(x(1:3)), sin(x(4:6)), sin(x(7:8))和sin(x(9:10))。因為，這種劃分參數序列到多個任務的情況非常常見，所以，我們也做了一個函數：

numTasks = 4;
[split, numTasks] = pctdemo_helper_split_vector(x, numTasks);
celldisp(split);
split{1} =
    0.1000    0.2000    0.3000
split{2} =
    0.4000    0.5000    0.6000
split{3} =
    0.7000    0.8000
split{4} =
    0.9000    1.0000

現在，無論使用dfeval，還是createJob和createTask，都很容易執行計算了。
 

y = dfeval(@sin, split, 'Configuration', configName);
cat(2, y{:})  % Concatenate all the cells in y into one column vector.

ans =
  Columns 1 through 9
    0.0998    0.1987    0.2955    0.3894    0.4794    0.5646    0.6442    0.7174    0.7833
  Column 10
    0.8415

亦或，

job = createJob(sched);
for i = 1:numTasks
   createTask(job, @sin, 1, {split{i}});
end
submit(job);
waitForState(job, 'finished');
y = getAllOutputArguments(job);
destroy(job);
cat(2, y{:})  % Concatenate all the cells in y into one column vector.

ans =
  Columns 1 through 9
    0.0998    0.1987    0.2955    0.3894    0.4794    0.5646    0.6442    0.7174    0.7833
  Column 10
    0.8415