Matab分布式阵列

最近在学习MATLAB并行计算，发现关于这方面的博客比较少，要么就时间比较久远，matlab版本更新了，原来的代码函数无效。要么就写的比较简单，只解释了并行两个字的大体意思。所以就决定自己在学习的时候，分享一些学习资料。

与普通并行计算数据类型（同体变量、异体变量和独有变量）相比，分布式阵列与申行程序中的 Matlab阵列差异最大。因此，分布式Matlab阵列的创建和使用比较复杂。鉴于分布式阵列在 Matlab并行程序设计中拥有的重要作用，有必要对其进行详细说明。

分布式阵列的特点

分布式阵列拥有统一的变量名，但变量的数据内容分布在各工作单元worker上。
通过分布式阵列可以达到两个目的：
一是可以将数据分布存储到各工作单元中，降低对单个工作单元硬件配置的要求；
二是通过分布式阵列简化 Matlab客户端、各工作单元之间的数据传输方式。

Matlab如何分割分布式阵列？

parpool();
spmdA=rand(100,300);%默认情况下，按列分割B=codistributed(A);B
end

%通过创建 codistributor1d类创建用户自定义分割方式
spmd
A=rand(100,300);
%按行分割，每个计算单元分配50行数据
codist=codistributor1d(1, [50 50]);
%对于codistributor1d，第一个参数 1按行，2按列（默认），
%第二个参数是分配情况，这里是分配给lab1 50行，lab2 50行，
%此处省略的第三个参数，是整体的大小。
B=codistributed(A, codist);
B
end

Matlab如何显示分布式阵列？

在client和worker中， Matlab显示分布式阵列的方式不同。另外，在不同的并行结构中，分布式阵列的显示方式也不相同。下面分别针对
parallel job和SPMD并行结构进行说明。

1.parallel job中
由于参考书籍是2012年出版的，笔者在看这部分的时候，输入源代码，在MATLAB 2019a中无法运行，便到官网查找是否有关于parallel job相关的，最新的官方文档是没有这部分内容的，因此涉及到这个的，我们暂时先跳过。

2.SPMD中
在SPMD并行结构内部显示分布式阵列时， Matlab按照工作单元端方式进行显示。在SPMD并行结构外部显示分布式阵列时， Matlab按照客户端方式进行显示。在 Matlab客户端，可以通过 distributed对象方便地查看分布式阵列。下面通过 disp Codistributed Arrayspmd实例代码进行说明。

function dispCodistributedArray_spmd()
%function dispCodistributedArray_spmd()
parpool(2);
spmdA = ones(2,2)*labindex;part = ones(1,numlabs)*2;codist = codistributor1d(2,part,[2 sum(part(:))]);A = codistributed.build(A,codist);%在工作单元中显示分布式变量Adisp(A);
end
%在Matlab Client端显示分布式变量A
disp(A);
delete(gcp('nocreate'));

在 Matlab中，分布式阵列是一个对象。localpart和 codistributor是分布式阵列的两个属性。 localpart属性表示当前工作单元中分配的数据， codistributor对象则包含了默认的或者用户指定的分布式阵列的分割方式。SPMD并行结构中，在 Matlab client端通过 distributed对象査看分布式阵列非常方便，用户几乎可以忽略分布式阵列与一般 Matlab阵列之间的差别。

在Matlab客户端创建分布式阵列

在 Matlab client端分布式阵列一般由 distributed对象操作，在 Matlab并行程序中，分布式阵列一般由 codistributed阵列操作。
distributed阵列和 codistributed阵列本质上是完全相同的，只是创建机理和访问位置不同。
distributed阵列实际上是在 Matlab客户端构建，将数据分割后发送到各个lab中，而 codistributed阵列实际上是在并行计算单元中创建的。
只有在SPMD并行结构中， distributed阵列和 codistributed阵列才能互相访问。在其他并行结构中，需要将 codistributed阵列转换为其他类型的阵列才能在Matlab client端访问。

未完待续