相信很多朋友在利用matlab进行计算时，会遇到循环次数过大，或者是单次计算量过大的问题，比如需要计算的数值阵列数据量过大，利用传统的编程方式，跑一次程序几个小时，都要等的急死了是不是呢？如果遇到这种情况，则可以尝试一下MATLAB并行计算，传统的计算方式都是串行计算。并行计算之所以可行，取决于两方面因素：a)现在大家的计算机是多核的，至少也是双核了吧，有的可能8核都有，这是很重要的硬件基础。b)MATLAB本身提供了很好的并行计算函数，加上你的聪明智慧，设计合理的软件，这样就有了软件基础了。

1. 并行计算的优势是什么？

   以自己的经验来看，MATLAB并行计算真是很厉害的，通过对原始程序很简单的改动，就能节省很多时间。我给出一个很简单的例子，说明并行计算的优势所在。例如一个遗传算法的MATLAB程序，通常的计算运行方式需要2个小时得到结果，那如果用一台双核的机器并行计算呢？理论上1个小时就可以跑完。那如果是用一台8核的计算机，就只是一刻钟（15分钟）了。而且并行计算可以配合分布式计算服务，同时调动若干台计算机同时工作，把刚才的程序计算时间缩短到分分钟绝对不是难事啊。

2. 如何启动MATLAB并行计算？

   以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口，输入matlabpool open就OK了。如图所示：

   这样，就相当于将一台计算机的两个核心，当做两台机器用啦。接下来是编程序实现的方法。

3. MATLAB并行计算的模式有几种？

   主要是两种：parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。第一个中，parfor其实就是parallel+for简化而来，顾名思义啊，就是把原来程序中的for循环中的关键字forg改为parfor就OK啦。不过这是很初步的介绍，限于篇幅不能详细展开了，详细的可以用输入命令help parfor查看，如图：

4. 同样地，可以适用于spmd模式。

5. 程序举例：例如很简单的一个程序：

   tic

   %传统方式计算

   c1=1;

   for i = 1:500

      c1 = c1+max(eig(rand(i,i)));

   end

   t1 = toc;

   matlabpool open;

   %parfor并行方式计算

   tic

   c2=1;

   parfor ii = 1:500

     c2 = c2+max(eig(rand(ii,ii)));

   end

   t2 = toc;

   matlabpool close;

   display(strcat('parfor并行计算时间：',num2str(t2),'秒'));

   display(strcat('客户端串行计算时间：',num2str(t1),'秒'));

   分别用传统方式算和parfor算，时间区别如下图所示：

   这只是用双核计算的效果，如果是4核心8核心，效果要好的多啦，需要用MATLAB的童鞋不妨试试看咯。

6. 关闭并行计算模式。

   不想用了？送一个命令进去就关了，估计你已经猜到那即是：matlabpool close.如图所示：

   早日学会哦！