並列 for ループ (`parfor`)

並列プールのワーカーで parfor を実行して並列処理を使用する

Parallel Computing Toolbox™ は対話型の並列計算をサポートし、並列プールの複数のワーカーで計算を実行してワークフローを高速化することができます。並列プールのワーカーで for ループの反復を並列実行するには、parfor を使用します。コードをプロファイリングして実行が遅い for ループを特定した場合は、スループットを増大させるために parfor を試します。parfor ループをデスクトップで作成し、コードを変更せずにクラスターにスケールアップします。

関数

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関数とクラス

`parfor`	ワーカーで `for` ループの反復を並列実行
`parforOptions`	`parfor` のオプションセット
`parpool`	クラスターでの並列プールの作成
`parfeval`	並列プールワーカーで関数を実行
`ticBytes`	並列プール内で転送されたバイト数のカウントを開始する
`tocBytes`	`ticBytes` の呼び出し後に転送されたバイト数を読み取る
`send`	データキューを使用したクライアントとワーカーの間でのデータの送信
`afterEach`	データキューで新規データを受信したときに呼び出す関数の定義
`parallel.Pool`	ワーカーの並列プール
`parallel.pool.DataQueue`	クライアントとワーカーの間でのデータの送信とリスニング

トピック

`parfor` 入門

parfor を使用するタイミングの決定
parfor ループの基本概念を理解し、いつ使用するかを決定する。
for ループから parfor ループへの変換
一般的な parfor の問題の診断と修正を行う。
parfor ループ反復が独立していることの確認
for ループとは異なり、parfor ループの反復には確定的な順序がありません。
入れ子にされた parfor ループおよび for ループ、およびその他の parfor の要件
並列の入れ子にされたループの処理方法を学習する。
parfor ループ内の変数のトラブルシューティング
parfor ループでの変数の要件と分類を理解する。

`parfor` ループの実行

parfor を使用した対話形式でのループの並列実行
for ループを拡張可能な parfor ループに変換する。
parfor のパフォーマンスの向上
コードを高速化するために parfor ループの内部または外部に配列を作成する。
並列プールでのコードの実行
並列プールの起動と終了、プールのサイズ、およびクラスターの選択について学習する。
並列基本設定の指定
基本設定を指定して自動的に並列プールを作成する。
parfor ループでのオブジェクトおよびハンドルの使用
parfor ループでのオブジェクト、ハンドルおよびスライス化された変数の使用方法を理解する。
parfor ループまたは spmd ステートメント内での透過性の確保
parfor ループ内の変数に対するすべての参照は、プログラム本体で可視でなければならない。
parfor ループ内の変数の保存
この例では、parfor ループで save 関数を使用して 1 つ以上の変数をファイルに保存する方法を説明します。 (R2024a 以降)
クラスターおよびクラウドへの parfor ループのスケールアップ
parfor ループをデスクトップで作成し、コードを変更せずにクラスターにスケールアップする。
リダクション代入での parfor ループの使用
parfor ループを使用して、反復ごとに更新される累積値を計算することができます。
parfor ループでの乱数の繰り返し
反復ごとに特定のサブストリームを代入することで、parfor ループ内の乱数発生を制御する。
parfor を使用したモンテカルロコードの高速化
この例では、parfor ループを使用してモンテカルロコードを高速化する方法を説明します。
Interactively Import and Process Data in Parallel
This example shows how to import and process data simultaneously in an interactive parallel pool. To streamline your workflow, you can overlap parfeval and parfor computations on the same parallel pool. (R2023b 以降)

深層学習

parfor を使用した複数の深層学習ネットワークの学習 (Deep Learning Toolbox)
この例では、parfor ループを使用して、学習オプションについてのパラメータースイープを実行する方法を説明します。

注目の例

parfor を使用したパラメータースイープ中のプロット

パラメータースイープを並列実行して、並列計算中に進行状況をプロットします。

ライブスクリプトを開く

デスクトップからクラスターへのスケールアップ

ローカルマシンで並列 MATLAB® コードを開発し、クラスターにスケールアップします。

ライブスクリプトを開く

parfor を使用したモンテカルロコードの高速化

この例では、parfor ループを使用してモンテカルロコードを高速化する方法を説明します。モンテカルロ法は、物理学、数学、生物学、金融学など、さまざまな分野で使用されています。モンテカルロ法では、ランダムに分散された入力によって 1 つの関数が何度も実行されます。Parallel Computing Toolbox を使用すると、for ループを parfor ループに置き換えて、コードを簡単に高速化できます。