怎么让matlab和simulink调用多个内核进行并行计算提升运行速度

本文最后更新于 2025年9月16日。

要让 MATLAB 和 Simulink 调用多个内核进行并行计算以提升运行速度，可以采取以下步骤：

1. 启用多核支持

MATLAB 默认使用单核，但可以通过以下方式启用多核支持：

• 并行计算工具箱：确保已安装该工具箱。
• 并行池：使用 parpool 命令启动并行池，例如：

  parpool('local', 4); % 使用4个核心
  

2. 使用 parfor 循环

parfor 是并行化的 for 循环，适用于独立迭代的任务：

parfor i = 1:10
    results(i) = someFunction(inputs(i));
end

3. 使用 spmd 语句

spmd 允许在多个工作进程上并行执行代码块：

spmd
    result = someFunction(labindex);
end

4. 使用 batch 进行批处理

batch 命令可在后台运行作业，适合长时间任务：

job = batch(@someFunction, 1, {input});
wait(job);
output = fetchOutputs(job);

5. Simulink 中的并行仿真

Simulink 支持并行仿真，可通过以下方式启用：

• 加速模式：在 Simulink 模型中选择“加速”或“快速加速”模式。
• 并行计算工具箱：使用 sim 命令的 'UseParallel' 选项：

  simOut = sim('model', 'UseParallel', 'on');
  

6. 使用分布式计算

对于大规模计算，可以使用分布式计算服务器：

• 创建集群：使用 parcluster 命令：

  cluster = parcluster('local');
  

• 提交作业：将作业提交到集群：

  job = createJob(cluster);
  createTask(job, @someFunction, 1, {input});
  submit(job);
  wait(job);
  output = fetchOutputs(job);
  

7. 优化代码

并行化前，确保代码已优化：

• 向量化：尽量使用向量化操作。
• 减少通信开销：减少并行任务间的数据交换。

8. 监控性能

使用 tic 和 toc 或 MATLAB Profiler 监控性能，确保并行化带来预期的速度提升。

示例代码

以下是一个简单的 parfor 示例：

parpool('local', 4); % 启动4个核心的并行池

results = zeros(1, 10);
parfor i = 1:10
    results(i) = someFunction(inputs(i));
end

delete(gcp('nocreate')); % 关闭并行池

通过这些步骤，你可以充分利用多核处理器提升 MATLAB 和 Simulink 的运行速度。