如何在Octave或Scilab中使用并行“for”循环？

Question

我在Matlab代码中有两个for循环。内部循环使用Matlabpool在12个处理器上并行化（这是Matlab在单台计算机上允许的最大数量）。

我没有分布式计算许可证。请帮我解决如何使用Octave或Scilab完成它。我只想并行化'for'循环。

在我通过谷歌搜索时，发现了一些损坏的链接。

- han17

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几年前我使用Octave时，并行处理并没有起作用，但是我可以很容易地从Python多进程代码中启动新的Octave进程。至少在Linux上，Octave比Matlab的启动开销要低得多。 - hpaulj

Answer 1

parfor在Octave中尚未真正实现。该关键字被接受，但仅是for的同义词(http://octave.1599824.n4.nabble.com/Parfor-td4630575.html)。

并行软件包的pararrayfun和parcellfun函数对于多核机器非常方便。 它们通常可以替代parfor循环。

有关示例，请参见http://wiki.octave.org/Parallel_package。 要安装，请发出以下命令（只需一次）

pkg install -forge parallel

然后，在每个会议上都是如此。

pkg load parallel

在使用这些函数之前

- ederag

Answer 2

在Scilab中，你可以使用parallel_run命令进行并行计算：

function a=g(arg1)
  a=arg1*arg1
endfunction

res=parallel_run(1:10, g);

局限性

• 在Windows平台上，仅使用一个核心。
• 目前，parallel_run仅处理实值标量矩阵的参数和结果，并且不使用types参数。
• 不应该依赖于诸如修改来自外部作用域的变量之类的副作用：只有存储在结果变量中的数据将被复制回调用环境。
• 由parallel_run调用的宏不允许使用JVM。
• 在调用parallel_run期间，不应进行堆栈调整（通过gstacksize()或stacksize()）。

- spoorcc

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parallel_run()在Scilab 6.x中已不再提供，无论是哪个操作系统。 - S. Gougeon

Answer 3

在GNU Octave中，您可以使用parfor结构：

parfor i=1:10
    # do stuff that may run in parallel
endparfor

更多信息请参考：help parfor

- juliohm

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Octave中是否实际上存在并行处理机制，还是只是识别parfor命令以与MATLAB兼容。在3.4版本中，Octave会因语法问题而反对使用parfor。 - hpaulj

从 octave 3.8.1 开始，parfor 关键字只是被识别，但并没有进行任何实际的并行化。更多细节请参见我的回答。 - ederag

Answer 4

查看MATLAB-SIMULINK的自由和开源替代品列表，请参阅其Alternativeto页面或此处的答案。特别是有关SIMULINK替代方案请查看此帖子。

你应该考虑的是向量化、并行、同时、异步和多线程计算之间的差异。简而言之，向量化编程是一种避免使用循环结构的方法。例如，Python中的map函数和列表推导式就是向量化计算。它是代码编写的方式，不一定是计算机处理的方式。并行计算主要用于GPU计算（数据并行），当你在大数组上运行大量算术运算时，使用GPU计算单元进行并行计算。还有任务并行性，它主要是指在多个线程上运行任务，每个线程由一个单独的CPU核心处理。并发或异步是指您只有一个计算单元，但它可以同时执行多个任务，而不会无条件地阻塞处理器。基本上就像一个妈妈同时做饭、打扫卫生和照顾孩子，但每次只做一项工作：）

考虑到上述描述，FOSS世界为每种类型都提供了很多选择。具体针对Scilab，请查看此页面。有分布式计算（在多台计算机上进行多线程/并行处理的MPI接口），用于GPU/数据并行计算的OpenCL接口，以及用于多线程/任务并行的OpenMP接口。feval函数不是并行处理，而是一种将传统函数向量化的方法。Scilab矩阵运算和parallel_run根据平台、硬件和Scilab版本等因素而向量化或并行化。

- Foad S. Farimani

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Foad，你错了：在支持它的Scilab版本（即5.5.2）中，并且以稳定的方式完全实现它（即Linux），parallel_run可以基于子进程（而不是线程）进行真正的并行计算（而不仅仅是向量化）。 - Stéphane Mottelet

@StéphaneMottelet 感谢您的纠正。我已经删除了那部分内容。请帮助我理解它是如何工作的。parallel_run 是使用 OpenMP 还是 MPI 进行并行化？我的上述定义是否正确？ - Foad S. Farimani

Scilab 5.5.2的parallel_run使用OpenMP。 - Stéphane Mottelet

@StéphaneMottelet 这只针对Scilab 5.5.2和仅限于Linux吗？有计划移植到其他平台（Windows和macOS）以及最新版本吗？ - Foad S. Farimani

你的句子“Scilab上的矩阵算术都是向量化计算”并不完全准确。在OSX（6.0.2中的Accelerate框架或Intel MKL）和Windows（MKL）中，级别3的BLAS使用处理器的所有可用核心，因此我们可以说Scilab上的矩阵算术在平台上是并行或向量化的。 - Stéphane Mottelet

@StéphaneMottelet已添加。如果我的帖子有任何缺陷，请随意进行编辑。其他要点：1.如果是MKL，则也与硬件相关？是否有计划用FLOSS和硬件无关的替代品来替换MKL？2.对于OpenCL或GPGPU，有什么计划吗？ - Foad S. Farimani