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- 骐鱼 祁
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1 MATLAB 性能优化和仿真加速 陈建平 MathWorks 2016 The MathWorks, 1
2 MATLAB 程序的优化 MATLAB 本地单机串行编程 并行计算工具箱 开发并行原型 单机多核并行化 MATLAB 分布式计算服务器 集群节点的单一节点调试 集群多节点调试和运行 2
3 MATLAB 程序性能优化 3
4 全新 MATLAB 执行引擎 重新设计的执行引擎运行 MATLAB 代码比以往更快 所有的 MATLAB 代码都会执行 JIT 编译 一个全新的能够进一步提升的架构 对 76 个性能敏感的用户应用平均得到了 40% 的性能提升 函数调用负担变小 许多面向对象特征更加快速 某些元素级的操作跟加快捷 更多的参考内容 4
5 MATLAB 底层技术 工业级商业运行库 BLAS:Basic Linear Algebra Subroutines (multithreaded) LAPACK: Linear Algebra Package etc. JIT/ 加速器 提升循环性能 即时产生多线程代码 持续提升性能 5
6 Demo: 分块图像处理 对每个格点执行函数 对大图像分块进行处理 对比结果 评估代码性能 6
7 动态阵列的内存操作过程 >> x = 4 >> x(2) = 7 >> x(3) = x0000 0x0008 0x0010 0x0018 0x0020 0x0028 0x0030 0x0038 X(2) = 7 0x0000 0x x x0018 0x0020 0x0028 0x0030 0x0038 X(3) = 12 0x0000 0x x x x x x0030 0x0038 7
8 分块图像处理的总结 使用内建的函数评估性能 >> tic >> toc 使用代码分析器搜索次优代码 矩阵预分配 代码矢量化 8
9 MATLAB 并行计算基础 9
10 如何解决大规模计算问题? 挑战 解决方案 长时间运行 计算密集 等待 更大的计算池多核 多处理器 大数据集合 降低运算规模 更大的内存池多机器 10
11 超越串行 MATLAB TOOLBOXES BLOCKSETS 11
12 启动一个计算池 12
13 Ease of Use CPU 并行编程 内建工具箱的支持 Greater Control 13
14 Demo: 基站位置优化 Parallel-enabled functions 并行工具箱已经开启了并行支持 打开开关运行并行化代码 打开 MATLAB 并行池 14
15 提供并行计算支持的工具箱 Optimization Toolbox, Global Optimization Toolbox Statistics Toolbox Signal Processing Toolbox Neural Network Toolbox Image Processing Toolbox TOOLBOXES BLOCKSETS Directly leverage functions in Parallel Computing Toolbox 15
16 Ease of Use CPU 并行编程 内建工具箱的支持 简单编程 parfor, batch, distributed Greater Control 16
17 并行化独立任务 TOOLBOXES BLOCKSETS Task 1 Task 2 Task 3 Task 4 Time Time blogs.mathworks.com/loren/2009/10/02/using-parfor-loops-getting-up-and-running/ 17
18 parfor 循环的运行机制 a = zeros(10, 1) parfor i = 1:10 a(i) = i; end a a(i) = i; a(i) = i; a(i) = i; a(i) = i; Pool of MATLAB s 18
19 Demo: 并行化 for 循环 ODE 系统的参数扫描 阻尼弹性振荡 不同阻尼条件和弹性系数 记录每次仿真的峰值 5 m x b x k x 0 1,2,... 1,2,... 把 for 转化为 o parfor 使用 MATLAB 并行计算池 19
20 Benchmark: ODE 系统的参数扫描 Scaling case study with a compute cluster s in pool Compute time (minutes) 200 x x 12 4 x Processor: Intel Xeon E5-class v2 16 physical cores per node 20
21 分布大数据阵列 TOOLBOXES BLOCKSETS Remotely Manipulate Array from Client MATLAB Distributed Array Lives on the s 21
22 Regular MATLAB code Using Distributed Arrays 22
23 Using FORTRAN and MPI Using Distributed Arrays 23
24 Benchmark: 分布式阵列 Multiplication of 2 NxN matrices N 1 node, 16 workers Execution time (seconds) 2 nodes, 32 workers 4 nodes, 64 workers Processor: Intel Xeon E5-class v2 16 cores, 60 GB RAM per compute node, 10 Gb Ethernet 24
25 MATLAB 对 GPU 和大数据的支持 25
26 MATLAB 调用 GPU 阵列 A = magic(1000); G = gpuarray(a); %Push to GPU memory b = gpuarray.rand(1000,1); %Create on GPU F = fft(g); x = G\b; z = gather(x); %Bring back into MATLAB Full list of built-in functions that support GPUArray User s Guide GPU Computing Using GPUArray 27
27 逐元素调用 arrayfun gain = 1.5; offset = -0.1; x = gpuarray.rand(1000,1); %Create on GPU fh gain, offset); x = arrayfun(fh, x)%execute on GPU function c = mygpufun(x, gain, offset) c = (x.* gain) + offset; end Full list of functions for use with arrayfun on GPU User s Guide GPU Computing Execute MATLAB Code on a GPU 29
28 调用 CUDA Kernels % Setup kernel = parallel.gpu.cudakernel( mykern.ptx, mykern.cu ); % Configure kernel.threadblocksize = 512; kernel.gridsize = [2 2]; % Run [c, d] = feval(kernel, a, b); 32
29 MATLAB 对大数据支持 Memory and Data Access 64-bit processors Memory Mapped Variables Disk Variables Databases Datastores Programming Constructs Streaming Block Processing Parallel-for loops GPU Arrays SPMD and Distributed Arrays MapReduce Platforms Desktop (Multicore, GPU) Clusters Cloud Computing (MDCS on EC2) Hadoop 33
30 分析大数据 mapreduce 调用 MapReduce 技术分析大数据 mapreduce 使用 datastore 处理分片能够加载到本机内存的分片 对于大规模能够分片的数据非常有用 ******************************** * MAPREDUCE PROGRESS * ******************************** Map 0% Reduce 0% Map 20% Reduce 0% Map 40% Reduce 0% Map 60% Reduce 0% Map 80% Reduce 0% Map 100% Reduce 25% Map 100% Reduce 50% Map 100% Reduce 75% Map 100% Reduce 100% Mapreduce 的桌面支持 增加计算能力 (Parallel Computing Toolbox) 分析数据库 (Database Toolbox) 访问 HDFS 开发运行于 Hadoop 上的算法 mapreduce 的 Hadoop 支持 用 MATLAB 分布式计算服务器运行 Hadoop 任务 使用 MATLAB Compiler 发布基于 Hadoop 的应用和库 34
31 从单机到集群 35
32 从桌面到集群 - Switch Your Profile 36
33 集群的任务调度 Task Result Task Job Result TOOLBOXES Results Scheduler Task BLOCKSETS Task Result Result 37
34 从桌面扩展到集群 网格和云 Desktop Computer Parallel Computing Toolbox Computer Cluster MATLAB Distributed Computing Server Scheduler 38
35 Q & A 39
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