求教一个用parfor还是spmd的并行问题

elephant_

各位好，刚接触MATLAB并行一天，现在有个问题，不知道应该怎么做并行优化。

1.  有Num_C 个数据集，每个数据集都是行数相同但列数不同的矩阵。
2，分别对每个数据集做处理，调用同一个函数。
' C- D# `5 x4 ^( a( Q* m
问题：但是用paRFor的时间还不如直接用用for。(for耗时105s，parfor耗时118s)。感觉跟spmd模式比较像 但不太会用，不知道哪位大侠能发现问题，小女子先谢过。
代码如下：
( E% W( K) Z7 g, _8 n（YT 是个cell结构，已知。
0 @2 L; _6 [) R0 [$ n6 n   A 为矩阵，已知。functionimage为图像处理操作，并非简单的运算）
matlabpool open 4
' A& p% A8 `% `9 B! P7 DNum_C = 8;
X_hat = cell(Num_C,1);
tic;
' v/ y, G" B$ [0 }for m=1:Num_C
   [X_hat{m}] = functionimage(A,YT{m},0.05,1e-2,200);
8 H. i4 c9 g) O! W, ?end
%end
$ y. w) j0 K' j5 u% ttoc;
0 u# j+ X7 D5 k5 Z. y  ^
) H% H6 g( {, ]6 k- _tic;
+ C; z$ c6 q9 ?parfor m=1:Num_C
- `. n0 g7 b4 y2 N! Y, ?[X_hat{m}] = functionimage(A,YT{m},0.05,1e-2,200);
0 p7 f5 a1 R2 Z/ N" ]end
0 M& u' I# B- S2 L$ Htoc;
  b- k. j# M. q2 z: O! tmatlabpool close
) _" m3 ?8 A& b1 r
CPU是AMD的四核。
" F* _! h5 \5 m- y

purpose_857

Num_c在比较大的时候parfor的威力才能显现出来。 parfor是这样的，分别分几个m取不同值，在不同核里运行，当然核与核之间有信息交互的时间。 所以当循环次数较小时，信息交互的时间占了大头
, q( e* L6 K! V0 ^, y: G

unfaithful2021

看你不开并行105S开了118S，应该是开启worker花了较多时间，如果正常应用也只有100S左右的话真的不必非要用并行。
我自己试过，光开启多个work那个matlabpool open就花费大概40S的时间，你可以试试先开worker，然后使用parfor命令单独测试仅仅并行计算而不带有开关worker命令所用时间，应该是挺短的。