Triste 发表于 2016-5-12 13:12

matlab分布式或并行式计算经验

matlab分布式或并行式计算经验我的实验室有五台双核Pentium D 925计算机,这正适合用来做分布式或并行式计算。我打算只调用那些计算机中的一个核参与计算,留下一个核可以让其他人正常地使用该计算机。我们在这里将会介绍Matlab中Distributed Computing Toolbox的基本使用方法,目标是实现简单的分布式计算。
Distributed Computing Toolbox就是分布式计算工具箱,简称DCT,其可以在多台计算机组成的Cluster中实现分布式或并行式计算。简单来说,我们是把一个很繁重的工作,分解成许多小任务,然后分给不同的计算机去处理,最后把计算结果汇总,以达到提高计算效率的目的。
Matlab的做法是这样的:在每台参与计算的计算机中启动一个叫Matlab Distributed Computing Engine的服务,该服务能启动参与计算的worker的Matlab session和管理各台计算机workers的job manager。Job manager对workers进行管理,给workers分配计算任务,接收workers计算后的结果。而你本人就是client,你要把你的工作分解为多个任务,然后把任务给job manager。job manager就会根据workers的多少和空闲情况,适当地把任务分配给workers去做。workers完成任务后,会把结果返回给job manager。当所有workers都完成任务后,你,即是client,便可以从job manager里取回结果。
具体的概念可以参考Matlab的帮助,我们也不能说得很准确。我们在这里只想给出使用Matlab实现分布式计算的简单步骤,以便初学者快速入门。
1、首先第一步要做的,就是令每台要参与计算的计算机组成局域网。比如我有三台计算机,其IP地址分别为192.168.1.101-192.168.1.103,以下简称计算机名为101,102和103。
2、在三台计算机中安装Matlab Distributed Computing Engine(mdce)服务。安装方法为:如Matlab的安装地址为C:\Program Files\MATLAB\R2006b,则Start->Run->cmd到命令行窗口,进入C:\Program Files\MATLAB\R2006b\toolbox\distcomp\bin目录,运行mdce install命令安装mdce服务。接着去控制台->管理工具->服务,查看Matlab Distributed Computing Engine的属性。进入登录页,选择“此帐户”,输入NT AUTHORITY\NetworkService,删除下面的密码,让该服务以NetworkService的形式登入,以便该服务存取共享的映射网络驱动器中的原程序文件。接着便可以启动该服务了。注意以后重新开机,该服务都会启动,当然你可以设置让它手动启动。
3、启动job manager。任一台计算机都可以启动job manager,只要mdce服务启动了即可。比如使用计算机101,在C:\Program Files\MATLAB\R2006b\toolbox\distcomp\bin目录下,运行以下命令:复制内容到剪贴板代码:startjobmanager -name frenseljobm该命令启动jobmanager,其名字叫frenseljobm,启动地点为计算机101。
4、启动workers。任一台计算机都可以启动workers,只要mdce服务启动了即可。比如使用计算机101,在C:\Program Files\MATLAB\R2006b\toolbox\distcomp\bin目录下,运行以下命令:复制内容到剪贴板代码:startworker -jobmanagerhost 192.168.1.101 -jobmanager frenseljobm -name worker1此命令指明在计算机192.168.1.101中,启动名为worker1的worker,而该worker受名为frenseljobm的jobmanager管理。就是说来自乡下101的可怜工人worker1,成为万恶的监工frenseljobm的“马仔”了。接着,监工frenseljobm要在不同村102和103中雇用更多的工人worker2、worker3。运行如下的命令:复制内容到剪贴板代码:startworker -jobmanagerhost 192.168.1.101 -jobmanager frenseljobm -name worker2 -remotehost 192.168.1.102即可在102计算机中启动一个新的,名为worker2的worker,如此类推启动103计算机的worker3。使用nodestatus命令可以查看节点的状态,加上-remotehost可以查看其他节点的状态。
5、如令计算机101为client,即我们的程序在这里编写的。设程序文件位于D:\Matlab_code\testDCT中。共享出文件夹Matlab_code,在文件夹中按工具->映射网络驱动器->令盘符为Z:->文件夹里填\\192.168.1.101\Matlab_code。于是Z:\testDCT便成为放置你程序的地方了。以同样的方法,让计算机102和103都建立映射网络驱动器,令盘符为Z:,文件夹里填\\192.168.1.101\Matlab_code。这时三台机都可以通过Z:\testDCT访问原程序文件。
6、现在便可以进行计算了。这里给出测试的代码。首先写一个函数,模拟我们实际的工作。复制内容到剪贴板代码:% hp.m
function f = hp(m, n)
H1 = zeros(n);
H2 = zeros(n);
for i = 1 : m
H = H1 + H2;
end
f = H;
end将此程序hp.m放在D:\Matlab_code\testDCT中。此函数计算n维随机矩阵的加法m次。接着建立另一个m文件,做具体的分布式计算。复制内容到剪贴板代码:% runDCT.m
tic
% 寻找资源,比如jobmanager在什么地方,叫什么名字。
jm = findResource('scheduler', 'type', 'jobmanager', 'name',...
'frenseljobm', 'LookupURL', '192.168.1.101');
% 使用刚才找到的资源建立一个工作
job = createJob(jm);
% 设置该工作的文件关联,让所有workers都可以找到原程序文件。
set(job, 'PathDependencies', {'Z:\testDCT'})
% 另一种方法,把用到的原程序文件传给所有workers。
% set(job, 'FileDependencies', {'hp.m'})
N = 100;
M = 1000000;
% 建立三个任务,每任务都是算hp(M, N)。
createTask(job, @hp, 1, {M, N});
createTask(job, @hp, 1, {M, N});
createTask(job, @hp, 1, {M, N});
% 提交工作给jobmanager。
submit(job)
% 等待所有workers都把任务做完。
waitForState(job, 'finished')
% 取出计算结果。
results = getAllOutputArguments(job);
toc同样地,该程序runDCT.m也是放在D:\Matlab_code\testDCT中。该程序计算了三次100维矩阵的加法1000000次,即算了100维矩阵的加法3000000次。如果在单机上运行:复制内容到剪贴板代码:>> tic, a = hp(3000000, 100); toc
Elapsed time is 63.096369 seconds.而使用三台机作分布式计算时:复制内容到剪贴板代码:>> runDCT
Elapsed time is 24.323556 seconds.效率有明显的提升。但注意到,当第一次进行分布式计算时,其他几台机要从Z:\testDCT中读取原程序文件,会使得计算速度降低。
总结来说,Matlab的Distributed Computing Toolbox为我们提供了一种简便的分布式或并行式计算的实现方法。以上所写的是为了对DCT具体做法的整个过程做一次简单的介绍,我也是初学使用这个工具箱,文章可能很粗糙和存在许多谬误,敬请指正。转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_64b046c70101btvv.html
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