Parallel Computing Toolboxを用い​た並列計算の高速化方​法について

parforを用いた並列計算で，更なる高速化を図りたいと考えています。

並列計算を行うに当たって，高速化に必要な要素を教えてください。

現状，計算中のcpu利用率が60%程度，メモリが60%程度しか利用できておらず，100%の性能を発揮できていないように思います。

また，C++で同様の計算をすると計算速度が3倍以上改善するのですが，MATLABを用いた並列計算の高速化は可能でしょうか。

以下，cpuとメモリ性能です。

cpu: Intel(R) Xeon(R) Gold 5320 2.20GHz 26core 52thread　×2(デュアルcpu) memory: 64GB DDR4 ×16(1024 GB)

宜しくお願い致します。

Answer 1

[Kojiro Saito]

どのような処理をしているのかお教えいただければより具体的なコメントができますが、一般論では以下のとおりです。

• MATLABコードを高速化するコツ：パフォーマンス向上の手法
• 処理のボトルネックを見つける方法：パフォーマンス向上のためのコードのプロファイリング
• 並列処理の内部の処理時間の内訳を見る方法：並列コードのプロファイル
• ワーカー数が適切かの確認：parfor実行時に並列プールのワーカー数はCPUの物理コア数と同じになっていますか？

参考：並列プールでのコードの実行の「プール サイズとクラスターの選択」

• デフォルトのプロセスベースの並列プールではなくスレッドベースの並列プールの使用：対応している関数を使用しているなら、parpool('Threads')でスレッドベースの並列プールを使用することで劇的に速くなる可能性があります。

参考：スレッドベースの環境またはプロセスベースの環境の選択

[楓 中村]

回答していただきありがとうございました。

提案していただいた方法を試してみます。