### 计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run MATLAB Functions with Automatic Parallel Support

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

## 计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run MATLAB Functions with Automatic Parallel Support

Several MATLAB and Simulink products have a growing number of functions and features that help you take advantage of parallel computing resources without requiring any extra coding. You can enable this support by simply setting a flag or preference.

To take advantage of this functionality on your desktop, you need Parallel Computing Toolbox. Run calculations in parallel using local workers to speed up large calculations. To scale the parallel computing to larger resources such as computer clusters, you also need MATLAB Parallel Server.

• Some functions run automatically in parallel by default. For example, parfor, parsim, and tall.
• Many other functions run automatically in parallel if you set an option to use parallel.
When you run a function with parallel enabled, MATLAB automatically opens a parallel pool of workers. MATLAB runs the computation across the available workers.
Automatic parallel support starts a parallel pool of workers using the default cluster profile. If you have not touched your parallel preferences, the default profile is local. Control parallel behavior with the parallel preferences, including scaling up to a cluster, automatic pool creation, and preferred number of workers.

## 计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Find Automatic Parallel Support

• On function pages, find information under Extended Capabilities.
• You can browse supported functions from all MathWorks ${ }^{\otimes}$ products at the following link: All Functions List (Automatic Parallel Support). Alternatively, you can filter by product. On the Help bar, click the Functions tab, select a product, and select the check box Automatic Parallel Support. For example, for a filtered list of all Statistics and Machine Learning Toolbox ${ }^{\mathrm{m}}$ functions with automatic parallel support, see Function List (Automatic Parallel Support). If you select a product that does not have functions with automatic parallel support, then the Automatic Parallel Support filter is not available.

If a function you are interested in does not include automatic parallel support, there are the alternatives:

• If you have a GPU, many MATLAB functions run automatically on a GPU. See “Run MATLAB Functions on a GPU” on page 9-9.
• Any MATLAB code inside a for-loop can be made into a parallel for loop, provided the iterations are independent. See parfor.
• If you are you looking for other ways to speed up your processing or to scale up your big data calculation, see “Choose a Parallel Computing Solution” on page 1-16.

## 计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Evaluate Functions in the Background Using parfeval

This example shows how you can use parfeval to evaluate a function in the background and to collect results as they become available. In this example, you submit a vector of multiple future requests in a for-loop and retrieve the individual future outputs as they become available.
$p=\operatorname{gcp}() ;$
\& To request multiple evaluations, use a loop.
for idx $=1: 10$
$f(i d x)=$ parfeval $(p$, (amagic, $1, i d x)$; \% Square size determined by idx
end
\& Collect the results as they become available.
maqicResults $=$ cell $(1,1 \theta)$;
for idx – 1:10
\% fetchNext blocks until next results are available.
[completedIdx, value] = fetchNext(f);
magicResults ${$ completedIdx $}=$ value;
fprintf(‘Got result with index: \%, $\backslash \mathrm{n}^{\prime}$, completedIdx);
end
Got result with index: 1 .
Got result with index: 2 .
Got result with index: 3 .
Got result with index: 4 .
Got result with index: 5 .
Got result with index: 6 .
Got result with index: $7 .$
Got result with index: 8 .
Got result with index: 9 .
Got result with index: 10 .

## 计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run MATLAB Functions with Automatic Parallel Support

• 默认情况下，某些功能会自动并行运行。例如，parfor、parsim 和 tall。
• 如果您设置了使用并行的选项，许多其他功能会自动并行运行。
当您运行启用了并行的函数时，MATLAB 会自动打开一个并行工作器池。MATLAB 跨可用工作程序运行计算。
自动并行支持使用默认集群配置文件启动并行工作器池。如果您尚未触及并行首选项，则默认配置文件是本地的。使用并行首选项控制并行行为，包括扩展到集群、自动创建池和首选工作器数量。

## 计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Find Automatic Parallel Support

• 在功能页面上，在扩展功能下查找信息。
• 您可以浏览所有 MathWorks 支持的函数⊗以下链接中的产品：所有功能列表（自动并行支持）。或者，您可以按产品过滤。在帮助栏上，单击功能选项卡，选择一个产品，然后选中复选框自动并行支持。例如，对于所有统计和机器学习工具箱的过滤列表米具有自动并行支持的函数，请参阅函数列表（自动并行支持）。如果您选择的产品不具有自动并行支持的功能，则自动并行支持过滤器不可用。

• 如果您有 GPU，许多 MATLAB 函数会在 GPU 上自动运行。请参阅第 9-9 页的“在 GPU 上运行 MATLAB 函数”。
• 如果迭代是独立的，则 for 循环内的任何 MATLAB 代码都可以构成并行 for 循环。见parfor。
• 如果您正在寻找其他方法来加快处理速度或扩大大数据计算，请参阅第 1-16 页的“选择并行计算解决方案”。

## 计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Evaluate Functions in the Background Using parfeval

p=gcp⁡();
\& 要请求多个评估，请使用循环。

F(一世dX)=小节(p, (神奇的,1,一世dX);
\% 由 idx end确定的正方形大小
\& 收集可用的结果。
maqic结果=细胞(1,1θ);

\% fetchNext 阻塞，直到下一个结果可用。
[completedIdx, value] = fetchNext(f);

fprintf(‘得到索引的结果：\%,∖n′, 已完成 Idx);
end

## 有限元方法代写

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## MATLAB代写

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