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parallelisiertes Rechnen

 

GRAF_ZAHL
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Beiträge: 4
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Version: 2013a
     Beitrag Verfasst am: 06.11.2013, 21:06     Titel: parallelisiertes Rechnen
  Antworten mit Zitat      
Hallo und guten Tag zusammen,

Ich versuch seit einiger Zeit die hier aufgeführten beiden Teile parallel rechnen zu lassen. Mit spmd oder parfor bin ich leider nicht weit gekommen. Gibt es nicht eine Möglichkeit, jeden Teil explizit einem worker zuzuweisen? Prinzipiell ist alles schon schön vektorisiert, doch muss ich noch schneller werden.

Code:

% Teil 1
x1_     =   dx1*y2-dy1*x2;
y1_     =   repmat(S1,1, size(x1_,2)-1);
UU      =   (x1_(:,1:end-1)-y1_).*(x1_(:,2:end)-y1_);
C1      =   le( UU, 0);                     % kleiner gleich Null
% Teil 2
x1_     =   (y1*dx2-x1*dy2)';
y1_     =   repmat(S2',1, size(x1_,2)-1);
UU      =   (x1_(:,1:end-1)-y1_).*(x1_(:,2:end)-y1_);
C2      =   le( UU, 0)';
 


Besten Dank an alle Diskussionsteilnehmer!
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Harald
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Beiträge: 24.501
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Version: ab 2017b
     Beitrag Verfasst am: 06.11.2013, 21:42     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

zur Parallelisierung könntest du hier spmd verwenden:
Code:

spmd
switch labindex
case 1
% code für worker 1
case 2
% code für worker 2
end
end


Ich würde allerdings vorher noch überprüfen, ob sich die Verwendung von repmat nicht durch eine Verwendung von bsxfun ersetzen lässt - es sieht mir ganz danach aus.

Zudem sollte es möglich sein, y1_ in jedem Block nur einmal von ganz x1_ abzuziehen.

Außerdem würde ich testen, ob statt dem letztlichen
a.*b <= 0
nicht möglicherweise folgendes effizienter ist:
(a <= 0 & b >=0) | (a >= 0 & b <= 0)

Für eigene Experimente wäre es gut, genaue oder zumindest typische Dimensionen der beteiligten Variablen zu kennen.

Grüße,
Harald
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GRAF_ZAHL
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Beiträge: 4
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     Beitrag Verfasst am: 06.11.2013, 23:08     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo Harald,

vielen Dank für Deine Antwort!

Ich habe es einmal so probiert:

Code:
spmd
    switch labindex
        case 1
            % code für worker 1
            x1_     =   dx1*y2-dy1*x2;
            UU      =   bsxfun(@minus,x1_(:,1:end-1),S1).*bsxfun(@minus,x1_(:,2:end),S1);
            C      =   le( UU, 0);                     % kleiner gleich Null
        case 2
            % code für worker 2
            x1_     =   (y1*dx2-x1*dy2)';
            UU      =   bsxfun(@minus,x1_(:,1:end-1),S2').*bsxfun(@minus,x1_(:,2:end),S2');
            C      =   le( UU, 0)';
    end
end
C1 =C{1}; C2 =C{2};


Allerdings ist es doch unglaublich langsamer geworden durch die Parallelisierung (Traffic?). Mit bsxfun geht es etwas besser! Y1_ kann man nicht vereinfachen, da x1_ unterschiedlich indiziert ist, sonst wäre das sicher richtig.
Meine Vektoren sind nicht gewaltig gross, vielleicht 1000x1 ... Lohnt sich hier eine Parallelisierung?

Schöne Grüsse
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Harald
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Beiträge: 24.501
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     Beitrag Verfasst am: 07.11.2013, 00:08     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

bei Parallelisierung entsteht ein Overhead dadurch, dass die Prozesse miteinander kommunizieren müssen. Das lohnt sich allerfrühestens für Verarbeitungszeiten im Sekundenbereich, bevorzugt eher im Minutenbereich. Ich denke mal, da liegst du deutlich drunter.

Grüße,
Harald
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GRAF_ZAHL
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Beiträge: 4
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Version: 2013a
     Beitrag Verfasst am: 07.11.2013, 08:04     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Danke für die Diskussion!
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