最近在用MATLAB做工作空间计算，for循环次数较多，运算非常慢，同学说可以使用并行计算，于是尝试，大开眼界。
一、使用方法
参考文章：Matlab并行计算（新手）_a99h的博客-CSDN博客
在较新版本的matlab中，不需要使用p=parpool(n)来手动开启线程池，操作变得更简单。
1. 首先，设置线程数量
（注：MATLAB 2023a已经不需要设置线程数量了，这一步可以直接跳过）
在任务管理器中查看cpu的线程数量：
按 ctrl+shift+esc 打开任务管理器，点击性能 -> cpu
在折线图那里右键将图形更改为逻辑处理器，就可以看到cpu每个线程的利用率；我的电脑是12核20线程，因此有20个小窗。记住这个线程数。
在MATLAB中点击主页 -> 预设 -> parallel computing Toobox， 调整parallel pool下面的数字，最大不能超过刚才在任务管理器里看到的最大线程数。如果给的太大，系统其他软件可能会卡死，所以别太大，克制一点。
这样，线程池的线程数量就设置好了。
2. 然后在代码中将 for 改为 parfor
例：
原代码：
a = randn([1,1000]);for i = 1000 a(i) = a(i)^2;end修改为 parfor：
a = randn([1,1000]);parfor i = 1000 a(i) = a(i)^2;end二、注意事项
注：parfor是并行计算，同时计算多个线程，因此不能在内部打断点调试，在里面输出变量时也不会在命令行显示。我在计算时使用了 try, 也可以使用pause(1)来定位出错的位置：当pause(1)生效时，pause(1)所在行之前的代码可以认为是没出错的。
parfor 的使用存在很多限制，下面一一说明。
parfor循环要求：
任务间必须独立循环间次序独立循环体的限制：
不能引入变量（eg.eval，load，global，etc.）不能含有break或return声明不能嵌套另外的parfor循环1. 每次循环之间不可以有依赖于别的循环计算出的结果。
2. 交换循环的次序不影响每次循环的结果
针对以上两条，举例：使用10线程计算，则 i=1,2,3,...,10 的循环可能是同时进行的。若不独立，则会出现错误。
3. 不能使用全局变量，这是因为若某次循环中改变了全局变量的值，可能导致其他正在进行的线程的该变量值也发生变化从而引发混乱，因此禁用全局变量。
4. 亲测可以使用load, 只是load的结果要赋值给循环内新声明的变量，例：
% 导入数据 data_name = strcat('X:/data_1/data/',num2str(process_i)); load_data = load(data_name);5. 在使用并行计算时，可以认为循环内不在工作区内生成数据。因此，所有需要调用外部函数的命令都要将需要的变量传递给外部函数
6. parfor内不能使用save 保存变量，但是可以将save写到外部函数后调用，例如，我想保存工作区里的变量值，则可以创建新函数,在parfor里调用parsave即可：
function parsave(data_name, data) save(data_name, 'data');end7. parfor里画图是不会弹出图窗的，可以通过保存 fig （或jpg等格式）文件记录图窗：
plot(x,y) % 画图 fig_name = strcat('X:/data_1/figs/00_90_processed/',... num2str(process_i),'.fig'); %生成图像名称 saveas(gcf,fig_name); % 保存图像8. parfor内部的for循环不能直接使用 j=j+1
% 下面的代码是不允许的parfor i=1:10000 for j = 1:200 j=j+1; endend% 可以声明一个新的变量曲线救国parfor i=1:10000 for j = 1:200 a = j; a=a+1; endend