在外部 for 中使用 parfor 的两个循环错误

Question

我需要并行化代码以节省时间。我有一个内部循环到另一个循环，我想并行化外部循环（因为我认为这样代码更快）。我的代码如下所示：

A = rand(1000,1);
B = rand(1000,1);
Biggers = zeros(1000,1000);
parfor i = 1:size(A,1)
    for j= 1:1:size(B,1)
        if B(i,1) > A(j,1) 
           Biggers(i,j) = A(j,1);
        end
     end
end

但是如果我运行这样我得到错误：

Error: The variable Biggers in a parfor cannot be classified.   
See Parallel for Loops in MATLAB, "Overview".

如果我改为并行化内部循环，即如果将代码设计为：

，则不会出现这种情况

A = rand(1000,1);
B = rand(1000,1);
Biggers = zeros(1000,1000);
for i = 1:size(A,1)
    parfor j= 1:1:size(B,1)
        if B(i,1) > A(j,1)
            Biggers(i,j) = A(j,1);
        end
    end
end

我不明白为什么在第一种情况下 Biggers 不被视为切片变量，因为每个工作人员都应该只关注我的变量的一行。

我该如何解决这个问题？

Answer 1

至于为什么它不能与外循环一起工作，我不确定。 MATLAB 对什么可以和什么不能进入 parfor 循环有非常严格的规定，这些规定并不总是 crystal 清楚。

"simple" 解决方案是将 中的所有东西都包装在 中 parfor 循环到一个函数中，然后 parfor 突然吃掉所有东西.即

function Biggers = parforfunc(A,B,ii)
for jj= 1:size(B,1)
    if B(ii,1) > A(jj,1) 
       Biggers(ii,jj) = A(jj,1);
    end
end
end

将其另存为 parforfunc.m 和运行您的脚本

A = rand(1000,1);
B = rand(1000,1);
Biggers = zeros(size(B,1),size(A,1));
parfor ii = 1:size(A,1)
    Biggers = parforfunc(A,B,ii);
end

Answer 2

@Adriaan 的回答巧妙地解决了这个问题——但如果您好奇的话，这里的问题是 "non-constant" 内部 for 循环的边界。你我都可以清楚地看到内部 for 循环的边界在实践中是不变的，但是 MATLAB 的 parfor 规则要求任何内部 for 循环的边界是 "broadcast" 变量。因此，修复是微不足道的 - 将内部循环边界计算提升到 parfor 循环之外，如下所示：

A = rand(1000,1);
B = rand(1000,1);
Biggers = zeros(1000,1000);
n = size(B,1);
parfor i = 1:size(A,1)
    for j= 1:n
        if B(i,1) > A(j,1) 
           Biggers(i,j) = A(j,1);
        end
    end
end

本例描述为in the doc。

在外部 for 中使用 parfor 的两个循环错误

Two-loops error using parfor in the external for

matlab

loops

parallel-processing

parfor