并行池仪表板

打开并行池仪表板。

要开始收集监控数据，在监控部分，选择开始监控。如果当前没有打开并行池，请启动一个并行池。

要收集监控数据，请在 MATLAB 命令窗口中运行以下代码。

n = 10000;
data = magic(n);
out = zeros(n,1);
parfor idx = 2:n
    thisData = idx*data(idx-1:idx,idx-1:idx);
    out(idx) = max(abs(eig(thisData)));
end

可视化监控数据。在监控部分，选择更新。并行池仪表板显示监控结果。

审查监控数据。时间线图直观地显示了工作单元和客户端运行 parfor 循环以及传输数据所花费的时间。深蓝色表示运行 parfor 循环所花费的时间，浅蓝色表示发送数据所花费的时间，品红色表示接收数据所花费的时间。您可以看到，工作单元在计算的前两到三秒钟内接收来自客户端的数据。一些工作单元也会花费大量时间等待从客户端接收数据。

位于时间线图下面的工作单元摘要表总结了上面时间线图中的信息。要查看整个表格，请点击工作单元摘要表格右侧的三个点，然后选择最大化。

与传输数据相比，工作单元运行计算的时间较短。您可以看到，客户端向工作单元发送了总计 4.47 GB 的数据，而工作单元在执行 parfor 循环时，每个工作单元接收了 762.95 MB 的数据。parfor 循环要求所有工作单元接收输入数据的副本，这给计算带来了 for 循环所没有的数据传输开销。高并行开销占主导计算时间，这表明 for 循环无法从转换为 parfor 循环中获益。

但是，如果您需要使用同一组数据多次运行 parfor 循环，则可以使用 Constant 对象将输入数据只传输一次到工作单元，从而优化 parfor 循环。这是一次性费用，工作单元可以访问数据，直到您清除 Constant 对象为止。

要了解如何使用 Constant 对象优化 parfor 循环，请在命令窗口中运行以下代码。

n = 10000;
data = magic(n);
out = zeros(n,1);

C = parallel.pool.Constant(data);

parfor idx = 1:10
    c = C.Value;
end

parfor idx = 2:n
    thisData = idx.*C.Value(idx-1:idx,idx-1:idx);
    out(idx) = max(abs(eig(thisData)));
end

要仅查看使用 Constant 对象的 parfor 循环的监控数据，在“并行构造”面板中，选择表中的最后一行。在运行 parfor 循环之前，使用 Constant 对象将数据传输到工作单元时，工作单元只花费时间运行计算。

要停止收集监控数据，请在监控部分中选择停止。