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parfeval

병렬 풀 워커에서 함수 실행

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구문

F = parfeval(fcn,numout,X1,...,Xm)
F = parfeval(pool,fcn,numout,X1,...,Xm)

설명

예제

F = parfeval(fcn,numout,X1,...,Xm)은 함수 fcn이 실행되도록 예약합니다. MATLAB®은 사용 가능한 병렬 풀이 있으면 이를 사용하여 함수를 실행합니다. 그렇지 않으면 함수를 직렬로 실행합니다.

이 구문을 사용하는 병렬 코드를 Parallel Computing Toolbox™가 없는 MATLAB 사용자와 공유할 수 있습니다.

MATLAB은 m개의 입력값과 n개의 출력값을 사용하여 함수 fcn을 비동기식으로 [Y1,...,Yn] = fcn(X1,...,Xm)으로 실행합니다.

MATLAB은 함수 fcn이 실행을 완료하기 전에 Future 객체 F를 반환합니다. fetchOutputs를 사용하여 Future에서 결과 [Y1,...,Yn]을 가져올 수 있습니다. 함수 fcn의 실행을 중지하려면 cancel 함수를 사용하십시오. Future에 대한 자세한 내용은 Future 항목을 참조하십시오.

병렬 풀이 열려 있는 경우 MATLAB은 이 병렬 풀을 사용하여 함수 fcn을 실행합니다.

병렬 풀이 열려 있지 않은 경우 다음을 수행합니다.

  • 자동 풀 생성이 활성화되어 있으면 MATLAB은 디폴트 클러스터 프로파일을 사용하여 병렬 풀을 시작한 다음, 이 병렬 풀을 사용하여 함수 fcn을 실행합니다. 자동 풀 생성은 기본적으로 활성화되어 있습니다.

    parpool을 풀 인수 pool로 지정하여 이 동작을 직접 강제 적용할 수 있습니다.

  • 자동 풀 생성이 비활성화되어 있으면 MATLAB은 지연 실행을 사용하여 함수 fcn을 실행합니다.

    parallel.Pool.empty를 풀 인수 pool로 지정하여 이 동작을 직접 강제 적용할 수 있습니다.

예제

F = parfeval(pool,fcn,numout,X1,...,Xm)은 함수 fcn이 풀 pool을 사용하여 실행되도록 예약합니다. 런타임에 풀을 지정해야 하는 경우 이 구문을 사용하십시오.

백그라운드에서 코드를 실행하려면 parfeval 항목을 참조하십시오.

예제

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라이브 스크립트 열기

parfeval 또는 parfevalOnAll을 사용하여 백그라운드에서 계산을 실행하는 경우 Future라는 객체를 만듭니다. Future의 State 속성을 사용하여 Future가 실행 중인지, 대기 중인지 또는 완료되었는지 여부를 확인할 수 있습니다. 병렬 풀의 FevalQueue 속성을 사용하여 실행 중인 Future 및 대기 중인 Future에 액세스할 수도 있습니다. Future를 취소하려면 cancel 함수를 사용할 수 있습니다. 이 예제에서는 다음을 수행합니다.

  • cancel을 사용하여 Future를 직접 취소합니다.

  • 완료된 Future에 대해 완료 오류가 있는지 검사합니다.

  • FevalQueue 속성을 사용하여 Future에 액세스합니다.

대기열에 작업 추가하기

두 개의 워커가 있는 병렬 풀 p를 만듭니다.

p = parpool(2);
Starting parallel pool (parpool) using the 'Processes' profile ...
Connected to the parallel pool (number of workers: 2).

parfeval을 사용하여 백그라운드에서 계산을 실행하는 경우, 이 함수는 각 계산에 대한 Future를 만들고 이를 풀 대기열에 추가합니다. 워커가 유휴 상태가 될 때까지 태스크는 대기열에 남아 있습니다. 워커가 유휴 상태가 되었을 때 대기열이 비어 있지 않으면 워커가 태스크를 계산하기 시작합니다. 워커가 태스크를 완료하면 태스크가 대기열에서 제거되고 워커는 유휴 상태가 됩니다.

parfeval을 사용하여 워커에게 함수 pause를 실행하도록 지시하여 Future f로 구성된 배열을 만듭니다. 세 번째 Future에는 인수 1을 사용하고, 나머지 모든 Future에는 인수 Inf를 사용합니다.

for n = 1:5
    if n == 3
        f(n) = parfeval(@pause,0,1);
    else
        f(n) = parfeval(@pause,0,Inf);
    end
end

사용되는 parfeval 각각은 워커에서 함수가 실행되는 것을 나타내는 Future 객체를 반환합니다. 세 번째 Future를 제외하면, 모든 Future를 계산하는 데에는 무한대의 시간이 걸릴 것입니다. parfeval(@pause,0,Inf)로 생성된 Future는 대기열의 진행을 느리게 할 수 있는 Future의 극단적인 사례입니다.

직접 Future 취소하기

State 속성을 사용하여 Future의 상태를 가져올 수 있습니다. f에 있는 각 Future의 상태로 구성된 셀형 배열을 만듭니다.

{f.State}
ans = 1×5 cell
    {'running'}    {'running'}    {'queued'}    {'queued'}    {'queued'}

세 번째를 제외한 모든 태스크는 계속 일시 중지 상태입니다.

cancel을 사용하여 두 번째 Future를 직접 취소합니다.

cancel(f(2));
{f.State}
ans = 1×5 cell
    {'running'}    {'finished'}    {'running'}    {'queued'}    {'queued'}

두 번째 Future를 취소한 후에 세 번째 Future가 실행됩니다. 세 번째 Future가 완료될 때까지 기다린 후 상태를 다시 검사합니다.

wait(f(3));
{f.State}
ans = 1×5 cell
    {'running'}    {'finished'}    {'finished'}    {'running'}    {'queued'}

이제 세 번째 Future의 상태가 'finished'로 바뀌었습니다.

완료 오류 검사하기

Future가 완료되면 State 속성이 'finished'로 바뀝니다. 취소된 Future와 정상적으로 완료된 Future를 구별하려면 Error 속성을 사용하십시오.

fprintf("f(2): %s\n", f(2).Error.message)
f(2): Execution of the future was cancelled.

fprintf("f(3): %s\n", f(3).Error.message)
f(3):

메시지 속성에 나타난 대로 이 코드는 두 번째 Future를 취소합니다. message 속성에 언급된 대로 두 번째 Future가 취소되었습니다. 세 번째 Future는 오류 없이 완료되므로 오류 메시지가 없습니다.

풀 대기열에 있는 Future 취소하기

FevalQueue 속성을 사용하여 풀 대기열에 있는 Future에 액세스할 수 있습니다.

p.FevalQueue
ans = 
 FevalQueue with properties: 

        Number Queued: 1
       Number Running: 2

대기열은 두 속성 RunningFutures 및 QueuedFutures를 갖습니다. RunningFutures 속성은 현재 실행 중인 태스크에 대응하는 Future로 구성된 배열입니다.

disp(p.FevalQueue.RunningFutures)
 1x2 FevalFuture array:
 
         ID              State  FinishDateTime  Function  Error
       --------------------------------------------------------
    1     3            running                    @pause       
    2     6            running                    @pause

QueuedFutures 속성은 현재 대기 중이며 실행되고 있지 않은 태스크에 대응하는 Future로 구성된 배열입니다. 

disp(p.FevalQueue.QueuedFutures)
 FevalFuture with properties: 

                   ID: 7
             Function: @pause
       CreateDateTime: 08-Mar-2021 10:03:13
        StartDateTime: 
      RunningDuration: 0 days 0h 0m 0s
                State: queued
                Error: none

하나의 Future만 취소하거나 Future로 구성된 배열을 취소할 수 있습니다. QueuedFutures의 모든 Future를 취소합니다.

cancel(p.FevalQueue.QueuedFutures);
{f.State}
ans = 1×5 cell
    {'running'}    {'finished'}    {'finished'}    {'running'}    {'finished'}

f가 최신순으로 정렬되어 있는지에 상관없이 RunningFutures 및 QueuedFutures는 최신 항목부터 오래된 항목의 순서로 정렬됩니다. 각 Future는 클라이언트의 수명 동안 고유한 ID 속성을 가집니다. f에 있는 각 Future의 ID 속성을 확인합니다.

disp(f)
 1x5 FevalFuture array:
 
         ID              State        FinishDateTime  Function  Error
       --------------------------------------------------------------
    1     3            running                          @pause       
    2     4  finished (unread)  08-Mar-2021 10:03:20    @pause  Error
    3     5  finished (unread)  08-Mar-2021 10:03:21    @pause       
    4     6            running                          @pause       
    5     7  finished (unread)  08-Mar-2021 10:03:22    @pause  Error

이 결과를 각 RunningFutures의 ID 속성과 비교합니다.

for j = 1:length(p.FevalQueue.RunningFutures)
    rf = p.FevalQueue.RunningFutures(j);
    fprintf("p.FevalQueue.RunningFutures(%i): ID = %i\n", j, rf.ID)
end
p.FevalQueue.RunningFutures(1): ID = 3
p.FevalQueue.RunningFutures(2): ID = 6

여기서, RunningFutures는 f(1) 및 f(4)를 포함하는 배열입니다. RunningFutures(2)를 취소하면 네 번째 Future f(4)가 취소됩니다.

작업 공간에서 Future를 사용할 수 없는 경우도 있습니다. 예를 들어, 작업이 완료되기 전에 동일한 코드 부분을 두 번 실행하거나, 함수에서 parfeval을 사용하는 경우가 이에 해당합니다. 작업 공간에서 사용할 수 없는 Future를 취소할 수도 있습니다.

작업 공간에서 f를 지웁니다.

clear f

RunningFutures 및 QueuedFutures를 사용하여 아직 완료되지 않은 Future에 액세스할 수 있습니다. RunningFutures를 사용하여 f(4)를 취소합니다.

rf2 = p.FevalQueue.RunningFutures(2);
cancel(rf2)
rf2.State
ans = 
'finished'

대기열에 남아 있는 모든 Future를 취소하려면 다음 코드를 사용하십시오.

cancel(p.FevalQueue.QueuedFutures);
cancel(p.FevalQueue.RunningFutures);

parfeval을 사용하여 워커에서 비동기식 함수 실행을 요청할 수 있습니다.

예를 들어, 병렬 풀에 단일 요청을 제출해 보겠습니다. fetchOutputs를 사용하여 출력값을 가져옵니다.

f = parfeval(@magic,1,10);
value = fetchOutputs(f);

또한 for 루프 안에 여러 Future 요청으로 구성된 벡터를 제출하고 결과가 나오는 대로 수집할 수 있습니다. 효율성을 위해서 Future 객체로 구성된 배열을 미리 사전할당합니다.

f(1:10) = parallel.FevalFuture;
for idx = 1:10
    f(idx) = parfeval(@magic,1,idx);
end

fetchNext를 사용하여 개별 Future 출력값이 나오는 대로 가져옵니다.

magicResults = cell(1,10);
for idx = 1:10
    [completedIdx,value] = fetchNext(f);
    magicResults{completedIdx} = value;
    fprintf('Got result with index: %d.\n', completedIdx);
end
라이브 스크립트 열기

이 예제에서는 parfeval을 사용하여 병렬 파라미터 스윕을 수행하고 DataQueue 객체를 사용하여 계산 중에 결과를 다시 보내는 방법을 보여줍니다.

parfeval은 MATLAB을 차단하지 않으므로 계산이 수행되는 동안 계속해서 작업할 수 있습니다.

이 예제는 로렌츠 연립상미분방정식에서 파라미터 σ 및 ρ에 대한 파라미터 스윕을 수행하고 이 연립방정식의 혼돈적인 성질을 보여줍니다.

ddtx=σ(y-z)ddty=x(ρ-z)-yddtz=xy-βx

파라미터 그리드 만들기

파라미터 스윕에서 탐색할 파라미터의 범위를 정의합니다.

gridSize = 40;
sigma = linspace(5, 45, gridSize);
rho = linspace(50, 100, gridSize);
beta = 8/3;

meshgrid 함수를 사용하여 파라미터의 2차원 그리드를 만듭니다.

[rho,sigma] = meshgrid(rho,sigma);

figure 객체를 만들고 'Visible'을 true로 설정하면 라이브 스크립트 밖의 새 창에서 열립니다. 파라미터 스윕의 결과를 시각화하려면 곡면 플롯을 만드십시오. NaN을 사용하여 곡면의 Z 구성요소를 초기화하면 빈 플롯이 만들어집니다.

figure('Visible',true);
surface = surf(rho,sigma,NaN(size(sigma)));
xlabel('\rho','Interpreter','Tex')
ylabel('\sigma','Interpreter','Tex')

병렬 환경 설정하기

parpool 함수를 사용하여 병렬 워커의 풀을 만듭니다.

parpool;
Starting parallel pool (parpool) using the 'Processes' profile ...
Connected to the parallel pool (number of workers: 6).

워커에서 데이터를 보내려면 DataQueue 객체를 만드십시오. 워커가 afterEach 함수를 사용하여 데이터를 보낼 때마다 곡면 플롯을 업데이트하는 함수를 설정합니다. updatePlot 함수는 예제의 마지막 부분에 정의된 지원 함수입니다.

Q = parallel.pool.DataQueue;
afterEach(Q,@(data) updatePlot(surface,data));

병렬 파라미터 스윕 수행하기

파라미터를 정의한 후 병렬 파라미터 스윕을 수행할 수 있습니다.

작업량을 분산하면 parfeval은 더 효율적으로 작동합니다. 작업량을 분산하려면 탐색하고자 하는 파라미터를 파티션 단위로 그룹화하십시오. 이 예제에서는 콜론 연산자(:)를 사용하여 균일한 크기(step)의 파티션으로 분할합니다. 결과로 생성되는 배열 partitions에는 파티션 경계가 담겨 있습니다. 이때 마지막 파티션의 끝점을 추가해야 함을 명심하십시오.

step = 100;
partitions = [1:step:numel(sigma), numel(sigma)+1]
partitions = 1×17

           1         101         201         301         401         501         601         701         801         901        1001        1101        1201        1301        1401        1501        1601

최상의 성능을 구현하려면 다음과 같은 파티션 크기로 분할하십시오.

  • 파티션을 나누는데 드는 오버헤드에 비해 계산 시간이 더 길 정도로 충분히 큰 크기.

  • 모든 워커에서 계산을 수행할 수 있을 정도로 충분히 작은 크기.

병렬 워커에서 함수 실행을 표현하고 결과를 유지하려면 Future 객체를 사용하십시오.

f(1:numel(partitions)-1) = parallel.FevalFuture;

parfeval 함수를 사용하여 병렬 워커에 계산을 분담할 수 있습니다. parameterSweep은 탐색할 파라미터의 파티션에 대해 로렌츠 연립방정식을 푸는 아래 스크립트의 마지막에 정의된 헬퍼 함수입니다. 출력 인수가 하나이므로 parfeval에서 출력값 개수로 1을 지정해야 합니다.

for ii = 1:numel(partitions)-1
    f(ii) = parfeval(@parameterSweep,1,partitions(ii),partitions(ii+1),sigma,rho,beta,Q);
end

parfeval은 MATLAB을 차단하지 않으므로 계산이 수행되는 동안 계속해서 작업할 수 있습니다. 워커는 병렬로 계산하며 중간 결과가 나오는 대로 DataQueue를 통해 전송합니다.

parfeval이 완료될 때까지 MATLAB을 차단하려면 Future 객체에 wait 함수를 사용하십시오. wait 함수는 후속 코드가 parfeval 계산의 완료 여부에 종속되는 경우에 유용하게 사용할 수 있습니다.

wait(f);

parfeval 계산을 마치면 wait가 완료된 후에 나머지 코드를 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 결과 곡면의 등고선을 플로팅해 보겠습니다. fetchOutputs 함수를 사용하여 Future 객체에 저장된 결과를 가져오십시오.

results = reshape(fetchOutputs(f),gridSize,[]);
contourf(rho,sigma,results)
xlabel('\rho','Interpreter','Tex')
ylabel('\sigma','Interpreter','Tex')

파라미터 스윕에 계산 리소스가 더 필요하고 클러스터에 액세스할 수 있는 경우 parfeval 계산을 확장할 수 있습니다. 자세한 내용은 Scale Up from Desktop to Cluster 항목을 참조하십시오.

헬퍼 함수 정의하기

탐색할 파라미터의 파티션에 대해 로렌츠 연립방정식을 푸는 헬퍼 함수를 정의합니다. DataQueue 객체의 send 함수를 사용하여 중간 결과를 MATLAB 클라이언트로 전송합니다.

function results = parameterSweep(first,last,sigma,rho,beta,Q)
    results = zeros(last-first,1);
    for ii = first:last-1
        lorenzSystem = @(t,a) [sigma(ii)*(a(2) - a(1)); a(1)*(rho(ii) - a(3)) - a(2); a(1)*a(2) - beta*a(3)];
        [t,a] = ode45(lorenzSystem,[0 100],[1 1 1]);
        result = a(end,3);
        send(Q,[ii,result]);
        results(ii-first+1) = result;
    end
end

새 데이터가 도착하면 곡면 플롯을 업데이트하는 또다른 헬퍼 함수를 정의합니다.

function updatePlot(surface,data)
    surface.ZData(data(1)) = data(2);
    drawnow('limitrate');
end
라이브 스크립트 열기

이 예제에서는 계산이 완료될 때마다 사용자 인터페이스를 업데이트하는 방법을 보여줍니다. parfeval을 사용하여 워커에 계산을 분담시키는 경우 워커가 이러한 계산을 수행하는 동안 모든 사용자 인터페이스가 즉각적으로 반응합니다. 이 예제에서는 waitbar를 사용하여 간단한 사용자 인터페이스를 만듭니다.

  • 각 계산이 완료된 후 사용자 인터페이스를 업데이트하려면 afterEach를 사용합니다.

  • 모든 계산이 완료된 후 사용자 인터페이스를 업데이트하려면 afterAll을 사용합니다.

waitbar를 사용하여 Figure 핸들 h를 만듭니다. afterEach 또는 afterAll을 사용하면 waitbar 함수가 Figure 핸들을 업데이트합니다. 핸들 객체에 대한 자세한 내용은 핸들 객체 동작 항목을 참조하십시오.

h = waitbar(0,'Waiting...');

parfeval을 사용하여 확률 행렬의 고유값에서 실수부를 계산합니다. 디폴트 기본 설정을 사용하면 병렬 풀이 아직 생성되지 않은 경우 parfeval이 자동으로 병렬 풀을 만듭니다.

for idx = 1:100
    f(idx) = parfeval(@(n) real(eig(randn(n))),1,5e2); 
end

afterEach를 사용하면 parfeval의 각 계산 결과마다 자동으로 함수를 호출할 수 있습니다. afterEach를 사용하여 각 Future가 완료된 후 각 출력 배열에서 가장 큰 값을 계산합니다.

maxFuture = afterEach(f,@max,1);

State 속성을 사용하여 Future의 상태를 가져올 수 있습니다. f에 있는 Future의 State 속성이 "finished"인 논리형 배열을 만듭니다. mean을 사용하여 완료된 Future의 소수 값을 계산합니다. 그 다음, 익명 함수 updateWaitbar를 만듭니다. 이 함수는 h의 대기 표시줄의 길이 소수 값을 완료된 Future의 소수 값으로 변경합니다.

updateWaitbar = @(~) waitbar(mean({f.State} == "finished"),h);

afterEach 및 updateWaitbar를 사용하여 maxFuture의 각 Future가 완료된 후 대기 표시줄의 길이 소수 값을 업데이트합니다. afterAll 및 delete를 사용하여 모든 계산이 완료된 후 대기 표시줄을 닫습니다.

updateWaitbarFutures = afterEach(f,updateWaitbar,0);
afterAll(updateWaitbarFutures,@(~) delete(h),0);

afterAll 및 histogram을 사용하여 모든 Future가 완료된 후 maxFuture의 결과를 히스토그램으로 표시합니다.

showsHistogramFuture = afterAll(maxFuture,@histogram,0);

입력 인수

모두 축소

워커에서 실행할 함수로, 함수 핸들로 지정됩니다.

예: fcn = @sum

데이터형: function_handle

출력 인수 개수로, 음이 아닌 정수 스칼라로 지정됩니다.

n은 fcn(X1,...,Xm)을 실행한 결과 예상되는 출력 인수 개수입니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

입력 인수로, 변수 또는 표현식이 쉼표로 구분된 목록으로 지정됩니다.

풀로, parallel.Pool 객체로 지정됩니다.

  • 병렬 풀을 만들려면 parpool을 사용합니다.

  • 백그라운드 풀을 가져오려면 backgroundPool을 사용합니다.

예: parpool('Processes');

예: backgroundPool;

출력 인수

모두 축소

Future로, parallel.FevalFuture 객체로 반환됩니다.

확장 기능

버전 내역

R2013b에 개발됨

모두 확장

참고 항목

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