병렬 for 루프(`parfor`)

병렬 풀의 워커에서 parfor를 실행하여 병렬 처리 사용

Parallel Computing Toolbox™에서는 대화형 방식의 병렬 연산을 지원하며 사용자는 병렬 풀의 여러 워커에서 실행하여 워크플로를 가속화할 수 있습니다. 병렬 풀의 워커에서 for 루프 반복을 병렬로 실행하려면 parfor를 사용하십시오. 코드를 프로파일링한 후 느린 for 루프를 발견했다면 parfor를 사용하여 처리량을 늘려 보십시오. 데스크탑에서 parfor 루프를 개발한 후 코드를 변경하지 않고 클러스터로 확장합니다.

함수

모두 확장

함수 및 클래스

`parfor`	여러 워커에서 병렬로 `for` 루프 반복 실행
`parforOptions`	Options set for `parfor`
`parpool`	클러스터에서 병렬 풀 만들기
`parfeval`	병렬 풀 워커에서 함수 실행
`ticBytes`	병렬 풀 내에서 전송된 바이트 수 계산 시작
`tocBytes`	Read how many bytes have been transferred since calling `ticBytes`
`send`	데이터 대기열을 사용하여 워커에서 클라이언트로 데이터 보내기
`afterEach`	DataQueue에서 새 데이터를 받을 때 호출할 함수를 정의합니다.
`parallel.Pool`	워커의 병렬 풀
`parallel.pool.DataQueue`	클라이언트와 워커 간에 데이터 전송 및 수신 대기

도움말 항목

`parfor` 시작하기

parfor를 언제 사용할지 결정하기
parfor 루프의 기본 개념을 살펴보고 언제 사용할지 결정합니다.
for 루프를 parfor 루프로 변환하기
일반적인 parfor 문제를 진단하고 수정합니다.
parfor 루프 반복이 서로 독립적이어야 함
for 루프와 달리 parfor 루프 반복은 정해진 순서가 없습니다.
중첩 parfor 루프와 중첩 for 루프 및 기타 parfor 요구 사항
병렬 중첩 루프를 처리하는 방법을 알아봅니다.
parfor 루프에서 변수 문제 해결하기
parfor 루프에서 변수 요구 사항 및 분류 문제를 알아봅니다.

`parfor` 루프 실행하기

parfor를 사용하여 대화형 방식으로 루프를 병렬로 실행하기
for 루프를 확장 가능한 parfor 루프로 변환합니다.
Improve parfor Performance
Create arrays inside or outside parfor-loops to speed up code.
병렬 풀에서 코드 실행하기
병렬 풀 시작 및 중지, 풀 크기 및 클러스터 선택에 대해 알아봅니다.
병렬 기본 설정 지정하기
기본 설정을 지정하고 자동으로 병렬 풀 만들기.
Use Objects and Handles in parfor-Loops
Discover how to use objects, handles, and sliced variables in parfor-loops.
parfor 루프 또는 spmd 문에서 투명성 확보하기
parfor 루프의 모든 변수 참조는 프로그램 본문에서 확인할 수 있어야 합니다.
Save Variables in parfor-Loops
This example shows how to use the save function in a parfor-loop to save one or more variables to a file. (R2024a 이후)
parfor 루프를 클러스터 및 클라우드로 확장하기
데스크탑에서 parfor 루프를 개발한 후 코드를 변경하지 않고 클러스터로 확장합니다.
Use parfor-Loops for Reduction Assignments
You can use parfor-loops to calculate cumulative values that are updated by each iteration.
Repeat Random Numbers in parfor-Loops
Control random number generation in parfor-loops by assigning a particular substream for each iteration.
Use parfor to Speed Up Monte-Carlo Code
This example shows how to speed up Monte-Carlo code by using parfor-loops.
Interactively Import and Process Data in Parallel
This example shows how to import and process data simultaneously in an interactive parallel pool. (R2023b 이후)