MATLAB Distrib Computing - Historial de revisiones

Eosorio: /* Comparación de parfor v/s for */

2025-07-17T13:43:43Z

Comparación de parfor v/s for

← Revisión anterior		Revisión del 13:43 17 jul 2025
Línea 25:		Línea 25:
	#!/bin/bash		#!/bin/bash
	#SBATCH --job-name=for_test		#SBATCH --job-name=for_test
	#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl		#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
	#SBATCH --mail-type=ALL		#SBATCH --mail-type=ALL
	#SBATCH --output=%j_%x.out		#SBATCH --output=%j_%x.out
Línea 65:		Línea 65:
	#!/bin/bash		#!/bin/bash
	#SBATCH --job-name=parfor_test		#SBATCH --job-name=parfor_test
	#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl		#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
	#SBATCH --mail-type=ALL		#SBATCH --mail-type=ALL
	#SBATCH --output=%j_%x.out		#SBATCH --output=%j_%x.out

Administrador: /* Tabla Comparativa */

2022-09-07T21:22:39Z

Tabla Comparativa

← Revisión anterior		Revisión del 21:22 7 sep 2022
Línea 127:		Línea 127:
	</tr>		</tr>
	</table>		</table>

	~~<p>    <br />~~
	~~<br />~~
	~~ </p>~~

	~~<p> </p>~~


	Los valores del tiempo de ejecución están expresados en segundos, para medir se ocupo la función [https://mathworks.com/help/matlab/ref/tic.html tic]/[https://mathworks.com/help/matlab/ref/toc.html toc]. En el caso de un vector de 400 elementos, con el uso de parfor presenta una mejora del 90% en tiempo respecto al uso de for.		Los valores del tiempo de ejecución están expresados en segundos, para medir se ocupo la función [https://mathworks.com/help/matlab/ref/tic.html tic]/[https://mathworks.com/help/matlab/ref/toc.html toc]. En el caso de un vector de 400 elementos, con el uso de parfor presenta una mejora del 90% en tiempo respecto al uso de for.

Administrador: /* Tabla Comparativa */

2022-09-07T21:22:20Z

Tabla Comparativa

← Revisión anterior		Revisión del 21:22 7 sep 2022
Línea 95:		Línea 95:
	<p> </p>		<p> </p>

	<table align="center" border="1" cellpadding="1" cellspacing="1" style="height:~~319px~~; width:400px">		<table align="center" border="1" cellpadding="1" cellspacing="1" style="height:200px; width:400px">
	<tr>		<tr>
	<th scope="col">N</th>		<th scope="col">N</th>

Administrador: /* Tabla Comparativa */

2022-09-07T21:22:04Z

Tabla Comparativa

← Revisión anterior		Revisión del 21:22 7 sep 2022
Línea 95:		Línea 95:
	<p> </p>		<p> </p>

	<table align="center" border="1" cellpadding="1" cellspacing="1" style="height:~~419px~~; width:400px">		<table align="center" border="1" cellpadding="1" cellspacing="1" style="height:319px; width:400px">
	<tr>		<tr>
	<th scope="col">N</th>		<th scope="col">N</th>

Administrador: /* Tabla Comparativa */

2022-09-07T21:21:51Z

Tabla Comparativa

← Revisión anterior		Revisión del 21:21 7 sep 2022
Línea 95:		Línea 95:
	<p> </p>		<p> </p>

	<table align="center" border="1" cellpadding="1" cellspacing="1" style="height:~~519px~~; width:400px">		<table align="center" border="1" cellpadding="1" cellspacing="1" style="height:419px; width:400px">
	<tr>		<tr>
	<th scope="col">N</th>		<th scope="col">N</th>

Administrador: /* Tabla Comparativa */

2022-09-07T21:21:36Z

Tabla Comparativa

← Revisión anterior		Revisión del 21:21 7 sep 2022
Línea 95:		Línea 95:
	<p> </p>		<p> </p>

	<table align="center" border="1" cellpadding="1" cellspacing="1" style="height:519px; width:~~500px~~">		<table align="center" border="1" cellpadding="1" cellspacing="1" style="height:519px; width:400px">
	<tr>		<tr>
	<th scope="col">N</th>		<th scope="col">N</th>

Administrador: /* Tabla Comparativa */

2022-09-07T21:21:17Z

Tabla Comparativa

← Revisión anterior		Revisión del 21:21 7 sep 2022
Línea 96:		Línea 96:

	<table align="center" border="1" cellpadding="1" cellspacing="1" style="height:519px; width:500px">		<table align="center" border="1" cellpadding="1" cellspacing="1" style="height:519px; width:500px">
	~~<thead>~~
	<tr>		<tr>
	<th scope="col">N</th>		<th scope="col">N</th>
Línea 102:		Línea 101:
	<th scope="col">for</th>		<th scope="col">for</th>
	</tr>		</tr>
	~~</thead>~~
	~~<tbody>~~
	<tr>		<tr>
	<td style="text-align:center">400</td>		<td style="text-align:center">400</td>
Línea 129:		Línea 126:
	<td style="text-align:center"> 1479</td>		<td style="text-align:center"> 1479</td>
	</tr>		</tr>
	~~</tbody>~~
	</table>		</table>

Administrador: /* Tabla Comparativa */

2022-09-07T21:20:37Z

Tabla Comparativa

@@ Línea 92: / Línea 92: @@
 == Tabla Comparativa ==
-Los valores del tiempo de ejecución están expresados en segundos, para medir se ocupo la función tic/toc. En el caso de un vector de 400 elementos, con el uso de parfor presenta una mejora del 90% en tiempo respecto al uso de for.
+<p>&nbsp;</p>
 == Referencias ==
 * [https://mathworks.com/products/parallel-computing.html Parallel Computing Toolbox]
 * [https://mathworks.com/help/distcomp/decide-when-to-use-parfor.html Decide When to Use parfor]

Administrador: /* Referencias */

2022-09-07T21:14:41Z

Referencias

← Revisión anterior		Revisión del 21:14 7 sep 2022
Línea 102:		Línea 102:

	== Referencias ==		== Referencias ==
	* Parallel Computing Toolbox		* [https://mathworks.com/products/parallel-computing.html Parallel Computing Toolbox]
	* Decide When to Use parfor		* [https://mathworks.com/help/distcomp/decide-when-to-use-parfor.html Decide When to Use parfor]

Administrador en 21:13 7 sep 2022

2022-09-07T21:13:52Z

← Revisión anterior		Revisión del 21:13 7 sep 2022
Línea 1:		Línea 1:
	~~asd~~		== Beneficios ==
			Al usar este Toolbox permite ejecutar una tarea en múltiples CPU en un mismo nodo, con un '''máximo de 20 o 44 (dependiendo del nodo)''', la ventaja es que se mejora el rendimiento de una aplicación cuando se lanza en modo paralelo.

			== Comparación de parfor v/s for ==
			Usaremos el siguiente código de ejemplo que utiliza la función [https://mathworks.com/help/matlab/ref/for.html for] v/s [https://mathworks.com/help/distcomp/parfor.html parfor], lanzaremos distintas tareas con diferentes parámetros para luego hacer una tabla comparativa de los resultados de los tiempos.

			'''for'''

			Código MATLAB para for:
			<pre>
			N = str2num(getenv('MATLAB_N'));
			M = 1000;

			a = zeros(N,1);
			tic;
			for i = 1:N
			a(i) = max(abs(eig(rand(M))));
			end

			fprintf('\n\n for (N=%d): %f secs\n\n', N, toc);
			</pre>

			Script para lanzar la tarea:
			<pre>
			#!/bin/bash
			#SBATCH --job-name=for_test
			#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl
			#SBATCH --mail-type=ALL
			#SBATCH --output=%j_%x.out
			#SBATCH --error=%j_%x.err
			#SBATCH --partition=slims
			#SBATCH -n 20
			#SBATCH -L matlab # indico licencias a usar
			#SBATCH --mem-per-cpu=2300

			module load MATLAB/2017a

			export MATLAB_N=$1

			matlab -nodisplay -nosplash -nodesktop < for.m
			</pre>

			'''parfor'''

			Código MATLAB para parfor:
			<pre>
			pc = parcluster();
			pc.JobStorageLocation = strcat('/tmp/', getenv('SLURM_JOB_ID'), '/lcj/');
			parpool(pc, str2num(getenv('SLURM_CPUS_ON_NODE')));

			N = str2num(getenv('MATLAB_N'));
			M = 1000;

			a = zeros(N,1);
			tic;
			parfor i = 1:N
			a(i) = max(abs(eig(rand(M))));
			end

			fprintf('\n\n parfor (N=%d): %f secs\n\n', N, toc);
			</pre>

			Script para lanzar la tarea:
			<pre>
			#!/bin/bash
			#SBATCH --job-name=parfor_test
			#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl
			#SBATCH --mail-type=ALL
			#SBATCH --output=%j_%x.out
			#SBATCH --error=%j_%x.err
			#SBATCH --partition=slims
			#SBATCH -n 20
			#SBATCH -L matlab,matlab-distrib_computing # indico licencias a usar
			#SBATCH --mem-per-cpu=2300

			module load MATLAB/2017a

			mkdir -p /tmp/${SLURM_JOB_ID}/{lcj,mcr}
			export MCR_CACHE_ROOT=/tmp/${SLURM_JOB_ID}/mcr

			export MATLAB_N=$1

			matlab -nodisplay -nosplash -nodesktop < parfor.m
			</pre>

			para encolar las diferentes tareas
			<pre>
			for i in 400 600 800 1000 1200
			do sbatch script.sh $i
			done
			</pre>

			== Tabla Comparativa ==
			N parfor for
			400 37 374
			600 42 557
			800 54 711
			1000 66 900
			1200 88 1479

			Los valores del tiempo de ejecución están expresados en segundos, para medir se ocupo la función tic/toc. En el caso de un vector de 400 elementos, con el uso de parfor presenta una mejora del 90% en tiempo respecto al uso de for.

			== Referencias ==
			* Parallel Computing Toolbox
			* Decide When to Use parfor