我的實驗室有五颱雙核pentium d 925計算機，這正適合用來做分布式或並行式計算。我打算只呼叫那些計算機中的乙個核參與計算，留下乙個核可以讓其他人正常地使用該計算機。我們在這裡將會介紹matlab中distributed computing toolbox的基本使用方法，目標是實現簡單的分布式計算。
distributed computing toolbox就是分布式計算工具箱，簡稱dct，其可以在多台計算機組成的cluster中實現分布式或並行式計算。簡單來說，我們是把乙個很繁重的工作，分解成許多小任務，然後分給不同的計算機去處理，最後把計算結果彙總，以達到提高計算效率的目的。
matlab的做法是這樣的：在每台參與計算的計算機中啟動乙個叫matlab distributed computing engine的服務，該服務能啟動參與計算的worker的matlab session和管理各台計算機workers的job manager。
job manager對workers進行管理
，給workers分配計算任務
，接收workers計算後的結果
。而你本人就是client
，你要把你的工作分解為多個任務，然後把任務給job manager。job manager就會根據workers的多少和空閒情況，適當地把任務分配給workers去做。workers完成任務後，會把結果返回給job manager。當所有workers都完成任務後，你，即是
client，便可以從job manager裡取回結果。
具體的概念可以參考matlab的幫助，我們也不能說得很準確。我們在這裡只想給出使用matlab實現分布式計算的簡單步驟，以便初學者快速入門。
１、區域網ip位址分配與配置
首先第一步要做的，就是令每台要參與計算的計算機組成區域網。比如我有三颱計算機，其ip位址分別為192.168.1.101－192.168.1.103，以下簡稱計算機名為101，102和103。
２、分布式計算引擎服務的啟動
在三颱計算機中安裝matlab distributed computing engine（mdce）服務。
安裝方法為：如matlab的安裝位址為c:\program files\matlab\r2006b，則start->run->cmd到命令列視窗，進入c:\program files\matlab\r2006b\toolbox\distcomp\bin目錄，執行
mdce install（在matlab2012下沒找到此命令）
命令安裝mdce服務。接著去控制台->管理工具->服務，檢視matlab distributed computing engine的屬性。
進入登入頁，選擇「此帳戶」，輸入nt authority\networkservice，刪除下面的密碼，讓該服務以networkservice的形式登入，以便該服務訪問共享的對映網路驅動器中的原程式檔案。接著便可以啟動該服務了。注意以後重新開機，該服務都會啟動，當然你可以設定讓它手動啟動。
３、啟動job manager。
任一台計算機都可以啟動job manager，只要mdce服務啟動了即可。比如使用計算機101，在c:\program files\matlab\r2006b\toolbox\distcomp\bin目錄下，執行以下命令：複製內容到剪貼簿**:startjobmanager -name frenseljobm該命令啟動jobmanager，其名字叫frenseljobm，啟動地點為計算機101。
４、啟動workers。任一台計算機都可以啟動workers，只要mdce服務啟動了即可。比如使用計算機101，在c:\program files\matlab\r2006b\toolbox\distcomp\bin目錄下，執行以下命令：複製內容到剪貼簿**:startworker -jobmanagerhost 192.168.1.101 -jobmanager frenseljobm -name worker1此命令指明在計算機192.168.1.101中，啟動名為worker1的worker，而該worker受名為frenseljobm的jobmanager管理。就是說來自鄉下101的可憐工人worker1，成為萬惡的監工frenseljobm的「馬仔」了。接著，監工frenseljobm要在不同村102和103中雇用更多的工人worker2、worker3。執行如下的命令：複製內容到剪貼簿**:startworker -jobmanagerhost 192.168.1.101 -jobmanager frenseljobm -name worker2 -remotehost 192.168.1.102即可在102計算機中啟動乙個新的，名為worker2的worker，如此類推啟動103計算機的worker3。使用nodestatus命令可以檢視節點的狀態，加上-remotehost可以檢視其他節點的狀態。
５、共享設定
如令計算機101為client，即我們的程式在這裡編寫的。設程式檔案位於d:\matlab_code\testdct中。共享出資料夾matlab_code，在資料夾中按工具->對映網路驅動器->令碟符為z:->資料夾裡填\\192.168.1.101\matlab_code。於是z:\testdct便成為放置你程式的地方了。以同樣的方法，讓計算機102和103都建立對映網路驅動器，令碟符為z:，資料夾裡填\\192.168.1.101\matlab_code。這時三颱機都可以通過z:\testdct訪問原程式檔案。
６、測試
這裡給出測試的**。首先寫乙個函式，模擬我們實際的工作。複製內容到剪貼簿**:% hp.m
function f = hp(m, n)
h1 = zeros(n);
h2 = zeros(n);
for i = 1 : m
h = h1 + h2;
endf = h;
end
function f = hp(m, n)
h1 = zeros(n);
h2 = zeros(n);
for i = 1 : m
h = h1 + h2;
endf = h;
end將此程式hp.m放在d:\matlab_code\testdct中。此函式計算n維隨機矩陣的加法m次。接著建立另乙個m檔案，做具體的分布式計算。複製內容到剪貼簿**:% rundct.m
tic% 尋找資源，比如jobmanager在什麼地方，叫什麼名字。
jm = findresource('scheduler', 'type', 'jobmanager', 'name',...
'frenseljobm', 'lookupurl', '192.168.1.101');
% 使用剛才找到的資源建立乙個工作
job = createjob(jm);
% 設定該工作的檔案關聯，讓所有workers都可以找到原程式檔案。
set(job, 'pathdependencies', )
% 另一種方法，把用到的原程式檔案傳給所有workers。
% set(job, 'filedependencies', )
n = 100;
m = 1000000;
% 建立三個任務，每任務都是算hp(m, n)。
createtask(job, @hp, 1, );
createtask(job, @hp, 1, );
createtask(job, @hp, 1, );
% 提交工作給jobmanager。
submit(job)
% 等待所有workers都把任務做完。
waitforstate(job, 'finished')
% 取出計算結果。
results = getalloutputarguments(job);
toc同樣地，該程式rundct.m也是放在d:\matlab_code\testdct中。該程式計算了三次100維矩陣的加法1000000次，即算了100維矩陣的加法3000000次。如果在單機上執行：複製內容到剪貼簿**:>> tic, a = hp(3000000, 100); toc
elapsed time is 63.096369 seconds.而使用三颱機作分布式計算時：複製內容到剪貼簿**:>> rundct
elapsed time is 24.323556 seconds.
效率有明顯的提公升。但注意到，當第一次進行分布式計算時，其他幾台機要從z:\testdct中讀取原程式檔案，會使得計算速度降低。
總結來說，matlab的distributed computing toolbox為我們提供了一種簡便的分布式或並行式計算的實現方法。以上所寫的是為了對dct具體做法的整個過程做一次簡單的介紹，我也是初學使用這個工具箱，文章可能很粗糙和存在許多謬誤，敬請指正。
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