Java function 並行 MATLAB 的非線性性能

Question

最近，我在我的MATLAB程序中實現了並行化，這與 MATLAB 中的Slow xlsread 中提供的建議非常相似。 然而，實現並行性卻出現了另一個問題——隨着規模的增加，處理時間非線性增加。

罪魁禍首似乎是java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue方法，從附加的分析器圖像和相應的壓縮圖中可以看出。

問題：我如何消除這種非線性，因為我的工作涉及單次處理 1000 多張紙——這需要非常長的時間？

注意：程序的並行部分只涉及讀取所有.xls文件並將它們存儲在矩陣中，之后我將啟動程序的其余部分。 dlmwrite在程序結束時使用，實際上並不需要對其時間進行優化，盡管也可以提出建議。

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罪魁禍首：

並行化的代碼：

parfor i = 1:runs
    sin = 'Sheet';
    sno = num2str(i);
    sna = strcat(sin, sno);

    data(i, :, :) = xlsread('Processes.xls', sna, '' , 'basic');
end

Answer 1

執行並行 IO 操作可能會出現問題（實際上可能會更慢），除非您將所有內容都保存在 SSD 上。 如果您總是在讀取同一個文件並且它不是很大，那么您可能想在循環之前嘗試讀取它並並行進行數據操作。