ParallelEvaluate

ParallelEvaluate[expr]

在所有并行内核上计算表达式 expr，并返回得到结果的列表.

ParallelEvaluate[expr,kernel]

在指定的并行内核上计算 expr.

ParallelEvaluate[expr,{ker1,ker2,…}]

在并行内核 keri 上计算 expr.

ParallelEvaluate[expr,kernels,h]

在返回结果之前将标头 h 封装在结果周围.

更多信息和选项

  • ParallelEvaluate 有属性 HoldFirst.
  • 可用 KernelObject（由 Kernels[] 返回）或内核的整数 ID（由 $KernelID 返回）指定内核. 也可以使用 All.
  • 以下属性也可用于选择所有运行内核的一个子集：
  • All所有内核
    "CloudKernels"所有云内核
    "LinkKernels"所有链接的内核
    "LocalKernels"本地运行的所有内核
    "LWGKernels"所有 LightweightGrid 内核
    "OneKernelPerMachine"每个不同的机器都有一个内核
    "RemoteKernels"远程机器上的所有内核
    "SshKernels"所有 SSH 内核
    "WSTPServerKernels"所有 WSTPServer 内核
  • ParallelEvaluate 的 DistributedContexts 选项指定在开始计算之前，自动将哪些出现在 expr 中的符号的定义分配到所有可用的内核上.
  • 默认情况下，DistributedContexts:>$DistributedContexts，同时 $DistributedContexts:=$Context，会将所有符号按当前情形下的定义进行分配，但不会分配从程序包中来的符号的定义.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)

获取每个并行内核唯一的 ID 号：

获取每个并行内核的系统进程 ID：

范围  (9)

使用 ParallelEvaluate 在所有并行内核上执行初始化：

在所有并行内核上，产生局部函数的定义：

获取所有并行内核的局部属性：

从单个内核获取一个局部属性：

从源访问对于并行内核局部的数据：

把在并行内核上计算得到的结果分别保存在本地的唯一的文件中：

证明文件已经被写入：

防止对子内核返回的结果在本地重新进行运算：

在每台机器上只在一个内核上进行计算：

只在所有本地内核上进行运算：

仅在所有 LightweightGrid 内核上进行计算：

推广和延伸  (2)

指定一个内核对象或者内核 ID 查询的内核：

查询一些内核：

All 可用来指定所有可用内核：

All 相当于 Kernels[]：

选项  (5)

DistributedContexts  (5)

缺省情况下，自动分配当前情形下的定义：

不要分配函数的任何定义：

对出现在并行计算中所有情形下的所有符号分配定义：

只分配在给定情形下的定义：

把 DistributedContexts 选项的值恢复到缺省值：

应用  (4)

把所有并行内核的属性列表：

通过在所有并行内核上运行相同的代码，并行化一个蒙特卡罗模拟：

把所有的单个平均值组合起来，以得到一个更准确的整体结果：

把大的中间结果保存在本地的每个并行内核上：

使用本地保存的数据工作：

检查是否所有的多项式都是不可约的：

用于同步化的共享变量：

在每个内核上运行一个搜索循环，直到计算退出：

属性和关系  (5)

ParallelEvaluate 在每个子内核上执行相同的计算：

Parallelize 把一个计算的每个部分分配到每个子内核：

确定性的计算在每个并行内核上给出同样的结果：

涉及随机性的计算在每个并行内核上给出独立的结果：

通过设置 SeedRandom，产生相同的结果：

每个并行内核具有不同的 ID，它可以用来使得表达式唯一：

DistributeDefinitions 使用 ParallelEvaluate 把定义传输给所有内核：

一个显式的 ParallelEvaluate 执行同样的操作：

对于新的内核记录分配好的定义：

不记录 ParallelEvaluate 的效果：

ParallelNeeds 使用 ParallelEvaluate 在所有并行内核上运行 Needs：

另外，记录所有的使用，以使得新的内核也加载必须的程序包：

ParallelEvaluate 自动分配使用的函数定义：

可能存在的问题  (2)

副作用不能在不同的并行内核之间使用：

使用一个共享变量来支持副作用：

在用 ParallelEvaluate 进行定义时抑制定义的自动分配：

巧妙范例  (2)

求 使得 是素数，直到计算手动退出：

考虑到在许多不同的机器上有多个运行的内核：

在每台机器上将一个资源函数仅在缓存中加载一次：

在所有内核中使用资源函数：

Wolfram Research (2008)，ParallelEvaluate，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ParallelEvaluate.html （更新于 2020 年）.

文本

Wolfram Research (2008)，ParallelEvaluate，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ParallelEvaluate.html （更新于 2020 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2008. "ParallelEvaluate." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2020. https://reference.wolfram.com/language/ref/ParallelEvaluate.html.

APA

Wolfram 语言. (2008). ParallelEvaluate. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ParallelEvaluate.html 年

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2024_parallelevaluate, author="Wolfram Research", title="{ParallelEvaluate}", year="2020", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/ParallelEvaluate.html}", note=[Accessed: 22-November-2024 ]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2024_parallelevaluate, organization={Wolfram Research}, title={ParallelEvaluate}, year={2020}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/ParallelEvaluate.html}, note=[Accessed: 22-November-2024 ]}