parfor循环或spmd块的主体必须是透明的。透明性意味着所有对变量的引用必须在代码的文本中可见。

在下面的例子中，变量X没有转移到workers。只有字符向量’X’被传递给eval，并且X在循环或块体中不作为输入变量可见。因此，MATLAB®在运行时出现错误。

X = 5;
parfor ii = 1:4
    eval('X');
X = 5;
    eval('X');
类似地，您不能通过在parfor或spmd语句中执行clear来清除工作空间中的变量:
 
parfor ii = 1:4
    <statements...>
    clear('X')  % cannot clear: transparency violation
    <statements...>
spmd; clear('X'); end
或者，可以在不再需要变量时将其值设置为空，从而释放该变量所使用的内存。
 
parfor ii = 1:4
    <statements...>
    X = [];
    <statements...>
对于spmd块，可以从客户机工作区中清除它的组合。
 
一般来说，透明性的要求限制了对变量的所有动态访问，因为在任何给定的worker中可能不存在整个变量。在透明工作区中，如果没有在代码中显式地指定变量，则不能创建、删除、修改、访问或查询变量。
 
其他违反parfor循环透明性的行为或函数的例子包括:
 
evalc、evalin和assignin与工作区参数指定为“caller”
 
保存并加载，除非加载的输出被分配给变量
 
如果一个脚本试图读取或写入父工作区的变量，那么运行这个脚本可能会导致透明性冲突。为了避免这个问题，可以将脚本转换为函数，并使用必要的变量作为输入或输出参数来调用它。
 
透明性只应用于parfor或spmd构造的直接体，而不应用于从那里调用的任何函数。保存和加载的解决方法是在函数中隐藏保存和加载的调用。
 
MATLAB确实成功地执行了出现在parfor主体中调用的函数中的eval和evalc语句。
 
并行仿真软件模拟
 
您可以使用parsim命令并行运行Simulink®模型，而不是使用parfor循环。有关并行使用Simulink的更多信息和示例，请参见运行多个模拟(Simulink)。
 
如果您的Simulink模型需要访问包含在.mat文件中的变量，则必须将这些参数加载到每个worker的工作空间中。您必须在parpool打开之前和之后执行此操作。要实现这一点，可以使用spmd或parfevalOnAll，如示例所示。
 
    evalin('base', 'load(''path/to/file'')') 
parfevalOnAll(@evalin, 0, 'base', 'load(''path/to/file'')')
如果您的模型还需要在MATLAB脚本主体中定义的变量，则必须在每个parfor迭代中使用assignin或evalin将这些变量移动到每个worker的基本工作空间。
                    parfor循环或spmd块的主体必须是透明的。透明性意味着所有对变量的引用必须在代码的文本中可见。在下面的例子中，变量X没有转移到workers。只有字符向量’X’被传递给eval，并且X在循环或块体中不作为输入变量可见。因此，MATLAB®在运行时出现错误。X = 5;parfor ii = 1:4    eval('X');endX = 5;spmd    eval('X');end类似地，您不能通过在parfor或spmd语句中执行clear来清除工作空间中的变量:parf
首先创建一个并行池。
 然后构造一个ParforProgMon对象：
 ppm = ParforProgMon(strWindowTitle, nNumIterations <, nProgressStepSize, nWidth, nHeight>);
strWindowTitle是一个字符串，其中包含进度条窗口的标题。 nNumIterations是一个整数，其中包含循环中的迭代总数。
nProgressStepSize指定每次经过此步骤数时​​更新进度条。 nWidth和nHei
				
parfor的并行思想是把同一批数据分给for循环中不同的循环体，进行处理。spmd的思想则是不同的数据，用同一个程序处理。当然这个程序内部可以编写针对不同情况的处理代码。spmd的内部实现代码限制很少，spmd的灵活性比parfor要高得多。
spmd的使用方法如下：
startmatlabpool(2)
spmd 
     a = magic(labindex )%代码
				
最近为了提高matlab运算速度，查阅了matlab多核运算的一些相关资料，即函数parfor。这中间遇到了一些问题，现在简单记录一下，将来有机会可以整理在一起。
参考资料先直接贴网址，方便自己查阅。
1. parfor适用情况，变量介绍。http://zhiqiang.org/coding/matlab-parfor-condition.html
Loop 变量，顾名思义无需多解释。一...
https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/46102-when-to-use-spmd-and-parfor-function
这是一个非常简短的摘要：
PARFOR比SPMD使用起来简单得多，通常在尝试并行化独立计算的集合时，它通常是您的首选。您需要确保您的计算不依赖于顺序（即，它们一定不能依赖于先前计算的结果）。
SPMD较难使用，但允许使用labSend和labReceive的工作人员之间进行通信。如果您希望为分布式阵列实现新功能，这也是合.