การใช้งาน Async ในภาษา MATLAB แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง CODE และอธิบายการทำงาน

ในยุคที่ทุกสิ่งมีความรวดเร็วและต้องการประสิทธิภาพในการทำงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม สร้างสรรค์การจำลองและมีการคำนวณที่ซับซ้อนไม่ได้มีข้อจำกัดอีกต่อไป ภาษา MATLAB เป็นทางเลือกที่ดีในการพัฒนาซอฟต์แวร์ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลไปจนถึงการสร้างแอปพลิเคชันแฝด เท่ากับว่าต้องมีวิธีการทำงานที่มีความเร็วและมีประสิทธิภาพ

ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึงการใช้งาน Async ในภาษา MATLAB อย่างง่าย และอธิบายถึงการทำงาน พร้อมยกตัวอย่างการใช้งานจากโลกจริงที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ในการพัฒนาโปรแกรมที่มีความซับซ้อนได้

Async และทำไมเราจึงต้องใช้

ในโลกของการเขียนโปรแกรม เราอาจจะคุ้นเคยกับการทำงานแบบ Synchronicity (การทำงานแบบต่อเนื่อง) ซึ่งโปรแกรมจะทำงานทีละขั้นตอน จนกว่าขั้นตอนหนึ่งจะเสร็จสิ้นก่อนที่จะไปที่ขั้นตอนถัดไป

อย่างไรก็ตาม การทำงานแบบ Async (Asynchronous) เป็นการทำงานที่ไม่ต้องรอให้ขั้นตอนหนึ่งเสร็จสิ้นก่อนที่จะเริ่มขั้นตอนถัดไป ทำให้เราสามารถทำงานหลายๆ อย่างในเวลาเดียวกัน ตัวอย่างเช่น การดึงข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์ขณะเดียวกันเราสามารถทำงานอื่นๆ ได้โดยไม่ถูกบล็อก

ตัวอย่างการใช้งาน Async ใน MATLAB

แม้ว่า MATLAB จะไม่มีกลไก Async ในรูปแบบที่ชัดเจนเหมือนภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ เช่น JavaScript แต่เราสามารถจำลองการทำงานแบบ Async ได้โดยการใช้ Background Pool ในการดำเนินการฟังก์ชันแบบอิสระ

การใช้ Parallel Computing Toolbox

MATLAB มี Parallel Computing Toolbox ที่ช่วยให้คุณสามารถรันฟังก์ชันหรือคำสั่งต่างๆ บนหลายเธรดได้ โดยการสร้าง Background Pool ครั้งแรก เมื่อเปิด MATLAB ให้คุณเชื่อมต่อกับ Background Pool ได้ดังนี้:

 % เปิด Background Pool
parpool;

ตัวอย่างโค้ดการใช้ Async ในการคำนวณ Factorial

นี่คือตัวอย่างโค้ดที่เราจะคำนวณ Factorial ของหมายเลขต่าง ๆ โดยใช้การทำงานแบบ Async:

 % เปิด Background Pool
parpool;

% จำนวนที่เราต้องการคำนวณ
numbers = 1:10;

% สร้าง array สำหรับผลลัพธ์
factors = zeros(size(numbers));

% ใช้ parfor เพื่อคำนวณ Factorial อย่าง Async
parfor i = 1:length(numbers)
    factors(i) = factorial(numbers(i));
end

% แสดงผลลัพธ์
disp(factors);

ในโค้ดด้านบน `parfor` จะทำการแบ่งงานคำนวณ Factorial ออกไปยังหลายเธรดที่มีอยู่ใน Background Pool ทำให้สามารถคำนวณได้รวดเร็วขึ้น

Use Case ในโลกจริง

มาลองดูตัวอย่างกรณีการใช้งานในโลกจริงที่อาจจะสัมผัสได้จากการทำงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักวิจัยที่ทำการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งการใช้งาน Async จะช่วยให้พวกเขาไม่ต้องรอให้ข้อมูลถูกประมวลผลทั้งหมดก่อนที่จะทำงานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจ

ตัวอย่าง: การวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์

ในกรณีการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ เราอาจจะมีฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่บรรจุข้อมูลชีวิตของผู้ป่วยหลายพันราย การคำนวณและวิเคราะห์โดยไม่ต้องใช้เวลาในการรอได้ ทำให้สามารถดำเนินการวิเคราะห์ในเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว

 % เปิด Background Pool
parpool;

% ข้อมูลทางการแพทย์ (สมมุติ)
data = rand(10000, 5); % 10,000 ตัวอย่าง, 5 ฟีเจอ

% ฟังก์ชันในการคำนวณความสัมพัทธ์
function result = analyzePatientData(dataChunk)
    % คำนวณค่าสถิติ
    result.mean = mean(dataChunk);
    result.std = std(dataChunk);
end

results = cell(size(data, 1), 1);

% ใช้ parfor เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลหลายๆ ชิ้น asynchronously
parfor i = 1:size(data, 1)
    results{i} = analyzePatientData(data(i, :));
end

% แสดงผลลัพธ์
disp(results);

ด้วยการใช้โค้ดดังกล่าว นักวิทยาศาสตร์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้พร้อมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้สามารถใช้เวลาที่ประหยัดไปในการเจาะลึกข้อมูลเพิ่มเติมหรือทำการวิเคราะห์ที่วิเคราะห์ลึกๆ ขึ้น

สรุป

การใช้งาน Async ในภาษา MATLAB เป็นเครื่องมือที่ช่วยนักพัฒนานำไปใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์หรือวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่เพียงแต่จะทำงานได้รวดเร็วขึ้น แต่ยังเพิ่มขีดความสามารถในการพัฒนาความคิดสร้างสรรค์ในการค้นคว้าและวิเคราะห์ที่ซับซ้อนได้

หากคุณสนใจในการเรียนรู้และพัฒนาโปรแกรมในภาษา MATLAB หรือภาษาโปรแกรมอื่นๆ ไม่ว่าจะเป็นการเขียนโค้ด การวิเคราะห์ข้อมูล หรือนวัตกรรมใหม่ๆ ในด้านวิทยาศาสตร์ ควรเข้าร่วมการศึกษาเรียนรู้ที่ EPT (Expert Programming Tutor) ซึ่งมีคอร์สและหลักสูตรหลากหลายเพื่อเตรียมความพร้อมให้คุณในการกระโดดเข้าสู่โลกของการพัฒนาโปรแกรมและนวัตกรรมใหม่ๆ

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและสร้างสรรค์อนาคตของคุณได้ที่ EPT!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง