发信人: fork (撒哈拉沙漠的沙), 信区: Matlab 标 题: 加速matlab运行的三重境界 发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004) ' }* U( r6 f3 F+ W9 Q" K" Q" h" C 加速matlab运行的三重境界
5 g* y6 q; k1 ?9 d: p一、 遵守Performance Acceleration的规则) e |* ]6 ?" y. v: { 关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将0 _7 P+ I" u' t* Z6 T7 o5 F 其规则总结如下7条： 1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速：$ J; a, M. A' k* Y& y' V/ K logical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double/ C3 @+ U6 L0 Y$ E- g$ x 而语句中如果使用了非以上的数据类型则不会加速，如：numeric,cell,structu re,single,1 e9 C& N8 N- k function handle,java classes,user classes,int64,uint64; D4 O8 T4 d2 g& D: f5 R: E 2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。. S- {) _! i0 B 3、当使用for循环时，只有遵守以下规则才会被加速：a、for循环的范围只用标量值: j7 u' J1 s" d2 F$ E 来表示；1 x) s: `3 k) u! B b、for循环内部的每一条语句都要满足上面的两条规则，即只使用支持加速的数4 Z* g) }: x5 t1 w! g& w- w 据类型，只使用 三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。" n6 j- n9 {1 T/ p7 f 4、当使用if、elseif、while和switch时，其条件测试语句中只使用了标量值时，将) _8 T% ?$ [3 } 加速运行。 5、不要在一行中写入多条操作，这样会减慢运行速度。即不要有这样的语句：! U$ h+ G2 H1 d( ?8 ^ x = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;" f' W, X+ j, h2 h4 z7 X. R) z; e7 ? 6、当某条操作改变了原来变量的数据类型或形状（大小，维数）时将会减慢运行速- {- }9 P { |9 S! K 度。" x7 F& B3 s. ~! v! V* a 7、应该这样使用复常量x = 7 + 2i，而不应该这样使用：x = 7 + 2*i,后者会降低# y: O1 g' Y0 p" L 运行速度。0 h* q9 O9 G* L y4 S& n# b9 Z/ R& u
二、 遵守三条规则 1 x( K7 C: E: ^% n o% ` 1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic h means it is designed ; Y7 |9 w8 z) i* h for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c, @4 `" j( D' @/ R0 n' n, q ode by using) F" P( b* M; Z* q: W& t5 n% g vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati4 p& a) `; H: t( H) K! B5 j: @/ | on means converting0 e& q, E; w2 p* f for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进( ~+ ~! e- {! x# w% x" z! [+ Z 这样的状况有两种方法： / F# u; e5 q* Z" g a、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：* {4 {& `1 E& m& q | ; C; {( A6 _, C/ w2 K i=0; g$ S* P3 g: ^& k, d for t = 0:.01:10 i = i+1; y(i) = sin(t); end 替换为：- n* a, R. g* V! z; q, h$ P0 z2 { t = 0:.01:10; y = sin(t); 速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i permute、permute、 reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums* g0 T x; B& N um、ind2sub、 ndgrid、repmat、sort、sum 等。' b7 n# A( T# H. r; l% l 请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to( w5 b( a- o5 P; ^( G2 g' Z$ y, } vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.& D$ e" O, d n9 p You may be able to: f# `4 J8 i- a, |9 G5 ?5 t0 H speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera tor instead of% Z8 ? w# _. m- w vectorizing.”。何去何从，自己把握。* U9 i: ?- R c1 P' f0 Q- [ b、在必须使用多重循环时下，如果两个循环执行的次数不同，则在循环的外环执 行循环次数少的，; {# h4 ?# K) Q5 U# G 内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。( J) [: u* M' T% l9 L! c! I C5 r ( Q9 u( A- t5 ^6 b5 i' U 2、a、预分配矩阵空间，即事先确定变量的大小，维数。这一类的函数有zeros、on% U4 D1 S; v7 z* Z- _" X es、cell、struct、- [3 } w% N, Z' t$ G repmat等。. ~2 L0 d9 v+ M; G b、当要预分配一个非double型变量时使用repmat函数以加速，如将以下代码：; [2 W3 S6 A$ \& B4 s2 q N E! ` 2 v9 y$ \6 E5 N7 x/ E- Q2 p; _( X A = int8(zeros(100));+ X4 ^7 v& |$ \( p 换成：1 m2 @; r" c! v2 z9 l, n6 ` A = repmat(int8(0), 100, 100);% ^7 w3 H C% A% u c、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。 3、a、优先使用matlab内建函数，将耗时的循环编写进MEX-File中以获得加速。8 a( @2 W6 P. Z% U- i b、使用Functions而不是Scripts 。
, w; N f8 a! s$ ]9 Y; u三、 绝招 9 z' w- D7 L+ }( [$ R0 d/ g 你也许觉得下面两条是屁话，但有时候它真的是解决问题的最好方法。 1、改用更有效的算法 2、采用Mex技术，或者利用matlab提供的工具将程序转化为C语言、Fortran语言。 % S/ ^8 `& [4 J7 `( e/ e3 m" x 关于如何将M文件转化为C语言程序运行，可以参阅本版帖子：“总结：m文件转化为c/c++ 语言文件，VC编译”。
注意
加速之前应该先测试" ?5 W6 O9 S/ O- L8 I2 i) U5 F6 ` 使用profiler可以获得程序各个部分的耗时( x& o+ A5 r8 L4 T" \9 M 如此就能高效的加速5 f0 R( }& R) w% |
因为有的时候导致速度变慢的原因是逻辑结构不合理，4 z; Z1 T* b" w 而不涉及程序技术
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