加速matlab运行的三重境界

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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 1 J. K7 w8 { h0 W( n5 J发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004) 6 K3 ~$ z! `* e& X5 H 1 \% T# T3 N4 H加速matlab运行的三重境界

3 Y) ~ H: n! A6 S

一、 遵守Performance Acceleration的规则 8 }8 T7 o: b3 j" n关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将 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： / m! M. V; d, I. t/ rlogical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double 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, ) p5 |! n) z* e# mfunction handle,java classes,user classes,int64,uint64 / `5 j' U8 n9 U4 X0 a9 y2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。 $ s! Q! p0 Y, l1 @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 * W* q+ d1 t$ a* {/ |- L$ I来表示； 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 据类型，只使用 9 p4 {, M: C, p9 h$ _2 ~; D三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。 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 * _, n: G# h2 o0 S/ [/ R, i加速运行。 9 B# q) H1 M$ u$ v5、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: l; Y$ E; z- A: hx = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end; 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 度。 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 + l9 W; k) V1 B$ y; W6 d4 E; n运行速度。

二、 遵守三条规则 % R7 d. s" g1 [, t7 X1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic 6 O; b+ _- q2 ~% O; S0 O- A3 z) `h means it is designed " e: B% A/ _6 V4 v' ^ # S+ J3 ]" e. ]) c: z7 g* [for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c ode by using vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati on means converting for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进 3 o3 v a" V" u% y这样的状况有两种方法： 6 b7 e' o. y% o0 m ; Q0 ?) X( `# ra、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序： ' W! `/ c3 m! E9 R- N# T 6 M/ s9 o* e' m3 m& H0 ?7 Oi=0; for t = 0:.01:10 0 g) ]" ]& I n1 s& {! f: yi = i+1; " k1 h" t4 e% y9 Z* H) G1 @y(i) = sin(t); end 替换为： t = 0:.01:10; y = sin(t); / h$ ]9 s/ y/ }) I' o& {' E2 j' d速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i + I6 [) |9 U% @$ o% Zpermute、permute、 . w/ Q8 O; U. E0 _; z6 ?) Wreshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums um、ind2sub、 9 v0 S }/ z/ d% R5 B0 cndgrid、repmat、sort、sum 等。 0 J( l" F, x! U7 W6 Y! g % g Z; y \0 G请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to : D3 k$ a H* s % u& j9 r" n; o9 M% N1 d) a0 Avectorize your code, read the section on Performance Acceleration. ) z2 v9 Z p# @0 ~' E' \. Y. XYou may be able to / ~/ H9 m% Z O+ z6 n Zspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera 7 C9 n# [3 v/ }' p+ Utor instead of ( `3 f( @7 M Q9 ^+ w- x9 tvectorizing.”。何去何从，自己把握。 ( C* y+ x/ d( M# u% ?% t7 _9 Hb、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 , v; o) S% I1 ?8 l+ m3 `行循环次数少的， 内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。 ) s' b6 t/ e" r8 c 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 es、cell、struct、 repmat等。 . N# m; J& I& b$ k" e% ^8 m$ Ib、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： 1 ]' ?$ w3 k( L) [ A = int8(zeros(100)); # ?7 h+ |+ r+ c, j换成： A = repmat(int8(0), 100, 100); 5 c) R0 }+ K8 U1 w. Xc、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。 4 N# u$ w" C$ u+ ?: j3、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。 b、使用Functions而不是Scripts 。

三、 绝招 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。 & v" h3 }* f9 o6 ?5 m. {1、改用更有效的算法 * M8 i0 ]4 g; Y. H# U2、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。 ; O" M2 \$ H4 i# @ ~! Z0 k 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++ ) g7 [- ^* d$ `; {4 t% ~4 v+ u语言文件，VC编译”。

fup

Great.

ornewuser

好文章

zzwszj

注意

加速之前应该先测试 使用profiler可以获得程序各个部分的耗时 如此就能高效的加速 1 w. [" B% G+ H1 |0 S/ f( X

9 x0 l6 F' {1 c' ^5 D5 W* O

因为有的时候导致速度变慢的原因是逻辑结构不合理， % |7 y6 N7 h0 k9 B4 T9 k5 S而不涉及程序技术

hamburger_2004

收到！[em02]

hamburger_2004

多谢掌门人，对俺的帮助太大了。

布赖

有没有经过考验的？？？？？？？？