[转帖]加速matlab运行的三重境界

god

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)
& r$ A2 K2 a* C
加速matlab运行的三重境界
( U8 h0 I! j" E
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
. n6 R! n6 L9 e, M2 p; M( A一、 遵守Performance Acceleration的规则
* n) u5 k4 E# _  d. w二、 遵守三条规则
; z: E, e) K; Q) O4 N三、 绝招
2 }' Y# A& ^, ]% q- d
/ V- V% r- a5 W% B5 _" ?2 o%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
, Y+ n( v' {0 I) c%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则
7 D4 ^/ ]  q8 W( u
$ j6 N9 ?3 X6 Z5 x- e9 ^( s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 e: P: d9 }. y# u1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速：
logical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double
2 M; }! k$ ~* r( f) G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,
' U0 `! Z! g2 ]$ g, _8 A
3 C, i! }: t, Q( L$ I8 }function handle,java classes,user classes,int64,uint64
; R8 n$ N% W7 c0 X* B2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
3 D# o" F3 `- y; |2 Y+ \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
* y7 T% E& b( Z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
4 n' s; @$ s5 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）。
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
7 ~# z( h3 J3 d6 B5 \! u加速运行。
: {8 D( ~+ g5 K& d6 O* h4 g$ O; B5 C5、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：
x = 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
% `9 j' M2 h+ m. b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
运行速度。
( [( X8 p3 Y* @8 ?6 _; B
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
二、 遵守三条规则
' O/ \1 p8 y3 d
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

for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
- q8 q0 O0 F/ Y% r6 ?) ^4 Pode by using
: W. y9 I4 w% t; J, [  pvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
. ]  a% @/ c( }  yon means converting
for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
这样的状况有两种方法：

% n, F/ r2 ]$ G1 ~a、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：

i=0;
" w/ @- C1 R9 J* s% wfor t = 0:.01:10
i = i+1;
% X) ]- r' F4 e( |& Uy(i) = sin(t);
end
替换为：
t = 0:.01:10;
( `" J7 g% `0 I- E: iy = 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
! L5 Y& E1 r4 A3 k/ b- v9 ?& }7 upermute、permute、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
um、ind2sub、
; H' D# z; u% e1 g0 R6 }+ Yndgrid、repmat、sort、sum 等。

- t4 e8 ]& E: K: F1 {2 Y; c请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to

/ c' o1 x: b# l: l6 D+ ]vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
You may be able to
- m$ h8 a3 }# H$ J% U! N5 f, Lspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
% N% p# N, w$ i$ }1 w0 ]7 b: ctor instead of
1 ^' J, s2 N$ ~  C6 @! [vectorizing.”。何去何从，自己把握。

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
4 g% _" s) p/ j0 W9 T行循环次数少的，
( L8 C9 R7 ~& w7 A; A% |$ V内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。
6 Q3 q/ M6 W+ m, h
8 R' ^. V! N* t2 ]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。
9 ?5 w, l6 }. T. n& M0 vb、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：

9 c' Z$ Q% _$ \9 RA = int8(zeros(100));
换成：
0 U/ Z. p, K& B) f8 A8 IA = repmat(int8(0), 100, 100);
1 }) W: v5 E. L; Y0 i# k9 jc、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。

9 h% p! O9 e8 x% ^/ S% r, E/ @3 Q* G3、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 。
+ p# T7 O/ p, k0 n/ s
7 B, F! Z7 k6 T/ \7 j) [%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
4 s. p8 k+ G( {5 ^) O% x- U三、 绝招
) ^- X! h% a: k5 V9 H; h$ X/ l* Z
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。
2 C- b- |! v* \  T
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++
* }6 V/ R6 ?* v% p- M& }  K语言文件，VC编译