[转帖]加速matlab运行的三重境界

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信人: fork (撒哈拉沙漠的沙), 信区: Matlab
9 g* U( ^4 \2 v2 K3 P& S标 题: 加速matlab运行的三重境界
# d3 t" K' t) l3 {发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004)
0 o. v2 V8 f8 T/ X; ^
加速matlab运行的三重境界

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+ K; T1 y7 j( V% ~1 Z0 F%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
, g0 u+ ]0 w) f) K3 G) F0 H# ?一、 遵守Performance Acceleration的规则
6 T9 H2 A/ V- X2 U  t! K5 A9 W% S' _二、 遵守三条规则
三、 绝招
% Z0 _. _6 S6 K3 q: e! T( I. A0 J
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  P$ X; @$ k! ^%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
2 `4 C, \* E7 b" P一、 遵守Performance Acceleration的规则

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：
/ y* [* s" K7 [/ C7 g: j6 s1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速：
( u4 g- J7 H. i$ Q+ Ological,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
# f- u# T6 a1 ?2 h# T0 u" ~! ure,single,

function handle,java classes,user classes,int64,uint64
2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
1 e" n; ]3 n5 b$ U0 Q* R8 w3、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
( u6 Y( ~+ h$ }7 S' {来表示；
1 H' o/ F, Q/ q8 B& A; ?  rb、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
/ s# \1 T" a3 A& I7 H) v+ P据类型，只使用
! q  U# v! `! Z  U0 m三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。
6 P" F" K1 W; L( [5 y' c3 O4、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
' m. M% k. `7 B. p6 f& Z6 F/ p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：
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
度。
) l) ~/ @& v/ d6 w) f7、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
4 s) S: g$ S/ Q1 O' a运行速度。
1 v0 e& I5 V9 @
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$ q$ ~3 J' X2 q%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
二、 遵守三条规则

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

7 F  N/ P8 H0 h& `for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
( c5 i: t% W( `% f5 u" V1 {) lode by using
1 Q* J8 k, a  Q+ D7 q* Rvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
这样的状况有两种方法：
1 Q9 r0 }& g9 x/ l) {
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;
, J: t9 Z$ V! X5 J! }for t = 0:.01:10
i = i+1;
' f8 c! ^% D- L. T$ Hy(i) = sin(t);
; Z0 T: _4 l7 @* i8 V5 L9 \end
替换为：
4 t: W: ~* J, q9 D/ ?- k) qt = 0:.01:10;
y = sin(t);
6 z+ N2 F% n& [6 k. H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、
5 }- V  S6 k* x; s8 Z1 ~' rreshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
+ D. O+ t8 \, q$ k$ @9 f+ K6 {! Xum、ind2sub、
ndgrid、repmat、sort、sum 等。

请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to

vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
. R3 n' ]; N: \You may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
! P: w+ w2 O' y( }# x4 A* Gtor instead of
- a9 N% Q6 b' l8 p7 z& Gvectorizing.”。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
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。

/ P/ z. X. W' L6 C: f2、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、
  }$ m* @+ d' z' J5 O8 Hrepmat等。
5 ?5 L' r' X' X5 x* Z4 D% T$ Zb、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：

A = int8(zeros(100));
换成：
A = repmat(int8(0), 100, 100);
c、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。

% ]% ^$ T2 d7 f1 }0 Z4 ]& w3、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 。

7 V/ t+ E0 k& i+ c; O' _%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% z( ?4 u% K1 b- i! [9 g%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
* ^* E$ m5 a3 N! q8 J% h2 p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。
1、改用更有效的算法
! }( Z" Q+ a/ ~7 Z3 i2、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。

  K# u) A# L5 V* Y$ X: z5 f# R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++
4 A$ Z1 K! Q; P% F4 a语言文件，VC编译