[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)

加速matlab运行的三重境界

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一、 遵守Performance Acceleration的规则
/ x8 I0 O' v9 i4 Q2 r5 @二、 遵守三条规则
0 j8 h2 ~+ F, @* g) L三、 绝招

- }9 j/ ]% n  O6 l9 I%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% G- J9 S8 b; d! j' [4 @* K. S%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则

+ I5 ?, S! i% P* g4 b) s关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
' w  V* X5 h1 N  C0 [" Q+ D其规则总结如下7条：
" ]$ t2 B' W% o, J2 V7 Q1、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
( F- ?6 n$ X5 s) s" S+ _$ [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
9 e/ a4 s! t( P' `1 i1 Kre,single,

0 c3 k1 R7 }; j. ^5 q- U" u1 pfunction handle,java classes,user classes,int64,uint64
2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
. A+ L/ v4 i6 a7 j5 u; j% W; R3、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
. [: F2 O) c+ k) ]1 _' s/ G7 T来表示；
- a( e. G8 @# I" c$ g% i* kb、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' a+ B8 b0 w( f% 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
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;
- r$ _) V! J0 {" u6、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
$ d  A/ Z8 l3 C, J$ s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
( t, n3 {4 O) G运行速度。

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9 X: C! v' a6 ~- p. |%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
4 o. }! W' `7 w  `+ l5 O$ `二、 遵守三条规则

3 p) m" S" d# c& z5 ?* l) L1、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
3 b$ u+ G' {5 u/ @/ K
for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
5 x* Y( Y+ B# Yode by using
vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
/ `/ N$ j- L1 C' ?: @for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
8 R/ o* T6 B3 g2 A! J7 B这样的状况有两种方法：

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;
for t = 0:.01:10
i = i+1;
7 \" x3 P) m6 W% |) f/ S! |y(i) = sin(t);
/ \" L6 p, X. y  j2 Jend
替换为：
$ [1 g# }* i2 ^) S* st = 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
$ v* K) x: l6 d# b! \, K. g, }um、ind2sub、
' H; s0 S" }, j! z9 y5 Yndgrid、repmat、sort、sum 等。
  u9 p3 r' x! L8 U: o
请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to

  y% t0 Y% d2 s1 h, A1 gvectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
$ d9 Z: f, ^2 }" qYou may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
tor instead of
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
$ g8 L. p; @# W7 S3 [+ Y" A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。
8 s" u) a3 B& @: D2 c, M* b
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、
0 h) I. W& f) H* \/ e7 yrepmat等。
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：
8 x0 ?8 {% D  x; I" c
A = int8(zeros(100));
# |: A3 G  X# A0 Y换成：
A = repmat(int8(0), 100, 100);
/ {2 j: k) W* `' C! c( Lc、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。
b、使用Functions而不是Scripts 。
, i; f/ x; x- v. U2 z
( c0 q  Y" g  D# g5 `% E%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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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。
  ?9 w% X& t( Y. G- g# M& f! S) }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。
, d# A. f4 a  }7 S/ J1 g% n, L/ A
; I: [6 t3 q# Y1 Z5 y9 n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++
: S  n$ p) A+ F: X( f9 q语言文件，VC编译