[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)
' K1 ?4 n9 k. d. }" f0 u+ ]
加速matlab运行的三重境界
+ c3 \! f5 v1 J7 [* E4 F2 \3 T
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
/ c1 {/ I7 P7 s7 `  [%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
7 x6 p+ ]0 K5 N% x# T三、 绝招

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$ |+ O. I2 W! `; r%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
5 L$ G" H* ~$ s一、 遵守Performance Acceleration的规则
3 v' ]" U1 K  w' j* a
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：
) t+ P* f7 A1 Y3 j/ Plogical,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
0 e+ [8 b. J$ L0 q3 zre,single,

4 m# {, o7 ?% O) \3 _. h0 |function handle,java classes,user classes,int64,uint64
# I6 D$ K3 l9 U! s1 S2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
: P" F+ r) @, ?& z7 m4 ?5 u9 N, K3、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
来表示；
7 U9 g" e0 r1 K6 K8 ^! qb、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
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。
+ B! M- D/ c' _8 ?6 S5、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：
, O% S  ~2 X* z! wx = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;
6 b  O4 M# p: ~4 {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
, f; c  p- Q! w4 b3 o度。
( y+ {6 X9 b4 r7、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
: ?8 M) R; J- e  h; `运行速度。

& U& w4 V+ J* e) i8 `%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
0 S: V7 A- H! x- ?. a9 ^" b) N%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
二、 遵守三条规则
- W5 l6 u, R; E- n' f7 P
1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic
* c( m( F! U, L3 o) j+ f! _: K1 Zh means it is designed

for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
ode by using
% ^4 _5 `/ T( A' P/ }5 W) lvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
- [# v. ]! z1 }' U. d3 W) Non means converting
+ N( J# Y0 H3 s- ?for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
' t& {; ^5 {- z4 I0 e9 x这样的状况有两种方法：

/ q$ Y3 m9 x' |& N  l8 ya、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：
. c: Z6 X- h6 @- s2 F
( r6 o% ^1 P1 }i=0;
for t = 0:.01:10
& ?, p9 k! g; a, a, Ei = i+1;
1 W" w7 x3 K8 g  `y(i) = sin(t);
. F# H" n4 l4 H' I4 F9 send
0 I, `( E$ G9 B% `0 N* u* q替换为：
t = 0:.01:10;
y = sin(t);
. S2 E; |) q+ u速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i
4 \9 ]. o. s* D1 @6 Ppermute、permute、
" F8 g/ t' I2 u5 T5 ?reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
um、ind2sub、
5 u/ @  g6 w4 |ndgrid、repmat、sort、sum 等。

" w/ X% L8 n5 b- ]3 b1 C0 E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.
You may be able to
+ Q8 X& H5 \; _) g6 x/ Yspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
) N( W4 I2 l0 H5 D9 V. n5 I- Ytor instead of
vectorizing.”。何去何从，自己把握。

& y9 t6 q$ x; c  M( }! N/ P- P) Eb、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% C' U; U6 u. \' q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。

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
; W, L. r( t& d$ Des、cell、struct、
  F8 m' R( u/ n6 r; l) ~0 c$ xrepmat等。
- G; [4 j# ?, }/ jb、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：

( D/ v$ W$ ^. r, IA = int8(zeros(100));
2 j  L/ s4 G0 P' o: w# t+ [) L5 ?换成：
A = repmat(int8(0), 100, 100);
5 C2 O' n6 B- M: m& h: m- Qc、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 。

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5 d, D4 V  O  |% B+ }- K+ \. n/ o8 e%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
. L" K0 q& M% }8 r5 h1 _三、 绝招
5 g, x* d: y9 ?) c6 M
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
" C1 J5 P! H# z+ i7 V' U0 w! J2、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。
  m/ G$ H8 \# V) S, J
6 \9 e$ s) V* R6 M0 p! u+ |$ v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++
, a/ w8 \' Y1 I9 R" b语言文件，VC编译