加速matlab运行的三重境界

zzwszj

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 , ~$ z7 Y1 y7 z+ d c发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004) / j, }) v! k7 l; _2 _2 `加速matlab运行的三重境界

一、 遵守Performance Acceleration的规则 4 H7 W2 Y: b- [% c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： logical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double ) N# N( c8 e# W& z+ m5 C" r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, 6 `. t! Z* D0 S& q' j( Q1 H Hfunction handle,java classes,user classes,int64,uint64 2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。 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 9 e! X: W% N5 [& V/ c来表示； ^5 y( b5 l9 _* lb、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 5 [' m* m5 b( [7 g: J3 Y据类型，只使用 $ e$ v1 q* r* |) q) r, }三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。 1 V- Q% P# f3 z) }7 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 加速运行。 8 o* Z- P; R' |/ e5 _& U1 B/ [# n5、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： ; j+ a% c7 r- x1 [* q0 R$ ~* o( t$ w2 ox = 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 ) B8 q8 m1 ]% m: b4 K: m8 m度。 ; o; }5 `; }1 {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 ( X& z$ j3 w2 A运行速度。

9 R& W/ I! U' r) Y1 s. E

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 1 b- g$ n; T5 K6 z for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c ; l. S0 B1 b% e/ Gode by using & {2 o8 g' N6 d( W1 _5 Evectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati on means converting , Y- R/ O7 h- [" {3 |for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进 这样的状况有两种方法： " {% ^1 A o8 ` 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; ( h, ?' T% _3 K: D3 e, v" wfor t = 0:.01:10 : l4 [- c6 q' e8 E0 T3 {3 ]) Vi = i+1; & r G* d8 e& c; X; I' z& Cy(i) = sin(t); end 替换为： ! F0 B2 w. z$ _ ?t = 0:.01:10; y = sin(t); / B" `0 I; v- U- \$ o Q5 W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 - p4 A' D# q6 _1 w* M" T @, r; D0 Eum、ind2sub、 ndgrid、repmat、sort、sum 等。 6 U+ z* T8 f" p, [8 z- R5 E 请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to - k% @: j8 |& x5 O/ l/ ^; h3 K8 P6 q vectorize your code, read the section on Performance Acceleration. : U3 D3 B# Z8 x! k! x. K8 T4 }! y) \You may be able to $ I t( q. s. I# B2 tspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera tor instead of vectorizing.”。何去何从，自己把握。 ; V" c: C- `2 @, Z# s( x& l; }$ d% [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 + T4 K( B, I- ~行循环次数少的， 3 I; {8 i' o" G* j0 K8 C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 es、cell、struct、 # n# E0 e! E2 B1 `7 _ L; c/ v; Q1 Yrepmat等。 % E- V' \' r/ y; x* 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)); 5 W2 x) o3 e! p' b" H- Z: {+ }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。 2 t" D2 T# ~1 ?9 M8 s# j: n6 w$ @$ U 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 。

三、 绝招 & A2 T) Y! |. D$ o+ M3 C1 M % {5 M, R6 l% h$ X2 g8 M& p: P3 T- y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。 " r# j- [4 \ ?. X6 u- g1、改用更有效的算法 / A8 C0 b9 J$ B- U5 t* Z! `" Z2、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。 5 i' a' G& C+ A# w 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++ 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 v" }0 M" e: I$ F/ ~9 L

因为有的时候导致速度变慢的原因是逻辑结构不合理， 而不涉及程序技术

% w3 ~0 M/ t2 O* \7 [

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？？？？？？？？