[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
8 [% x* d3 z/ I7 n5 |3 D( d2 ^: a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
2 s! S/ b: E  j: @, s6 U! d( b
; Z! ~5 Z8 m! X6 u%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
) ?" E4 l" a) M. {%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
& Y- e) j* z0 J1 l一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
' U" j; y: r: F. V$ Q$ U三、 绝招
6 V- \$ m( S- L
# h- D0 K& O! d1 N! p! [$ G/ ~. ~9 x%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则
) }9 p* {2 e5 s" E/ E3 G# ]" U+ E
/ ]# N2 _' c9 y5 b! Q$ R4 V关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
5 v% D: s1 k, S- X其规则总结如下7条：
8 |8 I2 ?' U: c; I: `4 P1、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
* f8 ]9 s- a6 X( \; r2 F' X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
+ {% n! O2 W6 v/ b0 h! |1 Y2 _re,single,
. Y* ?4 a/ f, ?9 V* q* Z; b
function handle,java classes,user classes,int64,uint64
4 A: N" p: H' g2、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
% e. v( o' D# @来表示；
+ A( b* q1 g' a( L) E% |9 w; vb、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）。
/ v. ?% @2 ?5 x0 x4、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
: S  e: G# q; f/ i% \( D加速运行。
+ C5 z( M$ V- X. U5、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;
, i( f1 m* ]! Q' P: O* s6、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。
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
6 ]6 B7 c  G/ s. F: W运行速度。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
1 J8 q/ R5 Q- p( S$ H; |4 ]( w' s! |- V%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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
7 g. m# R# n+ w* Q9 E' K5 ?; Xh means it is designed
( ?6 ^! k3 P( ]+ ]/ J, \; z% l
for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
ode by using
vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
4 g5 M; I# i) p. Jfor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
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：
8 d6 D8 l# L2 S% M/ M! W
i=0;
for t = 0:.01:10
i = i+1;
y(i) = sin(t);
end
替换为：
% `) L6 D9 o/ r7 _+ y: Y+ G8 e( ^t = 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、
- ?' f2 T- X1 s9 U+ Qreshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
um、ind2sub、
2 r) `2 V* n  _, G5 |" cndgrid、repmat、sort、sum 等。

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

: v. C" z; y8 q8 P2 avectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
You may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
4 G, g. C' v# l" ctor instead of
: h2 }: d) ?( F7 I! j- yvectorizing.”。何去何从，自己把握。
- a% {. T5 e" G
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
$ ]$ R" c9 U6 H  m- O  D行循环次数少的，
! Z$ s" o! S0 N6 Z内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。
2 [4 V! p4 N) v, z0 x
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
/ }% I( _' s3 W$ P, A1 p; X0 [es、cell、struct、
repmat等。
9 Q$ @$ q4 g. H5 B) |" xb、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));
% \  E) f: k7 P换成：
6 |! W: B8 W# _6 l7 Y& EA = repmat(int8(0), 100, 100);
5 `* R0 E! j- P8 {$ }/ Bc、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。

4 e- |0 r/ J; C+ D3、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。
% V  ?" ~9 ^; a8 c. x( Sb、使用Functions而不是Scripts 。
7 V& \- n' L* R0 n% ^
2 P$ j6 S( L- }/ _2 m%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
三、 绝招
. E, a, S; g" W1 v
; s5 H# _1 S1 d) A6 c& z. Z& G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
+ X2 m* ~# x! k" ~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。

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++
! K+ p+ F5 O8 m6 q% Z语言文件，VC编译