[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
( t- y0 i6 H* R, }% j% y2 z0 Z标 题: 加速matlab运行的三重境界
  _( K8 k3 z; h. G: S发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004)
; J: F0 b. @( ?6 R( P- C
加速matlab运行的三重境界
5 e& `3 A3 V2 {' l% }0 Z9 o7 T
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
* P; |* Z) w! N9 L8 W3 A%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则
0 h; Q- D* c/ d! T. U二、 遵守三条规则
三、 绝招

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
( M4 I. h. J3 P4 g5 Q: R# x- A2 R%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
0 P2 ~; y5 u' j一、 遵守Performance Acceleration的规则
: H& J2 [: e1 L# a* V6 H& g
5 b# Y) W9 k0 n3 F; c7 f# E关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
" E' o  @0 J6 Y0 B$ b9 J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
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,
$ |% @7 [( D* |. y2 S; j
( j7 r# w" f" c: i3 w$ U" Kfunction handle,java classes,user classes,int64,uint64
! g1 r% N- i4 x( B/ V. S" K9 U2、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
' u7 |7 l0 q, Z, y% q来表示；
7 |5 @: F4 _$ ~  M( 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
据类型，只使用
/ ?$ w! e  f! D: X* U# n三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。
& w7 V# c* m; D4 E1 F6 z4、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
- [. h) j9 G/ \/ U! m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。
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
) k: J" W+ j( {4 I6 L! d运行速度。
( I+ l6 T0 F4 M* y
/ I" [+ v: w. H%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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

0 f/ R9 @5 Z# o8 H1 I7 qfor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
' s/ D% c7 A" V1 T) Rode by using
vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
- R7 [% y) k  a$ n: L" k3 a& L$ E" Aon means converting
for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
这样的状况有两种方法：

6 Y/ U2 C8 m3 p  P; o9 Q3 Ia、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：
5 U# V3 u) ?8 o. C0 t
! K. A; ~* y. W( R4 ]" _i=0;
, Y4 Z* K" y1 m+ m0 [& Lfor t = 0:.01:10
i = i+1;
y(i) = sin(t);
end
; c8 H; J3 ], ~+ P' k2 P8 x! V替换为：
t = 0:.01:10;
& z8 c+ T- @0 l6 Wy = sin(t);
" A; X$ P. p$ v  B速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i
  O. b2 H( V. N, ?permute、permute、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
um、ind2sub、
ndgrid、repmat、sort、sum 等。

$ e6 ?5 f( K9 I9 }% h, W请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to
; L* Z, H, z# h$ g  k) c) ~
vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
You may be able to
8 s# m8 t! ^5 M% u9 O1 `speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
- k. j5 j+ u! a4 x+ e2 ator 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
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。

! Q, C' I4 ]; y6 ?+ ^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、
1 S" Z- N# q9 K5 b) qrepmat等。
2 g1 I& q+ k  b, ~5 Ab、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：

; l* Y; P% F4 Q5 U9 \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。

. f% b0 O, q( V3 ]' Y3、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 。
$ X% R9 e" ]0 X( {: S
0 P' e; J$ L; b$ G7 s+ ~2 A) a%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
& l$ K. O7 R3 M' @; V! i%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
. h; L1 L. [0 {' S5 [- f三、 绝招
7 W# t, X: T6 N) ]1 g- A/ d
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。
( ]4 C3 ]; p. X1、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。
% n0 C8 I$ U0 L! G2 v) g8 v6 G( D
" Q) `- b8 s' _/ 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++
! \. A% j4 \9 Y  d1 m' z0 p# k语言文件，VC编译