[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
( j4 k* q% X+ N9 _: |
4 ^% y) `  C; Y! r  Q* o; N: \%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则
3 \: Q  E' C* C6 _二、 遵守三条规则
: U+ @6 a) p" n2 O( w8 Y( [: K$ p3 {三、 绝招
. y( q" T4 k- q& J. q; h. N
! o" m3 d, b! ]2 G0 H% S5 H%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
/ H( Y# T1 D) m7 ~一、 遵守Performance Acceleration的规则

- B% C% z% o% }0 y6 M3 U关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
6 t1 ?4 [5 i3 J2 r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
" ], b5 _3 ^/ V8 H& g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
$ ?" x: q. R+ V0 Q1 g. T- J# ire,single,

function handle,java classes,user classes,int64,uint64
  l, f# }! s' T, k( y0 Q) U2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
9 W# Q# H8 \- 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
  r* z+ t  m4 V" G来表示；
b、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
, k+ t5 ]. j. B0 V" ]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。
1 m) p* S7 L# E' b* r5、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：
" W3 M" c5 W5 W* H$ ix = 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
" G) Z, |2 G) q( b  v: q度。
  `+ L2 @4 |. Y* r% r3 u8 _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
运行速度。
4 A2 o) m5 s& X7 I" A$ L6 y( u4 v
; n6 v/ h9 n& q( G; I7 Z%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
- M" s( e# h2 V4 M7 W* I%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
0 c: w7 R1 X7 @2 M) p; W二、 遵守三条规则

9 e" p: E. ~. O6 W, S" T  x+ i1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic
* b8 f! _- P. l% @8 Q9 ah means it is designed
* |- j3 ]- ^+ U" ?9 {" T
6 ~, x2 a+ S; D# D, Kfor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
ode by using
0 F& X! }* |- ?# q, a2 Zvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
4 l) `: i, L9 f: i* H) ?on means converting
6 R- a: g& @0 {6 e- ufor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
0 C" I; y+ |, s  n! f* p这样的状况有两种方法：
6 f% ^6 I+ q1 f7 k# d
a、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：
4 O* P8 _+ P4 ]2 j
! ?' H7 v- O3 b0 ^0 F: `i=0;
! \& P+ V1 A/ ^: g9 M9 Jfor t = 0:.01:10
i = i+1;
y(i) = sin(t);
/ @5 ^, a5 j- X" t2 {end
替换为：
  y  |) B% {- s: v* @" H. P# G, Y6 ?t = 0:.01:10;
' L. E+ o: u) c6 d+ e+ Dy = 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、
9 c. b$ ?% H- {reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
; E$ D* q# O& ]4 wum、ind2sub、
ndgrid、repmat、sort、sum 等。

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.
, i5 E0 P/ O+ @) N* W7 N0 M- M) J/ K$ IYou may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
' g$ ~6 T" k) X, utor instead of
! S5 X0 c, x0 U8 ]( Rvectorizing.”。何去何从，自己把握。

8 J; h" n6 g8 K1 j/ 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
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
es、cell、struct、
repmat等。
- x7 j+ ]7 x2 D4 L" ]0 yb、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：
4 Z1 ^3 U2 b# M3 ^
5 _  C" A5 \; S2 E' e0 YA = int8(zeros(100));
换成：
3 @8 y* S+ i2 WA = 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。

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。
1 ?" g2 {3 [2 k$ J% \$ H8 pb、使用Functions而不是Scripts 。
2 |( j  E6 }/ N* c
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
4 b9 t' o- p! I" \三、 绝招
8 S# G: t4 S% O, a8 X  O# e: y+ k( K: j( l
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。
) ^: P0 j  C7 c1、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。

; J7 t, S8 W4 c" N+ u! 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++
/ ~0 ^) J+ V- q9 X8 e8 _; w: w语言文件，VC编译