[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
2 a; S9 v7 p- B' u5 s+ u* a; A标 题: 加速matlab运行的三重境界
- v- r; X0 f$ n9 M: u/ r, H发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004)

/ r/ n; \% `/ `# u8 g加速matlab运行的三重境界
6 A, I* _! N4 X" I0 B2 S
, z$ p! D: u, B* t5 P# A/ A%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
# W% L# N( v( C3 p& {5 ~* |. W& X一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
, [) O0 a# m+ Y! q三、 绝招

5 ~, D% w2 G% e4 G& I9 G: c%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
# `1 i3 m: g$ B8 ]2 ^6 D8 n3 @%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
2 p4 M* D  P9 r9 M% ^' Q一、 遵守Performance Acceleration的规则

关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
: D! T2 q/ y& C( b- Y3 n其规则总结如下7条：
, B$ S% U; K  g" p5 }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
, P9 P7 t2 n  [" L4 f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,

5 [  g8 E: Q7 I, w) d* A/ Afunction handle,java classes,user classes,int64,uint64
2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
* G  }4 b. `4 u! E1 e3、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；
1 P+ o7 ?1 z" S+ e0 zb、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
2 ?; Y- J/ ?- q- T# M; b' b据类型，只使用
9 y4 J0 H6 {- A" G" f8 V" N. C% i三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。
  R; l- D" g$ D# J3 U1 U, o/ u4、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。
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：
& D' L% ~. @; C% v- S$ e0 m3 Px = 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。
. [! T! z( I$ r5 b2 x! @6 t7、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
+ I' r. j, v/ O, m( D( |运行速度。
' i' n# f" ^0 y) t7 e& I
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
7 ?, t) ?4 r4 g: r# h; F%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
二、 遵守三条规则

7 e5 Z0 j( v8 @0 q7 x* @$ t/ W; ~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
/ H6 |7 N3 M3 l$ w
' w0 |: h6 Y6 m% X, Jfor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
ode by using
, {, y( p" h) P" X+ Cvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
这样的状况有两种方法：
) M$ c+ }$ v+ |* ]
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;
1 A; p# h# i9 N' @; ?for t = 0:.01:10
i = i+1;
y(i) = sin(t);
4 j) m4 J4 d) f3 q! e8 t1 K9 [end
替换为：
t = 0:.01:10;
3 G6 `# }  S) D( G% |y = sin(t);
# `& F( L) G( n: _' @速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i
, _- _# }- m7 K" }+ \) [! Dpermute、permute、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
9 t% ~. }4 O- J5 E+ P5 }# zum、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
8 Z2 P# O+ A6 s# a! J$ U0 c0 ?
2 I$ k  Q3 w" }0 U) nvectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
9 U, b' I" |' H) ^5 y5 l- SYou may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
tor 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
  h% P* P$ t5 h. B- T' s( `" V$ z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。
8 h  Y% ~2 r: 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：

A = int8(zeros(100));
; z8 V* G- r# o) u! d换成：
/ h# X- Y' S" D$ s. I( {A = repmat(int8(0), 100, 100);
" D  a, y" v# kc、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。

4 L" ~0 _. a5 h# {  ]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。
$ Y, Y1 W. u5 r& b: ab、使用Functions而不是Scripts 。

* x' E2 F- Q0 [4 R) k%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
* I5 z5 P# w" n9 c! L! [%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
三、 绝招
6 B/ c4 Y9 f; |) W/ s
2 _+ f" k" h2 d- c4 v  S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。
. _; C; Z! y+ 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。

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