[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 P* Z' j; i) {* R( |' W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)
0 B1 n4 y% j+ {4 Y. h1 p5 c
加速matlab运行的三重境界
9 w( d, D1 y3 y, k
0 ^( I/ ]- X4 M4 i+ [7 ?%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
三、 绝招
6 s9 _6 B% s- G2 D# F4 ^0 w, A: b
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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一、 遵守Performance Acceleration的规则

, ^6 m7 _5 y: C4 n8 S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：
+ X- [6 S$ @! A( w& i) Slogical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double
0 f9 n: _- d) V+ {2 k, }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,
. L- F& ]# Z% f- Z, T3 _
function 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
8 H1 t8 Y$ K7 C0 T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
3 W$ O  I" y* Z% f据类型，只使用
5 ~- ]* g5 g( N1 {" a* l7 V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。
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;
! B+ E# R$ K: T6 P1 m6、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
, f2 |2 v) c- O! G3 o% @3 M2 h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
' R3 x  q0 s, K  q% m; e$ e运行速度。
; G' j# N1 a7 Q
& @# \* o- Y1 m" Y5 O  V%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
二、 遵守三条规则

- Y  M( {4 x' Q$ ^" M) C$ F2 \  O1、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

% J5 x  k7 S# G; R- S* o- E) u0 S+ ufor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
. ~5 F5 e* a# K2 Uode by using
vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
& o3 ]# p" c8 t' B3 Oon means converting
. i  p+ M" t7 l3 t8 Q. F, afor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
5 F: p$ F; ?! {8 s2 G) B  c这样的状况有两种方法：

  Y9 s, {: B0 ]( o, Wa、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;
for t = 0:.01:10
: L5 Q/ v/ n9 T! t) {0 i$ Gi = i+1;
y(i) = sin(t);
8 x0 m5 t3 }  R3 v' Mend
0 s5 }0 O6 {+ }$ k2 `7 Y$ V替换为：
# u9 T: m8 U0 A5 B: S$ I* R2 [t = 0:.01:10;
y = sin(t);
8 K+ k, L- b- ~- u; U3 j5 W% H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
um、ind2sub、
- R. [( h* N, |1 o% J8 Dndgrid、repmat、sort、sum 等。

3 c$ w* p7 F, m& l8 V请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to
% Y& P2 b. y8 y/ P
/ r+ K! w  {# \5 A) vvectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
You may be able to
* P+ E& W( R& d: v+ b) Gspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
7 \7 \, Z7 G0 N: w6 g: }tor instead of
; B) N& ]( [+ I  m  V  N6 Ovectorizing.”。何去何从，自己把握。

0 n  J5 U+ ^, n. Ab、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
2 o, F& Y4 [, k3 B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
& c# r5 X- e8 G" A( O! ]: ues、cell、struct、
repmat等。
9 _( y% g. k, ~$ F: S- Q- i' 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：
  }7 s) I4 x" }- D5 Z# K0 u- `
+ P5 i* L9 d6 Q/ P! n0 ZA = int8(zeros(100));
换成：
. G4 b1 w; A& ^7 A$ rA = repmat(int8(0), 100, 100);
2 t0 e; o0 S0 ~8 _9 h/ Hc、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。
b、使用Functions而不是Scripts 。
; ^3 `. I! C( M
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
4 Z0 X2 ]; r  R0 ?% z% |三、 绝招

1 f) Q8 {0 Q7 Y, 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。
/ e1 z  M$ ]" F1 |0 V1、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