[转帖]加速Matlab运行的三重境界

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helen

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发表于 2005-2-1 19:34 |只看该作者 |正序浏览

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非常实用的Matlab编程技巧。可以试一试。

CTerm下载文章: 紫丁香★ % U- N# d. A: L( a5 E . J' A7 o, M% `8 F发信人: fork (撒哈拉沙漠的沙), 信区: Matlab + k- j# A- d; i+ ]标题: 加速matlab运行的三重境界" x/ M* j0 h, C6 k/ ?! a3 P 发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004)" a% X- ? n, w& @- Z . ~, @, r& ?' B2 o$ N- y$ `& Y加速matlab运行的三重境界/ D4 U& `% G6 e, ~1 W 一、遵守Performance Acceleration的规则" N" R* ~6 e7 q& b 二、遵守三条规则 & M& ~& P( K0 t2 L s* G三、绝招

一、遵守Performance Acceleration的规则 + D* b* e1 J5 \; L# C4 h7 q6 ^8 u3 h4 G B 关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将; H/ u) [5 x* ?6 o2 L$ N 其规则总结如下7条： 9 N1 a! E" _; \/ U" J) V& H# b1 |1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速：8 K6 P- C( z" ~ logical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double 9 r- {' i; B) E( S6 j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 ! j2 C2 p3 R/ O' Ure,single, 9 U7 q) V. I: k6 v+ T2 |; h3 w4 G# d. j. n function handle,java classes,user classes,int64,uint64; x( W4 V# y/ I* D' u% P; a 2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。4 d7 I3 T0 B4 p 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 4 Y/ T9 Z/ U' c8 x' d) w, ^来表示； 4 E/ D3 i, l. @! ]9 x( Hb、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 9 ~% y. _% W6 h+ ?' I. X) h据类型，只使用 , F" \1 H- t$ s+ G三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。 % v6 n H H. M1 H2 M4 _4 y4、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 - l, Q+ r0 [, L9 u加速运行。 / r3 H9 r% |( j& s t5、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：7 h- ?- ^$ M$ @% M" p1 _ x = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;3 f2 g s' y' s! p& q6 b5 ^ 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. h+ J5 j( C$ E 度。9 O- f% l( d) H8 v, ^) M 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7 w1 s; n+ G2 [' W4 @/ Y6 o) t 运行速度。- G0 L9 U! S4 `) y6 N+ C( l - r* c4 Q6 j. ~: w( |" p$ Z2 V8 r" _3 M v; [" m9 ~ 二、遵守三条规则2 \0 u/ T/ ?0 {# O) R r 5 p& m; ~. G, |6 M" K+ m0 g2 o 1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic $ h7 e' W% f- U' W rh means it is designed7 h7 P( d% c2 p5 J+ a Q0 u# T5 v& q: d! y9 w. Q% yfor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c % [* K; j& L; k: bode by using2 b- X. g8 D5 L( A# E0 ~/ k vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati. s5 z* C, A, M9 @# \ on means converting% v% }# h4 P; a, q1 H" W) _ for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进 & J0 g" q8 s. r8 f* d, Q这样的状况有两种方法：) N7 h' [0 q$ G2 A9 W% g. J , k4 [( K# \7 ]$ T6 M) n$ A 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 @8 L7 g9 t$ j$ [& ?" P9 Q+ r ' {1 g0 k$ u. O1 f6 h1 t K4 Li=0; & D( {2 d: h% `) h$ i3 a# o; b C; ufor t = 0:.01:10 # e) `; t. X$ e3 G4 S! Bi = i+1; 3 ]& Y# V) m& Y sy(i) = sin(t);9 ~8 S* s) K/ n% Y end+ Q0 Z& B: N/ Z/ H5 C 替换为：& U0 c2 y7 d0 W" C% R2 T% T! M& B7 |% H t = 0:.01:10; . d6 {, Q$ C% _9 _y = sin(t);; V4 t. ^ s/ P T4 k2 A. {/ v9 S/ N: [ 速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i1 g* [; d5 l- \, M7 C) t" f permute、permute、- B$ v' g* f1 W' B' Y) E4 i! C$ r# A reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums ) v* |, h1 ~" @$ _2 Y+ l/ Ium、ind2sub、 9 [7 `" Q( m" W; M! l; Cndgrid、repmat、sort、sum 等。* M% O/ B3 C5 T- z4 h: b 7 S4 G @$ ~2 h4 s" }; C/ f 请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to 1 O5 f' T" @2 X4 L6 V/ _; l! f' B0 [4 {! ]1 B/ J7 [( c vectorize your code, read the section on Performance Acceleration. 9 }4 x: H) q+ TYou may be able to 0 b3 b6 j8 }8 k. O! c4 H& |4 @speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera 8 I1 F) N0 [+ z6 j/ ctor instead of 4 p% x' J& @0 ^' P, ?+ Svectorizing.”。何去何从，自己把握。7 l; S% `6 e6 l D$ l' q* G7 ^ 1 R9 M i9 i3 K2 H/ K3 I 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' P( e+ J( W: m, o. v7 { 行循环次数少的， 0 d4 s0 |$ t1 N, Z& ]内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。7 h1 M- s) l; _, r4 V3 Y 0 v7 V- X7 C- E" L" X2、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 % [6 ^# S3 Y' T( I, H! aes、cell、struct、 . V8 u( D; B2 N* t' Erepmat等。 % K. J. X8 L- |0 Z4 ub、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：/ v- T% n. P, X/ D0 { 3 W9 `( p8 h( t5 c# t3 Y/ f+ I: C A = int8(zeros(100));& g9 Z# n7 h3 Y4 X# I$ q 换成：, }( [! ^: b" L, y. z1 h9 z( E A = repmat(int8(0), 100, 100);) T( o2 Y: d! B) s c、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。 ' V! j2 c& s# k+ p$ m2 @, q- B# g" s* N q! Y9 O3 s1 |+ B& ] 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。2 B1 d. C" r+ S7 N$ l g b、使用Functions而不是Scripts 。 + }( F1 I' R0 R% u ^7 [. @% o8 A# u( i0 _) N4 q8 _7 f! @0 l! `& a: L) M 三、绝招; O& H6 {5 o' `. a' s' M 7 J7 q* p5 q6 Y 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。 + o1 w. C x# G3 R* s& R1、改用更有效的算法 K/ X( L, E+ Y n7 w( W 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。 + F/ r1 Z# f5 _0 t9 N- h& K8 V9 l; b( d/ P* d: c4 _, }5 [; c 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++: \3 M5 }2 a/ I& W 语言文件，VC编译”。