[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
# |" G! |' R0 @7 J发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004)
6 N5 S, E4 P$ @% c" E* [6 U" q) _
加速matlab运行的三重境界
/ {# c1 V4 \: O) Y' h7 u/ {
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
) \2 z7 p6 }& _$ q3 p- U0 P%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
* C: ]7 a; n, Y( w( X7 b一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
三、 绝招

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则
9 M( x5 F- g5 S8 D
关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
1 m# K! p4 V1 f. W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,

/ W& |1 |( T1 H0 Z& y) {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
1 r" u6 D( p) R9 |/ E% u2 ]* |0 i6 U来表示；
) w+ C) q1 H/ `1 b% Bb、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
7 Q9 h$ `8 {  B' S3 \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）。
8 E3 L+ \& z0 t# s5 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
) A4 j; T2 L* l! k$ T7 ?( W* i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：
& s9 P3 S" ?) `' O; a( ?8 sx = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;
$ t+ P0 R1 t/ X5 z6 D4 @& F6、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
运行速度。

  s9 ~7 m2 q) l0 l/ o, j0 F%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
0 G- Q4 [! S( z. Y* M! {2 K: M%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
二、 遵守三条规则
9 w) r( ^) m# u$ j3 G% v1 c- {8 s
1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic
8 G0 ?0 V& Y4 e+ K" m+ k5 C2 W+ Ah means it is designed
& d' M) A% e6 t$ j, k
/ {6 }# `) w& G" o/ c6 }3 hfor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
ode by using
; [' x7 O* A+ U) r5 v* S( Yvectorizing 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：
7 U+ W8 n1 M$ s. G: p2 ?( R! 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：
/ K  z! ^; |) {+ B4 C: G$ W- S
* L& x3 |6 i, v  S. L8 `2 r  Fi=0;
for t = 0:.01:10
5 _& v% [2 o1 D7 vi = i+1;
& a* @* n+ A4 \1 N* V5 N  N$ ey(i) = sin(t);
% V8 z+ x( C) `! \0 nend
' o' J% h5 M9 A4 k* u替换为：
1 ?) s1 l1 w5 r! _t = 0:.01:10;
* K8 d1 V  d% _7 r& D) Ly = 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、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
, a6 a% N$ y: z. s$ a$ num、ind2sub、
- c+ u5 C4 _2 M! _ndgrid、repmat、sort、sum 等。
" o6 k  Z' C7 j! P, M
请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to
$ I7 S2 e( U1 Y( Q3 n! T7 Z
vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
; O: k7 O# `( H) n  t: v1 eYou may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
# M$ H$ A& F# }* X% ^1 |tor instead of
, J: v% K! x. m8 C. u3 B' Uvectorizing.”。何去何从，自己把握。

" i. f0 c, t: |0 R9 `3 b& mb、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
8 u5 n' s% E3 M- U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
: w" y; M1 \) X: h" Yes、cell、struct、
' S- [, U" q# L0 i& jrepmat等。
8 N" s6 h2 I$ N0 f* H! M8 Mb、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：

2 h+ l$ i; C8 p% PA = int8(zeros(100));
' @2 V$ o- y8 J$ [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。

7 E; ^- P4 Z& A% n* 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 。
7 S, I. E( b/ y! c& ?: L9 Z
2 Y1 W. u+ ?1 b& N& T6 }2 N%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
2 g$ @: v; c/ I4 r) @, i, O三、 绝招
& g! Q9 S, m: Z9 x. D& O' {/ `( \4 P$ M
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。
. R  F% O- Q2 {6 [) ^/ U1、改用更有效的算法
- x& v: G+ c! e7 [3 F+ |8 h& l' _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。
5 D5 a  y: @# r+ s% V+ _) _
7 _7 \) X$ X. r2 L% P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