加速matlab运行的三重境界

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发信人: fork (撒哈拉沙漠的沙), 信区: Matlab 标 题: 加速matlab运行的三重境界 5 {6 G2 `+ w- i @1 v. L发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004) ' H! Y1 z( U0 o0 O. H' }加速matlab运行的三重境界

% s4 {" Y8 ]- ?9 Q: Z

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 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 ( M" z- O6 y$ ?$ ~3 u% {* ?6 V( L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, # S& T% c( K8 V6 b$ z( E9 t3 K" o 4 P. q" @/ u$ \3 h' ^% @function handle,java classes,user classes,int64,uint64 % d2 o0 M6 J8 F* Z2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。 / y3 _& }7 |4 j- @: \% h9 F) p3、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 ! u- U7 P9 Q2 a: y来表示； 7 V9 |4 M, O2 {8 d( W, l, Pb、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 P. [: \6 P. K: y' d' x1 b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）。 $ H6 O8 X! s6 P, s/ D4、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; $ g( W' ?2 E8 f! W6 I% h2 n6、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 ( o+ W# x1 Y9 w4 Z) E1 ?! u5 H9 W4 ^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 ) {1 f A: s4 g- h( ^$ C' J' N3 c- d运行速度。

二、 遵守三条规则 + M; ]7 {4 L, @1 R8 u2 r- V 0 Q% Y5 v% j& C1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic 7 ^3 p& M) e* U" M/ E" Vh means it is designed & r2 s) X# P: f2 C: O for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c . T# @6 [4 f+ d; A1 v. Bode by using " P, {3 H, e, n& N. evectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati " c2 v! O& t; @: \- O3 O2 Ron means converting ! c( r5 l; H6 \/ Wfor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进 这样的状况有两种方法： ! B' y' c2 i% ~$ 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： # }% p" Q7 w& ?, j7 q 9 Z! r8 Q3 R5 J! u3 ji=0; 4 ]. f3 _0 `# pfor t = 0:.01:10 ! B" C( i7 }# n; X" B0 ~4 |i = i+1; 0 m. ?: }& y; A" _/ }; h5 [y(i) = sin(t); % I, Q; ^. E8 @6 y! h3 pend 2 e3 J, K/ U0 y替换为： 7 ], S$ Q( v5 mt = 0:.01:10; & P( H' E) J' h% O& T; R; y2 `y = 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 % b' x: z! B' }) Mpermute、permute、 + z& ^! \( D# j: V/ W3 g+ Yreshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums um、ind2sub、 " `+ o- t8 B" }& J8 xndgrid、repmat、sort、sum 等。 6 y" b+ Z @ L* b, Z请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to 4 k1 i- t" ~; J& h, w, l- b$ r ! J7 K" n5 t6 O: e+ Q5 pvectorize your code, read the section on Performance Acceleration. 9 C" M7 O& u% X @- QYou may be able to speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera tor instead of & k: V8 N8 V7 A+ R- E6 I$ R# V7 wvectorizing.”。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 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。 ' Z/ {3 i* @9 g/ u+ \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、 % }* x8 ]4 F3 X1 t/ ~, f3 }- }repmat等。 b、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： 9 N' q/ J+ {0 g+ p' TA = int8(zeros(100)); 换成： A = repmat(int8(0), 100, 100); 1 B% p" K$ B7 L1 k) ^6 U5 C0 qc、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。 $ N' C0 I/ x2 ?3 Q, zb、使用Functions而不是Scripts 。

+ m: k+ _9 u5 N' P' ]2 E+ M' ?; @

三、 绝招 + o/ P8 }: L7 g* L% R' Y6 o" W . w( z- d' P( R3 _2 B: ~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。 1、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。 4 |- W4 S5 ?/ R; L: n' }4 D! B5 l ; v7 n1 o0 R$ |" Q$ ~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”。

fup

Great.

ornewuser

好文章

zzwszj

注意

6 N& o" w) v/ A9 t

加速之前应该先测试 使用profiler可以获得程序各个部分的耗时 1 V& q' Q) C2 d: M& t" E如此就能高效的加速 2 _. A) {3 F9 D4 k7 [9 m3 |8 Q& `

因为有的时候导致速度变慢的原因是逻辑结构不合理， 而不涉及程序技术

hamburger_2004

收到！[em02]

hamburger_2004

多谢掌门人，对俺的帮助太大了。

布赖

有没有经过考验的？？？？？？？？