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 2 X9 t4 o5 u2 c' G标 题: 加速matlab运行的三重境界 ; m# Z. U1 C- a- ^发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004) s9 Y+ {9 Q" n$ @ 3 x: B* d! ^6 B6 Q+ F/ n6 j+ H加速matlab运行的三重境界

: M! C: }4 s8 b3 @

一、 遵守Performance Acceleration的规则 ; f9 B/ `' |& C' v Y关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将 2 a V2 |0 s* Z7 ~9 a) b9 g. @6 t6 P其规则总结如下7条： " \( l6 ~ H$ s: L. o1、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 / Y; m/ |4 y" D& K: @) wre,single, 1 s( [) ~0 I1 ~# u7 f' M% R1 Pfunction handle,java classes,user classes,int64,uint64 # D6 ?$ u4 B. `& B) h u8 x/ T: s8 F2、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 来表示； & k- B( [. m/ 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 据类型，只使用 , @: e7 s% i9 ?1 `三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。 8 H7 j# C& M6 n4、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： - Y; w6 O1 F! } ^9 Fx = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end; " D4 R5 O( b5 b* V% O6、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 4 `, S* i- _3 D( m6 K: F度。 - c, e d/ m2 o: \% m5 ?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 % \. m- r( A3 D4 Y运行速度。 9 x! C) I$ B! e: K+ a' \* b- f

0 W( a- W; n% p) x s

二、 遵守三条规则 ( U% S$ a- d: u" R7 E1 r9 L5 @ 1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic : L9 I5 n+ W, X+ Fh means it is designed , ?7 t5 l+ p) P & [" w' q' ^0 T1 D2 o \* [! b2 Y( Lfor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c 3 }) h8 u- n" oode by using * _( T$ D7 r0 |. Mvectorizing 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： J1 a1 F8 F( g& Q a、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序： : R g" n) F# I. v4 ? i=0; : E/ p6 e6 i/ c) ~5 ?4 nfor t = 0:.01:10 i = i+1; y(i) = sin(t); ! ^" v: c; m2 P6 [end 替换为： 1 S; Y* x. Q$ K2 x& y. gt = 0:.01:10; $ e" T+ Q* t) z$ hy = sin(t); & w5 C7 W8 [4 U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、 7 p: u% c% c5 a* K, ?. V8 C' X% B2 [reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums 1 [- z1 |* Y3 x3 t& c mum、ind2sub、 6 l$ h3 J4 J# h; Z2 |. Y- \ndgrid、repmat、sort、sum 等。 / `0 a6 E$ Y3 J8 F- o 请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to 0 Q: [2 Q p, w& {vectorize your code, read the section on Performance Acceleration. 4 s( I# L! o$ S6 V3 f, K# U C/ f2 lYou may be able to % \0 j8 @$ V2 uspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera , H& i' ]/ c2 | G1 E- L9 Vtor instead of 8 P1 Y1 A- H3 Vvectorizing.”。何去何从，自己把握。 5 z6 w& G9 K% i0 Ub、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 G8 M' V1 m, g8 F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。 ( x" c0 {6 K& X1 V2、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、 # Z* J2 C: u! [$ \/ b& Brepmat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： 6 I5 f8 }0 c; w5 b+ O# ~ T 4 R3 s$ c2 P, r3 X7 ?A = int8(zeros(100)); 换成： A = repmat(int8(0), 100, 100); # R" K8 X9 E/ {, j4 dc、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 。

8 d7 `) b( B4 q4 f) w2 ?, c

三、 绝招 1 z( |7 l/ s k6 L. l# K$ i ! T+ J. E% A5 T- y7 H( e$ T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。 . X! f& s3 R6 N1、改用更有效的算法 ; | ~( y" s8 I* m2、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。 # G+ }8 B" F6 h( o X5 m 6 v+ N$ _) `% l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++ $ G1 H E: E' H5 u4 y0 u语言文件，VC编译”。

fup

Great.

ornewuser

好文章

zzwszj

注意

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 : Z# \' D+ }3 S h6 ?如此就能高效的加速 x! [1 u- | z1 O7 G

7 `+ S- A4 ~4 D$ p

因为有的时候导致速度变慢的原因是逻辑结构不合理， 9 w; R7 U" s. W Z1 j而不涉及程序技术

4 i$ D/ j! f) E

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？？？？？？？？