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加速matlab运行的三重境界

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发表于 2004-12-21 11:00 |只看该作者 |倒序浏览
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发信人: fork (撒哈拉沙漠的沙), 信区: Matlab) C' f" o' h" i0 o! E: w3 ]. o 标 题: 加速matlab运行的三重境界 : ?6 N# x0 T7 ?发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004) : l. @7 l1 B y/ _) b* O/ s$ }9 P1 _8 j 加速matlab运行的三重境界

; _8 {! u% F) m1 D7 Y0 m3 b * c: J7 }- W$ A% n

一、 遵守Performance Acceleration的规则 : a5 |( N* N; o. s% J j, G5 I- e3 d( L/ A 关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将 0 `; z# d' r' ~' ?其规则总结如下7条:' U/ I8 |1 ]. i7 i& R6 ^ 1、只有使用以下数据类型,matlab才会对其加速: - p* ^* ~" C7 P# N. M5 g4 o' j$ alogical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double # G2 `& B1 n. z+ q2 n/ Y! G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! }/ K# }9 ^# I Y5 [ re,single,% ?" L6 r6 ^5 C' q) u5 x , }, @0 @, p' J7 Qfunction handle,java classes,user classes,int64,uint64 ) g2 V( s6 G2 f& P8 P* N2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。 8 F$ [5 T r$ b% c N3、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 # N3 P% K$ B5 U6 b: _3 c6 f; [来表示; " |( u$ m; m/ @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 a+ v. Q! }& @ {2 W `) L1 V: l 据类型,只使用 . @7 G% d& P; u三维以下的数组;c、循环内只调用了内建函数(build-in function)。2 B/ h* `! q, V" M3 u4 W: S 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 : x# U! y2 l) S n9 D加速运行。4 O4 s( e5 o, O 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:6 C9 S2 P% d9 b4 f Y, m1 `1 s x = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end; & w- |: s2 W, L; j/ C( p8 e6、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3 E' T4 O/ G5 i! e* B& D# l6 k 度。 9 b5 b! r/ @( N, V7、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 z- I: ~3 ^# ?1 c( ?9 E1 R 运行速度。 / R& g0 Y2 ?% p H

* ~% W6 r7 n7 z" y6 N

二、 遵守三条规则 8 M' w7 }' d7 V& q2 ^$ m! d ) j1 U- y: m1 J) T: R8 Z. I6 ]1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic ! K! T1 \( c5 v0 k6 S$ Qh means it is designed$ F2 u* S! S0 c/ \4 a: k 1 q) i9 S- i1 Yfor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c 9 g6 P7 j u% f. |% vode by using 7 S( i9 z- o' ^6 ~1 vvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati ( ]$ \) m8 F) B! @( \on means converting ( L: ]" y f- b7 W: |- s$ t6 @* Ffor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进 7 z9 R" r% Y& G l/ j这样的状况有两种方法: 1 w4 i' I' v0 }2 p" x! ~0 E- m/ V, H+ t4 r8 N6 u% d, J7 r a、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序:5 Z/ T* \% k' Q+ X: F( \ 9 H/ d" M/ w- u( w0 P i=0;& Z- s9 r7 y7 K" W for t = 0:.01:101 G$ ]& }5 R$ N" s O; W5 o4 n i = i+1;6 B% w& W+ J1 |5 N& ^" w y(i) = sin(t);! S& w, L, [: u+ n end' i& y. P: w- e( E9 d9 j6 V. b 替换为: 6 v: c, f1 k1 J, p/ v( A, z* y: wt = 0:.01:10;2 A( c: H: K& r- n0 D" X y = sin(t);7 n. O" g' X% w# e6 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 $ I' U& M, m- W9 S* G: z; e+ Qpermute、permute、 ! B6 x$ l' r+ m" e- |% \3 Vreshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums ( `( c4 l$ k r* {6 Z6 dum、ind2sub、' ^9 T* x' \& ]) D1 G$ q; m) \ ndgrid、repmat、sort、sum 等。% e" ?3 S. n) [9 U) b7 _ 8 B( t# L6 ?: e) y% L5 U% g l请注意matlan文档中还有这样一句补充:“Before taking the time to6 o3 ^2 F% l& d' f % Z$ t$ w( V) G# V3 U5 @vectorize your code, read the section on Performance Acceleration. - y. j1 a- u1 PYou may be able to ' ]; c. y. k( z: Qspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera 2 a9 i2 p/ e% Y% r# z) ^tor instead of) _" X0 d, w3 M vectorizing.”。何去何从,自己把握。: `: K3 p0 V3 h' j + A6 ~ w9 m& rb、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/ F1 k. j0 b6 _* W行循环次数少的, ; q* l' V" J; H; H0 `内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。 5 k& r4 O* J, d6 V- O2 X ' V3 T9 [9 ?7 y j2、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 $ r4 }9 f- ~$ A% e) t$ o3 g4 g) r7 \es、cell、struct、 5 R# ?% Z- v# y, n' ~! Wrepmat等。 w% d- d( ?! n$ D% u0 ^ 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:3 I, S$ x6 ?+ S & \+ e/ L# }& f5 A8 j# g9 }A = int8(zeros(100)); ) N I4 Q. b; E5 J1 y2 z换成:$ m* b. u4 z- X! J" p' a A = repmat(int8(0), 100, 100);" V- h& ]+ N0 O& h' Q' b3 ], B c、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。 2 s9 P2 w. ]$ H$ a( |7 A1 p3 q1 a5 A2 @9 y: E 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。 3 |4 N8 l1 z4 n: J- u4 Ab、使用Functions而不是Scripts 。4 a0 g% t- P' ]% C

7 [; w+ W1 A, ]4 X

三、 绝招 " D# v' F2 z, @: q7 L. ?9 v+ P1 _$ H# V& P; N" \ x! j 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。 ) A# f2 n2 [# w3 R8 l1、改用更有效的算法 * C6 U0 m! W$ b6 Z$ N1 s2、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。; z" s/ R- X5 f- Y6 i/ w 5 V" y+ m/ g) n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++ , G9 g, t9 Z! m u; {/ [语言文件,VC编译”。

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注意

O: l1 V! u. K" o1 Z

加速之前应该先测试 0 \+ N6 E' }. j& S" q使用profiler可以获得程序各个部分的耗时 4 z# V; F. ` z( J7 G* Q5 I如此就能高效的加速 2 l/ O; u4 ~" k5 u* K

" s! v/ L1 i5 C8 T v

因为有的时候导致速度变慢的原因是逻辑结构不合理, B! }( [8 v# y% T! `# ~, | 而不涉及程序技术

0 |* z: H; p0 y* U. t& t6 x

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