[转帖]加速matlab运行的三重境界

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信人: fork (撒哈拉沙漠的沙), 信区: Matlab
$ k9 M+ P( \0 N. _' c( y& q0 n6 o) `标 题: 加速matlab运行的三重境界
6 c' H- f) l( ~9 s* K# F发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004)
* Z6 K, k- t. M6 K1 h! M
加速matlab运行的三重境界
$ t+ m9 L8 Z7 f) c9 ?  X% ^5 B
, X" {" H9 W7 f- r. }; U%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
6 a/ W+ {$ q% H* t3 C4 ~( b一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
三、 绝招
  ?4 ^& b; f* [" K, j
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
4 K, n; q) c6 Y$ Z- k5 v4 |" G%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则

8 i# _! y- b; P; {: o% O& W; O$ \( b关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
$ h! ^! p9 |( X* Z6 V其规则总结如下7条：
% v. Y) L4 R" l! S. A: Y4 f0 i1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速：
1 s1 D$ X4 w5 k" _2 Mlogical,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,

function handle,java classes,user classes,int64,uint64
1 `5 K- ]+ s3 R! [1 U% b, |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
来表示；
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
7 p, s3 q# t9 b" G; U% N& y* b/ F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）。
# \+ ~4 W. ~9 \- ?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
加速运行。
7 r9 S" E' {+ w3 F5、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;
, E$ e3 F) x$ C, `; j1 [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
1 J; z) g& T1 q, K9 t) p( c* O5 Z度。
8 ^0 u" J/ p; x$ J7 K) i9 I/ _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。
/ `, S& m( j5 h+ U& h& n) h. _
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
二、 遵守三条规则

; S( [9 a! l" x! F6 \* P% X1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic
h means it is designed
% B! j; |. r5 |6 o* v: k
for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
ode by using
7 o( O, d  W+ r# Svectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
& t5 E9 s5 ^; R7 X8 q这样的状况有两种方法：

7 g6 k9 [( f1 A4 e6 @' _% La、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：

7 L5 S# |7 s9 S; }, [i=0;
0 G: s5 z' O& lfor t = 0:.01:10
. j' R; }% M# [( {* ^' t: wi = i+1;
7 s8 H- d* Y& G: ]8 @y(i) = sin(t);
: m3 A% B, \6 N9 c/ ~+ {end
替换为：
# L0 }2 o0 \6 x' {t = 0:.01:10;
y = sin(t);
7 j7 g4 Q6 r+ P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、
- l; r, a1 Q  R% q) Kreshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
5 x" z) M8 \. d' L8 Qum、ind2sub、
) u3 x/ i8 _% K( J: Y, Q" wndgrid、repmat、sort、sum 等。

  p3 v3 W1 \- D' z  R: z请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to

vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
9 N7 F( u6 a7 U7 n8 vYou may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
$ _% d' e4 U6 r$ ptor instead of
vectorizing.”。何去何从，自己把握。
1 Q' D4 L$ V8 m$ }0 V
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。

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、
repmat等。
( S5 Q" ?( o& N3 P7 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：
7 l- _  Q+ b. M$ G4 c
0 E$ G/ f8 k  |9 FA = int8(zeros(100));
/ Q$ R* g9 Y, E  N* |5 M  Y* W: x7 k换成：
, [# n+ h! l  I( E# @/ p. aA = 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。

# l- R. U' ]2 b6 r" A* @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。
9 w2 u4 d) ~, a; Q1 y0 Kb、使用Functions而不是Scripts 。
1 G, i4 O9 W% D. @; h. d
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
3 @& p3 e7 Q& s% t%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
三、 绝招
1 m% m  w5 l$ y7 P$ N3 N! c
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: h* m! R: J4 s0 A2 M1、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。

" }' K& }$ z5 B- T5 }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++
" ]# T5 ^) o; Y6 C  e语言文件，VC编译