[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
3 I) E6 x. f+ P0 I发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004)

: B8 ]( j) K/ S# }1 l加速matlab运行的三重境界
3 k) W0 }2 K0 S4 T9 ?9 m
. n6 P9 D. z' `; M3 v, V%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
0 X6 z) d/ e% n# e. J%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
& K& n$ \, h$ H; R. n; \9 w三、 绝招
0 G, g/ w4 @( f: s; D8 Q
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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：
8 z; q+ j0 D7 ^4 ^' I" Blogical,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
" f0 @# q6 `; f* O5 Z" [6 qre,single,
% U7 B. \5 ~  n, W" f* B
function handle,java classes,user classes,int64,uint64
2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
, b. {, l* ^& C9 L" p4 v3、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
4 s( t; R% o1 u$ @; l$ q来表示；
  o) p9 e3 @  `- T+ J. p+ u: w0 nb、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
& M# d' ^- x- b/ p三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。
; }8 N$ c- ^  z9 S' \5 O4、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
2 ~# Z. S( t; R" j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;
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
7 A+ P0 `+ \" N# K9 b) T& ?) D度。
/ L8 i  l, E6 j5 P- s- Q7、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。

$ {. O* U$ D) {& B%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
; }' D' L" x" v  s# |) J二、 遵守三条规则
0 }2 Y$ o7 W- H9 ]
8 D4 O  s- w  P3 y# ]% e$ z5 S3 C/ n1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic
0 {. O6 d2 N/ q- P+ B+ s" Wh means it is designed
  j5 x/ }( w' c
for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
ode by using
vectorizing 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：

" O' a! G+ B+ B. Q* h5 ta、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：
/ t0 t8 B+ ?% {
i=0;
for t = 0:.01:10
  \. A7 h0 w: X, D( li = i+1;
5 X/ y: |. {3 |y(i) = sin(t);
' w6 c6 C! C' G9 Dend
6 e# M6 E+ E+ k& N* k4 s9 u替换为：
t = 0:.01:10;
y = sin(t);
' s% p/ _  D% m速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i
  [; |0 W9 V0 d( B' o- Ppermute、permute、
  k' t) K, V. _6 C& K0 I- g+ freshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
5 D9 @" i1 n" O6 H/ f& @, @# I- X: eum、ind2sub、
ndgrid、repmat、sort、sum 等。
) S- E0 v& w& V6 V4 r% \$ I
$ Z4 @! e2 k; j/ ^7 L7 C请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to

: r6 _% o0 v5 m8 b4 S* _vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
You may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
7 `4 X5 J* j# ^8 C7 O! g' ktor instead of
vectorizing.”。何去何从，自己把握。
# O4 x5 E2 Z, X- a
% d( Y7 Q; [+ B" _# q: j) Ib、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，
- b  T: d1 \& ^$ Z内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。

# g: ?/ p2 f; t  W( h" E+ `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
0 i1 P; t/ R3 D( V: u" Mes、cell、struct、
repmat等。
: E9 R& y/ O0 v" }. N3 Zb、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 f7 @# Q3 r. G3 t& m4 B3 ZA = int8(zeros(100));
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。

1 r5 T1 i& i. t4 F4 \$ n9 M3、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 O& Q* x7 `$ Q- S. c( f; L# M- D
4 T2 x6 N) p: z3 g, D1 l%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
' X  m" X; S7 e' `%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
: ?& o- [+ d5 s2 G2 y, Y* f三、 绝招

) _0 C% d) C7 K2 e0 y4 @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。

: u3 f  {& C, ~) }1 p3 x/ h# U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++
, x( T7 C' _7 @  M$ `/ F% h语言文件，VC编译