[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
* [2 ?5 S. s5 i标 题: 加速matlab运行的三重境界
6 g1 u4 D5 @8 G  C# a发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004)
+ b$ S, y9 h5 g1 |" o5 B
加速matlab运行的三重境界
& V4 O$ m# ?, n: J* q  l
4 f4 R" P* {3 x# W2 {( }%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
' T5 F! Z0 T4 W- F一、 遵守Performance Acceleration的规则
  [$ n3 T1 K+ X1 v* P二、 遵守三条规则
三、 绝招

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则
% T  Y. G# i" G0 [& D3 v
关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
: s+ p- h4 `0 \+ H其规则总结如下7条：
; e7 F' O# r% [1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速：
. s9 }  }& n6 O6 klogical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double
  P' m( k. q' Y8 V: Z7 m, d/ A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
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
7 A$ j; w: [" R) k( i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
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）。
3 N1 F. ]3 M  p: _8 [% a- x* u4、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
; Y9 C; k/ N. x; p加速运行。
' Z( F* G& `# S% ?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;
  s* O% d( ?) e6 a( ^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
2 Q3 U1 m6 M9 D2 C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
& c4 Q# f7 Y, B$ r  T  }运行速度。
6 M9 j0 l3 {. J3 n5 \) S/ L
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2 m2 ?( c/ v8 M& p二、 遵守三条规则

1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic
0 A/ l* T' A8 q! e2 Vh means it is designed

& v+ u6 w1 E: N1 L" ^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
1 q- N$ a' n; X/ n' Y, Afor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
这样的状况有两种方法：
& O( q; Q5 E) s6 @8 U1 H$ g
! [/ D$ [7 i6 i) c, _) a& |# Q5 xa、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：

i=0;
for t = 0:.01:10
i = i+1;
y(i) = sin(t);
: x  j, t+ O4 b' c$ p" M( r( T0 \end
替换为：
/ l0 o( r1 O. D# S9 Kt = 0:.01:10;
$ \0 M( c! [) My = sin(t);
1 v; M. v5 P  t8 Z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、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
um、ind2sub、
2 D# c2 _5 f/ \. l2 zndgrid、repmat、sort、sum 等。

请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to
3 ~) T, d/ T" O: u' y
vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
% j- E3 E" y6 Z0 z8 F: vYou may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
9 E4 v, c& z  w) mtor instead of
vectorizing.”。何去何从，自己把握。
7 l4 |% g. e  [* e! V( }. t3 k
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，
3 }& T- M/ ^4 n; {! z/ q) x内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。
* I" A1 ]4 _9 p% E( Y1 N( ^9 n
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、
. I% b% K* O- @% c7 U" Prepmat等。
: R/ F3 [. K; `7 p7 vb、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：
0 a/ d5 ^' B# P2 j
A = int8(zeros(100));
- U4 v  o$ N: X: D5 k- e/ N2 ]换成：
' ~: D- R8 s- [& h/ x& x' q0 yA = repmat(int8(0), 100, 100);
! q7 C. a# ?6 L1 @6 h) hc、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。
8 }/ {. t% H  C& c0 Y' f2 S* M
3 X  ]: G+ i5 e& K! k( G, K3、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。
& r6 E- j* _8 d+ V+ ~b、使用Functions而不是Scripts 。
8 ~! [! |7 A+ {9 |- M
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三、 绝招

7 p. @0 k% @, G4 p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。

. i9 e) ~* j5 R" X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