[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
% ?& r( ?9 ]7 ]$ |- W标 题: 加速matlab运行的三重境界
& |& N% q! ?; v/ R0 x; H* ~+ F; o发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004)
* w: w) b5 E! P) B9 q
: i0 n' R2 Y7 g加速matlab运行的三重境界
6 v1 ~' i; C3 J' C
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
' t6 V$ l, C1 `%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
三、 绝招
0 t0 S7 E# [' j6 y) C& f' \
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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
/ r; S% w, q2 D其规则总结如下7条：
- Y- q' l9 o% g+ ?# N" }1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速：
% V) C" S/ {( p- a; flogical,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
) e$ {3 b, j, yre,single,
$ O% P8 D0 t3 J" A2 u1 X
function handle,java classes,user classes,int64,uint64
4 ?( y) d7 D  O2、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
据类型，只使用
+ l0 r% j# f3 B三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。
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
* t5 a# p( _" W. T; D加速运行。
; w- C5 H, H5 I5、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：
3 D3 f" C9 ^) H; Q, tx = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;
3 P9 c; `& V# z! R3 T6、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
# O: O1 j4 x4 p9 Z度。
0 T: M& `# {1 G+ C  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。
& p' ~! c+ ~2 @
# w. r5 B# y9 q/ M! G9 J. o%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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
h means it is designed

for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
. Y$ k- b6 h& d, _ode by using
9 K; ^: Y( T" `8 Pvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
* R% H! _+ j8 Hfor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
' e; Z- V; C4 J. E$ {; _) Q6 n8 G+ W  A这样的状况有两种方法：

. M# l2 U3 E! ^/ Ua、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：
- b; _, q4 {% ~) p4 |
0 S8 Z* P( k8 A- Yi=0;
; c6 J* w; ~# R1 m+ X: O6 Cfor t = 0:.01:10
i = i+1;
y(i) = sin(t);
end
替换为：
% r# }/ h; ?0 N" p4 u% p+ k8 S, Rt = 0:.01:10;
y = sin(t);
4 U+ f1 N0 A" M' {; R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
/ t" j0 K+ F. ?  x1 z; X+ Z# sum、ind2sub、
  w5 _6 q, y! G# V# S* U0 w6 Nndgrid、repmat、sort、sum 等。
, q2 Y7 U6 a: J7 k& D& K
1 C5 b2 ^$ @/ L" X- `4 J! D请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to
6 i& _& i, b+ y% Z( n! V7 N
" W3 X( d' O8 xvectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
$ c; Z9 j% U! e+ c+ DYou may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
tor instead of
vectorizing.”。何去何从，自己把握。
$ V  K' U, E) x; x* b  y
: _  x6 g! b6 V0 Z6 o, c* W& P0 ~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，
, ^2 R: |  x) p0 l5 T6 g; p& N内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。
4 d  |8 M$ G, s% Z4 D' C- t
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
1 F+ G4 k/ e- P5 c9 J4 {es、cell、struct、
repmat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：

A = int8(zeros(100));
* X' Z/ _7 s* C( g( J/ u换成：
A = repmat(int8(0), 100, 100);
1 ], S- l9 s- |c、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。
2 g, ]( M5 M" T+ Fb、使用Functions而不是Scripts 。
) S5 Q. M! e& x) a
5 M7 ~3 L- U6 W, {* v. e%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
4 A7 F* a0 _" n" J+ }4 F  H- {# p%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
三、 绝招
  Y* i8 y( Q: H$ L; V
  o: x% Z: T' m) V7 q4 ~1 ?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。
4 r$ C# |. _: @; T5 ?( K0 [1、改用更有效的算法
/ \' _1 y- R& X2、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。
+ [3 c+ H. z& v3 c
. s. c2 a" I2 I9 R( S9 C, Y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++
' q6 a1 D3 _/ r6 j+ i& ]# d语言文件，VC编译