加速matlab运行的三重境界

mm58690

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：
6 N% I  J, ?: O( P6 b1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速：
  i: E+ D: \% w% \/ Ylogical,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
% C) K2 \0 N' bre,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
+ F* p/ O9 H2 O1 ?6 d; ^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）。
4 X2 ?6 O0 V/ C1 g2 g4、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
7 Z  H2 `, D8 O* _, A. n! R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：
9 G" G4 ^6 I0 t1 {x = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;
; ^# V  e8 {+ |' }# 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
& ^% c4 i0 Q& _0 ^1 f' _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
6 a5 P7 @- x) E; ]0 R$ v1 n6 j运行速度。

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4 n, v; f$ A- M( l1 `1 b# M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
( u0 p( `$ ]/ _. \+ ?# d5 m3 [. Ih means it is designed

for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
& N+ y# J8 {! T+ _ode by using
7 _- W/ O3 r& ~+ U3 F& vvectorizing 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：

a、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;
% i( n" I! N' z, Ey(i) = sin(t);
end
替换为：
* }: {; s0 z! `$ g- R4 c9 Ht = 0:.01:10;
5 u$ ?) n6 T$ f0 t0 Wy = sin(t);
' M# Z% j0 W- c速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i
9 n6 z' {; S2 c1 E$ P, Bpermute、permute、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
um、ind2sub、
% X3 C) e0 J# T4 R9 R8 z8 _ndgrid、repmat、sort、sum 等。

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.
You may be able to
2 j$ }) N6 L  }( p' w7 G1 e9 v. R2 ispeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
tor instead of
vectorizing.”。何去何从，自己把握。

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，
; S, n8 a4 e3 m$ B; F) o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
6 Y- }0 }" [- z. f8 Ies、cell、struct、
8 L# k5 u$ u" A6 S, h( Prepmat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));
+ O- y/ R5 K! @9 ?, i; ?换成：
A = repmat(int8(0), 100, 100);
# w& Q) H  D9 m7 lc、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。
b、使用Functions而不是Scripts 。

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三、 绝招

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
! b4 J) c- e5 I) i) g2、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、如果循环比较大的话，将循环部分改成dll调用会快50到100倍，大家试试吧

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