Увеличиваем скорость вычислений в Matlab

[kir19890817]

Заметка, конечно, интересная, но если в Матлабе моделируешь хотя бы больше трех дней, это знаешь и так. Ожидал большего (например, про встраивание C- и Fortran- процедур. Заметка, на которую ссылается автор, о «дебрях», несколько информативнее.

[Nanotony]

Спасибо за замечание, постараюсь в будущем быть гораздо ближе к источнику. Однако перевод был несколько вольным.

[doxtarzlo]

Этих два варианта оптимизации очень хорошо рассмотрены в книге Сергиенка А. Б. «Цифровая обработка сигналов»
Смею заметить, в этой статье в листинге программы не хватает сравнения времени выполнения программы, в чем поможет функция tic; %код% toc; или еще лучше profile report;

[megalol]

Матлаб более выразительный — функции тоже могут принимать массивы, превращаясь в поэлементные. Циклы для поэлементного преобразования массивов нужны редко. В частности в этом примере влоб можно написать так, а если подумать, то и однострочником.
is1=1:nx2;
is2=nx2+1:nx;
x1=(is1-1)*dx;
y1=sin(3*x1);
x2=(is2-1)*dx;
y2=sin(5*x2);
x=[x1 x2];
y=[y1 y2];
Обычно критично не это, а встоенные функции типа interp2 тормозят, так как написаны на матлабе. Приходится искать .mеx аналоги или писать самому на плюсах.ности в этом примере влоб можно написать так, а если подумать, то и однострочником.
is1=1:nx2;
is2=nx2+1:nx;
x1=(is1-1)*dx;
y1=sin(3*x1);
x2=(is2-1)*dx;
y2=sin(5*x2);
x=[x1 x2];
y=[y1 y2];
Обычно критично не это, а встоенные функции типа interp2 тормозят, так как написаны на матлабе. Приходится искать .mеx аналоги или писать самому на плюсах.

[megalol]

Интересно как оперу мини глючит

[nerudo]

Если почитать всякие рекомендации от самого же Mathworks, то они всюду призывают использовать вектора, матрицы и т.д. Только вот беда — когда создается simulink модель какого-нибудь устройства обработки сигналов, близкая к аппаратному воплощению (чтобы автоматически получить hdl-код), да еще и с обратными связями — все эти советы становятся неприменимы. Только и остается надеяться на акселераторы, которые в последних версиях стали значительно лучше.

[kir19890817]

Желание, конечно, замечательное, но сколько я не сталкивался с этим генерированным hdl-кодом, качество его всегда было не очень высокое.

[kir19890817]

*ни сталкивался

[nerudo]

Ну что значит «качество»? Трудночитаем? Да, но и то при необходимости можно разобраться (а уж если есть оригинальная модель, то и подавно). Неоптимален? Тут все зависит от того как нарисована модель — сумматоры и умножители, как их не описывай, будут одинаковы. Пожалуй две основных дыры сейчас при генерации кода (я говорю про HDL Coder) — это отсутствие автоматического временного мультиплексирования и работа с многоклоковыми дизайнами.

[slovak]

Вот код, который выдал мне Matlab в моем топике о stm32:
adcpwm.c
Настройки комментирования по умолчанию. Да и все остальные тоже.
Дикость имен пришла из названий блоков в модели, что легко поправимо.
Кто укажет, где здесь слабые места, буду очень признателен. Заранее благодарю!

В Toyota говорят, что код из Matlab/Simulink на 5% больше и на 15% медленнее, чем финальный код.

Неоптимален? Тут все зависит от того как нарисована модель — сумматоры и умножители, как их не описывай, будут одинаковы.

Полностью согласен.
Как было замечено, модель тоже нужно уметь отобразить правильно. Здесь тоже есть множество путей решения одной задачи, но не все оптимальны.

[Kroz]

Все эти советы дельные, но простые в том смысле, что когда начинаешь писать на матлабе, быстро набиваешь шишки на этих вещах.

Я бы добавил ещё одну очень важную деталь: избегайте функций. Люди, привыкшие к ООП (или хотя бы к процедурному программированию) будут выдавать медленный код на матлабе, т.к. будут выделять элементарные действия в мелкие функции. Вызов функции в матлабе — очень дорогая операция. В некоторых случаях суммирование массива с помощью цикла будет работать быстрее, чем вызов sum(), мы это на 2009b проверяли.

А вот MEX функция на C++ может зачастую сильно ускорить вычисления, несмотря на затраты на вызов. Написание MEX функций является не очень сложным занятием и может быть хорошей альтернативой коду на матлабе (особенно, если использовать что-то типа Intel TBB для распараллеливания). Кроме того, MEX функции позволяют произвести интеграцию MATLAB и вашей библиотеки на C++.

[fleshy]

>>В некоторых случаях суммирование массива с помощью цикла будет работать быстрее, чем вызов sum()
вероятно для большИх массивов, т.к. в матлабе переменные всегда передаются в функцию по значению, что в данном случае не имеет никакого смысла?

[Kroz]

Как раз на маленьких массивах так, из-за накладного расхода на вызов sum. Особенно это проявляется, если суммирование происходит внутри какого-то большого цикла — накладной расход суммируется.

[megalol]

Я бы добавил ещё одну очень важную деталь: избегайте функций

А я бы не добавлял такой детали. Это преждевременная оптимизация. Портить декомпозицию нужно только в тех местах, где профайлер укажет.

[Damaskus]

Если матлаб используется исключительно для вычислений, то можно использовать только dll из матлаба,
а реализовывать на С с использованием нужных вам матлабовских структур (вектора, матрицы и т.д.) и функций — они есть в хедерах (*.h).
Хедеры, вроде как идут, в комплекте с Матлабом, ну по крайней мере в версии 5.3 точно было.

[davinchi]

Прочитал и понял, что Numpy/Scipy не так уж и плохи.

Например:
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.r_[np.sin(3*x[x<5]), np.sin(5*x[x>=5])]


[rafuck]

ну, и в матлабе примерно так можно:
x = linspace(0, 10, 1000);
y = [sin(3*x(x<5)), sin(5*x(x>=5))]