使用新的MATLAB执行引擎运行代码更快

发布的罗兰美国舒尔，2016年2月12日

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今天我想向你们介绍一位客座博主，Dave Bergstein，他是MathWorks的MATLAB产品经理。今天，Dave将讨论新的MATLAB执行引擎。

内容

重新设计的执行

在R2015b中，我们通过引入新的MATLAB执行引擎改变了所有MATLAB代码的执行方式。改进后的体系结构运行MATLAB程序更快，并为未来的增强提供了一个平台。这些好处不需要修改代码。

看看一些客户对新执行引擎的看法:

“我与各种各样的客户一起工作，花时间帮助他们中的许多人加快他们现有的MATLAB代码。看到新的执行引擎对性能的帮助，我非常兴奋。一个客户报告说，一个关键的性能关键流程现在在R2015b的运行速度是原来的两倍，这对他们的日常运营产生了显著的积极影响。”实验后奥特曼
MATLAB专家，加速MATLAB性能(CRC出版社)一书的作者

“新的MATLAB执行引擎在R2015减半了我们的MATLAB代码的执行时间。”罗伯特·丹弗斯
主管-科勒公司工程，分析建模和测试实验室

“我的应用程序——”用于传热和流体流动的1D和2D有限体积——“性能明显更好——”大约好了35%。好工作!”恩里科高贵的
意大利里雅斯特大学工程与建筑系热力学与传热教授

对您来说意味着:更好的性能、质量和可扩展性

新的执行引擎从一开始就考虑到了性能。以下是一些有显著改进的特定语言领域:

函数调用:大大减少了函数调用开销;将代码组织成许多小函数不再有明显的性能损失。
面向对象的特点:许多面向对象的操作执行得更快。
Element-Wise数学操作:许多基于元素的数学运算执行得更快。

在这些领域和其他领域的加速有很多因素，包括改进的MATLAB代码的即时(JIT)编译。重新设计执行引擎也需要重新审视和解决旧的语言缺陷和bug，从而提高质量。这是一个设计可扩展性的引擎的机会，可以促进未来的增强和新特性的出现。

什么是JIT编译?

新的MATLAB执行引擎可以JIT编译所有MATLAB代码，这是它如何更快地执行代码的一个重要因素。像c++这样的编程语言被称为编译语言。c++代码要经过作者发起的编译步骤。此编译步骤生成直接在目标硬件上执行的机器代码。编译器通常可以优化生成的代码，以帮助应用程序更快地执行。

解释型语言由解释器程序一个命令一个命令地执行，不需要显式的编译步骤。对于与数据交互工作的工程师和科学家来说，以这种方式执行命令，改变命令的工作顺序，会非常有帮助。尽管这种执行风格对于探索想法非常有效，但在执行代码块时可能会很慢。

MATLAB通过实时编译MATLAB代码，提供了这两个领域的最佳选择。MATLAB代码被编译，无论是在类、函数、脚本中，还是仅仅在命令行中。没有显式的编译步骤供用户初始化，MATLAB代码可以在小到一行的块中执行。MATLAB JIT编译器生成本机级别的代码，这些代码针对正在执行的MATLAB代码和特定的硬件平台进行了优化。

自2002年发布R13以来，MATLAB就开始使用JIT编译。最初的JIT编译器是作为MATLAB解释器的补充而设计的，并支持该语言的有限子集。金宝app新的执行引擎的设计重点是JIT编译，其中JIT编译是引擎的一个组成部分，能够编译整个MATLAB语言。

例如改善

这个例子说明了新的JIT编译器的优点。它演示了以前的JIT编译器和可以编译所有MATLAB代码的新JIT编译器之间的区别。

这个函数test1调用函数foo1在for循环中，它使用循环变量直接执行计算2．这个函数foo1首先检查它的输入值，并可以使用错误命令，如果输入超出范围。错误配置在本例中不会出现，但是这种输入检查是一种常见的实践，在函数被重用时很有帮助。

函数Test1 x = 0 (1,1e6);为x(Ii) = 1;结束结束函数y = foo1 (x)如果(x < 0)错误('x必须是正数'）;结束y = 2 * x ^ 2 + 3 * x + 4;结束

我记录了以下时间Test1使用时间在我的笔记本上命令[1]:

Test1与R2015a: 1.7887秒
Test1与R2015b: 0.0435秒

新的执行引擎执行这个示例的速度要快40倍以上!

接下来，考虑一下当我们对测试做一个微小的更改时会发生什么。Test2是一样的Test1除了它调用foo2它通过另一个函数发出可能的错误。

函数Test2 x = 0 (1,1e6);为x(Ii) = 1;结束结束函数y = foo2 (x)如果(x < 0) displayError;结束y = 2 * x ^ 2 + 3 * x + 4;结束函数displayError错误('x必须是正数'）;结束

我记录了以下时间Test2使用时间命令:

Test2与R2015a: 3.8667秒
Test2与R2015b: 0.0430秒

与R2015aTest2跑起来要花两倍的时间Test1(3.8667秒vs 1.7887秒)。放缓的原因是增加的代码复杂性限制了以前的JIT编译器编译代码的能力。R2015b的执行时间Test1和Test2几乎是相同的，演示了新的执行引擎JIT编译所有MATLAB代码的能力。结果是Test2使用R2015b的新执行引擎，执行速度快了近90倍。

提高性能

MATLAB花了一些时间来编译代码。与执行代码的时间相比，编译的时间通常较小。当代码在MATLAB会话中重复运行而不被清除时，您将获得最大的好处，因为代码只需要编译一次。重复运行代码的例子有for循环或重新运行未修改的MATLAB文件。了解这一点后，考虑以下方法来提高代码的性能:

避免使用清除所有因为它清除编译的代码。使用清晰的相反，当你想要清理你的数据，避免再次引起MATLAB花费的编译时间。
将代码模块化成多个文件，这样在进行编辑时，就可以减少下次运行时重新编译的代码量。将代码模块化为独立的函数和类还可以帮助提高代码的可读性、可重用性和可维护性。

结果

我们收集并测试了76个性能敏感的用户应用程序，以评估新引擎的性能。测试的程序大小从几十行代码到数百行代码不等，涵盖了从设备模拟到财务等应用程序。下面的柱状图显示了在MATLAB 15b中运行速度比15a快或慢的应用程序(或测试)的数量。从直方图中你可以看到，有一个强烈的右移，表明更快的性能。使用新的执行引擎后，这些应用程序的平均运行速度提高了40%。超过12个应用程序的运行速度至少是前者的两倍。