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Cómo optimizar el rendimiento del código en MATLAB
Editado 2 Hace unas semanas por ExtremeHow Equipo Editorial
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Traducción actualizada 2 Hace unas semanas
Cuando se trabaja con MATLAB, una plataforma de computación utilizada por millones de ingenieros y científicos, a veces es importante asegurarse de que el código que está escribiendo se ejecute de la manera más eficiente posible. La optimización del código en MATLAB implica mejorar el tiempo de ejecución del código, el uso de memoria o ambos. Veamos con más detalle cómo optimizar el código de MATLAB para un mejor rendimiento.
1. Vectorización
Una de las técnicas de optimización más efectivas en MATLAB es la vectorización. MATLAB está altamente optimizado para operaciones de matrices y vectores, por lo que el código vectorizado es a menudo significativamente más rápido que los bucles. En lugar de usar bucles for para realizar operaciones en un conjunto de datos, utilice operaciones vectorizadas.
Por ejemplo, suponga que tiene dos matrices x e y del mismo tamaño, y desea encontrar la suma elemento por elemento de estas matrices:
% código no vectorizado
for i = 1: length(x)
z(i) = x(i) + y(i);
end
% código vectorizado
z = x + y;
La versión vectorizada es mucho más rápida porque MATLAB aprovecha las bibliotecas de bajo nivel optimizadas para realizar los cálculos.
2. Pre-asignación
Las matrices de MATLAB son dinámicas, pero el cambio de tamaño dinámico puede ser lento porque requiere una nueva asignación de memoria. Puede optimizar el rendimiento al pre-asignar el tamaño de su matriz antes de ingresar al bucle. Esto evita que MATLAB cambie dinámicamente el tamaño de la matriz cada vez que se agrega un dato.
Considere este ejemplo:
% sin pre-asignación
for i = 1:1000
a(i) = i^2;
end
% con pre-asignación
a = zeros(1, 1000);
for i = 1:1000
a(i) = i^2;
end
Pre-asignar la matriz a conduce a una mejora significativa en el rendimiento.
3. Use la función incorporada
MATLAB incluye muchas funciones incorporadas que ya están optimizadas para el rendimiento. Siempre que sea posible, use estas funciones incorporadas en lugar de escribir su propia versión de una operación.
Por ejemplo, para encontrar la suma de elementos en una matriz, use la función sum() de MATLAB en lugar de escribir un bucle:
% no experto
total = 0;
for i = 1: length(a)
total = total + a(i);
end
% experto
total = sum(a);
La función incorporada sum(a) no solo es simple, sino también rápida.
4. Evitar la asignación innecesaria de memoria
La gestión de memoria de MATLAB implica asignar memoria a matrices antes de que se usen. Evite la asignación innecesaria de memoria reutilizando variables donde sea posible y asegurándose de que los tamaños de sus matrices coincidan desde el principio.
Por ejemplo, cuando se agregan con frecuencia datos a una matriz, es mejor calcular previamente los bloques de memoria requeridos.
5. Perfilar su código
MATLAB proporciona una herramienta de creación de perfiles que le ayuda a identificar cuellos de botella en el rendimiento de su código. Use el comando profile para ejecutar su script y generar un informe que muestre qué partes de su código están tomando más tiempo.
profile on
yourfunction()
profile viewer
Revisar el informe del perfilador puede darle una idea de qué secciones necesitan optimización.
6. Optimizar el uso de memoria
El uso de memoria es un factor importante en el rendimiento del código. Considere usar tipos de datos apropiados que consuman menos memoria, como int8, int16, etc., para variables que no necesariamente necesitan ser de tipo double.
% Convertir a un tipo de datos más pequeño
a = int8(a);
7. Use indexación lógica
La indexación lógica es una forma concisa de trabajar con subconjuntos de datos sin usar bucles. Puede acelerar considerablemente su código.
% sin indexación lógica
index = [];
for i = 1: length(a)
if a(i) > 0
index = [index, i];
end
end
elements_positivos = a(index);
% con indexación lógica
elements_positivos = a(a > 0);
La indexación lógica en MATLAB es mucho más rápida y eficiente.
8. Utilice parfor para la computación en paralelo
A veces, las operaciones se pueden realizar en paralelo para acelerar la ejecución. El bucle parfor le permite ejecutar iteraciones en paralelo, siempre que tenga una caja de herramientas de computación en paralelo.
% bucle for regular
for i = 1:N
c(i) = a(i) + b(i);
end
% bucle for paralelo
parfor i = 1:N
c(i) = a(i) + b(i);
end
Usar parfor aprovecha múltiples núcleos de CPU para la ejecución, mejorando así la velocidad.
9. Evitar el uso de variables globales
Las variables globales pueden ralentizar el código porque cambian su alcance al asegurarse de que todas las variables sean globales. Se recomienda pasar variables como argumentos de función o almacenarlas como campos de una estructura u objeto de clase.
10. Conclusión
Optimizar el rendimiento del código en MATLAB puede llevar a scripts o funciones más eficientes y rápidas. Incorporar prácticas como la vectorización, la pre-asignación de matrices, el uso de funciones incorporadas y la computación en paralelo puede proporcionar un aumento significativo en el rendimiento. También es importante entender los cuellos de botella de su código utilizando el perfilador de MATLAB y otras herramientas. Aplicar estos métodos ayuda a mantener un tiempo de ejecución y un uso de memoria manejables, lo cual es esencial tanto para tareas de computación de gran escala como de alto rendimiento en MATLAB.
Recuerde que es importante mantener un equilibrio entre la legibilidad y el rendimiento al optimizar. Demasiada optimización puede hacer que el código sea difícil de entender. Siempre realice agrupaciones de optimizaciones y mantenga una documentación clara para asegurar la mantenibilidad del código.
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