Matlab 2018a 比2017b有哪些改進？

01-08

http://app.go.mathworks.com/e/er?s_v1=22336elqem=2356058_EM_WW_DIR_17-12_R2018a-PRERELEASE-TAHs=646005169lid=15347elqTrackId=031f4ecb13f647218cf08176a882e999elq=27e89ed273814edba23da146346ecf5celqaid=22336elqat=1

大概看了一下"Release Notes", 最讓我眼前一亮的是:

? Startup: Increased speed of MATLAB startup time
? Execution Engine: Execute tight loops with scalar math faster
? Execution Engine: Improved performance for common programming patterns

MATLAB最近幾個版本不斷在提速, 不更新版本的話, "MATLAB循環速度慢"這種觀點很可能過時了.

我在使用的時候, 經常發現循環比矩陣運算快的例子, 預計以後這樣的例子會越來越多.

舉個例子(在R2017b上測試):

N = 1e2; nloops = 10000; x = randn(N, 1); w = randn(N, 1); tic; for jj = 1:nloops s1 = w" * x; end t1 = toc;


tic;

for jj = 1:nloops

    s2 = 0;

    for ii = 1:length(x)

        s2 = s2 + w(ii) * x(ii);

    end

end

t2 = toc;

t1/t2 s1 - s2

結果:

ans = 1.933815776861880 ans = 3.552713678800501e-15

循環運算速度是矩陣運算速度的1.9倍.

當然, 將N改成更大, 比如1e5, 那就是矩陣運算快了.

"common programming patterns"不知道指的是什麼, 等正式出來再看吧.

Trading Toolbox

? Wind Interface: Retrieve market data and execute trades through Wind Financial

Terminal

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根據 @芷菡在Matlab R2017b中的測試，我分別Matlab R2017b和Matlab R2018a Prerelease測試結果如下：

2017b的：

ans = 1.7083 ans = 4.4409e-16

2018a的：

ans = 4.1039 ans = -8.8818e-16

simulink code inspector可以支持更多的code generation optimization

反對 @芷菡的例子，向量規模才100就說循環比矩陣運算快？

R2017b，重複100萬次，向量維數從1到10萬，兩種寫法的比較：

」經常「被發現的循環比矩陣運算快的例子發生在1到100這種小規模上，而且這還是重複了100萬次的結果。大規模下循環的速度基本不可能比向量化運算快，不然的話那些矩陣運算庫早就沒人用了。所謂

Execution Engine: Execute tight loops with scalar math faster

我想並不是說比向量化運算快，而是說無法向量化的沒有那麼慢了。

挺好的，謝謝分享，前來學習。

Matlab 2018a 比2017b有哪些改進？ - 知乎

https://www.zhihu.com/question/264332838