Документация

Генерация профиля MEX

Можно использовать профилировщика MATLAB со сгенерированной MEX-функцией. Также, если у вас есть тестовый файл, который вызывает вашу функцию MATLAB, можно сгенерировать MEX-функцию и профилировать ее за один шаг. Можно выполнить эти операции в командной строке или в приложении MATLAB Coder.

Использовать Профилировщик со сгенерированной MEX-функцией:

Если у вас есть тестовый файл MyFunctionTest.m, который вызывает вашу функцию MATLAB, вы можете:

Пример

Вы используете Профилировщик, чтобы идентифицировать функции или строки кода MATLAB, которые производят сгенерированный код, которые занимают большую часть времени. Следующее является примером функции MATLAB, которая преобразовывает представление ее входных матриц A и B от главного строкой до главного столбцом размещения в одной из ее строк. Такое преобразование имеет долгое время выполнения для больших матриц. Предотвращение преобразования путем изменения, что конкретная строка делает функцию более эффективной.

Рассмотрите функцию MATLAB:

function [y] = MyFunction(A,B) %#codegen

% Generated code uses row-major representation of matrices A and B
coder.rowMajor; 
length = size(A,1);

% Summing absolute values of all elements of A and B by traversing over the
% matrices row by row
sum_abs = 0;  
for row = 1:length 
   for col = 1:length  
       sum_abs = sum_abs + abs(A(row,col)) + abs(B(row,col));
   end
end

% Calling external C function 'foo.c' that returns the sum of all elements
% of A and B
sum = 0;
sum = coder.ceval('foo',coder.ref(A),coder.ref(B),length);

% Returning the difference of sum_abs and sum
y = sum_abs - sum;
end

Сгенерированный код для этой функции использует главное строкой представление квадратных матриц A и B. Код сначала вычисляет sum_abs (сумма абсолютных значений всех элементов A и B) путем пересечения по строке матриц строкой. Этот алгоритм оптимизирован для матриц, которые представлены в главном строкой размещении. Код затем использует coder.ceval, чтобы вызвать внешнюю функцию C foo.c:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "foo.h"

double foo(double *A, double *B, double length)
{
 int i,j,s;
 double sum = 0;
 s = (int)length;
 
 /*Summing all the elements of A and B*/
 for(i=0;i<s*s;i++)
 {
         sum += A[i] + B[i];
 }
 return(sum);
}

Соответствующий заголовочный файл C foo.h:

#include "rtwtypes.h"

double foo(double *A, double *B, double length);

foo.c возвращает переменную sum, которая является суммой всех элементов A и B. Производительность функционального foo.c независима от того, представлены ли матрицы A и B в главных строкой или главных столбцом размещениях. MyFunction возвращает различие sum_abs и sum.

Можно измерить уровень MyFunction для больших входных матриц A и B, и затем оптимизировать его далее:

Эффект складных выражений на покрытии кода MEX

Когда вы используете coder.const, чтобы свернуть выражения в константы, он вызывает различие в покрытии кода между функцией MATLAB и MEX-функцией. Например, рассмотрите функцию:

function y = MyFunction %#codegen
a = 1;
b = 2; 
c = a + b;
y = 5 + coder.const(c);
end

При профилировании функции MATLAB MyFunction показывает это покрытие кода в Детализированном отчете Профиля:

Однако профилируя MEX-функцию MyFunction_mex показывает различное покрытие кода:

Строки 2, 3, и 4 не выполняются в сгенерированном коде, потому что вы свернули выражение c = a + b в константу для генерации кода.

Этот пример использует пользовательское сворачивание выражения. Генератор кода иногда автоматически сворачивает определенные выражения, чтобы оптимизировать производительность сгенерированного кода. Такая оптимизация также заставляет покрытие MEX-функции отличаться от функции MATLAB.