Ускорьте Код Используя fiaccel

Ускорение Выполнения Фиксированной точки с fiaccel

Можно преобразовать фиксированную точку код MATLAB® в MEX-функции с помощью fiaccel. Сгенерированные MEX-функции содержат оптимизацию, чтобы автоматически ускорить алгоритмы фиксированной точки к скомпилированной скорости C/C++ кода в MATLAB. fiaccel функция может значительно увеличить скорость выполнения ваших алгоритмов.

Выполнение fiaccel

Основная команда:

fiaccel M_fcn

По умолчанию, fiaccel выполняет следующие действия:

  • Поиски функционального M_fcn сохраненный в файле M_fcnM как задано в Порядке Поиска Пути к Компиляции.

  • Компиляции M_fcn к коду MEX.

  • Если нет никаких ошибок или предупреждений, генерирует специфичный для платформы файл MEX в текущей папке, с помощью соглашений о присвоении имен, описанных в Соглашениях о присвоении имен Файла.

  • Если существуют ошибки, не генерирует файл MEX, но производит сообщение об ошибке в выходной папке по умолчанию, как описано в Сгенерированных Файлах и Местоположениях.

  • Если существуют предупреждения, но никакие ошибки, генерирует специфичный для платформы файл MEX в текущей папке, но действительно сообщает о предупреждениях.

Можно изменить это поведение по умолчанию путем определения одного или нескольких параметров компилятора с fiaccel, разделенный пробелами на командной строке.

Сгенерированные файлы и местоположения

fiaccel генерирует файлы в следующих местоположениях:

Генерирует:\in:

Специфичные для платформы файлы MEX

Текущая папка

генерация кода сообщает

(если ошибки или предупреждения происходят во время компиляции),

Выходная папка по умолчанию:

fiaccel/mex/M_fcn_name/html

Можно изменить название и местоположение сгенерированных файлов при помощи опций -o и -d когда вы запускаете fiaccel.

В этом примере вы будете использовать fiaccel функционируйте, чтобы скомпилировать различные части простого алгоритма. Путем сравнения времени выполнения этих двух случаев вы будете видеть преимущества и лучшее использование fiaccel функция.

Сравнение времени выполнения при ускорении различных частей алгоритма

Алгоритм, используемый в этом примере, реплицирует функциональность sum MATLAB функция, которая суммирует столбцы матрицы. Чтобы видеть алгоритм, введите open fi_matrix_column_sum.m в командной строке MATLAB.

function B = fi_matrix_column_sum(A)
% Sum the columns of matrix A.
%#codegen
    [m,n] = size(A);
    w = get(A,'WordLength') + ceil(log2(m));
    f = get(A,'FractionLength');
    B = fi(zeros(1,n),true,w,f);
    for j = 1:n
        for i = 1:m
            B(j) = B(j) + A(i,j);
        end
    end

Испытание 1: лучшая производительность

Лучший способ ускорить осуществление алгоритма состоит в том, чтобы скомпилировать целый алгоритм с помощью fiaccel функция. Оценивать повышение производительности, обеспеченное fiaccel функционируйте, когда целый алгоритм скомпилирован, запустите следующий код.

Первый фрагмент кода выполняет алгоритм с помощью только функции MATLAB. Второй фрагмент кода компилирует целый алгоритм с помощью fiaccel функция. tic MATLAB и toc функции отслеживают время выполнения для каждого метода выполнения.

% MATLAB
fipref('NumericTypeDisplay','short');
A = fi(randn(1000,10));
tic
B = fi_matrix_column_sum(A)
t_matrix_column_sum_m = toc

% fiaccel
fiaccel fi_matrix_column_sum -args {A} ...
-I [matlabroot '/toolbox/fixedpoint/fidemos']
tic
B = fi_matrix_column_sum_mex(A);
t_matrix_column_sum_mex = toc

Испытание 2: худшая производительность

Компиляция только самого маленького модуля расчета с помощью fiaccel функция приводит к намного более медленному выполнению. В некоторых случаях, издержки, которые следуют из вызова mex функция во вложенном цикле может вызвать еще более медленное выполнение, чем использование одних только функций MATLAB. Оценивать производительность mex функционируйте, когда только самый маленький модуль расчета скомпилирован, запустите следующий код.

Первый фрагмент кода выполняет алгоритм с помощью только функции MATLAB. Второй фрагмент кода компилирует самый маленький модуль расчета с fiaccel функция, оставляя остальную часть расчетов MATLAB.

% MATLAB
tic
[m,n] = size(A);
w = get(A,'WordLength') + ceil(log2(m));
f = get(A,'FractionLength');
B = fi(zeros(1,n),true,w,f);
for j = 1:n
    for i = 1:m
        B(j) = fi_scalar_sum(B(j),A(i,j));
        % B(j) = B(j) + A(i,j);
    end
end
t_scalar_sum_m = toc

% fiaccel
fiaccel fi_scalar_sum -args {B(1),A(1,1)} ...
-I [matlabroot '/toolbox/fixedpoint/fidemos']
tic
[m,n] = size(A);
w = get(A,'WordLength') + ceil(log2(m));
f = get(A,'FractionLength');
B = fi(zeros(1,n),true,w,f);
for j = 1:n
    for i = 1:m
        B(j) = fi_scalar_sum_mex(B(j),A(i,j));
        % B(j) = B(j) + A(i,j);
    end
end
t_scalar_sum_mex = toc

Отношение времен

Сравнение Испытания 1 и Испытания 2 появляется в следующей таблице. Ваш компьютер может записать различные времена, чем те, таблица показывает, но отношения должны быть приблизительно тем же самым. Существует экстремальное различие в отношениях между испытанием, где целый алгоритм был скомпилирован с помощью fiaccel (t_matrix_column_sum_mex.m) и где только скалярная сумма была скомпилирована (t_scalar_sum_mex.m). Даже файл без fiaccel компиляция (t_matrix_column_sum_m) добился большего успеха чем тогда, когда только самый маленький модуль расчета был скомпилирован с помощью fiaccel (t_scalar_sum_mex).

X (ранг общей производительности)ВремяX/BestX_m/X_mex
Испытание 1: лучшая производительность
t_matrix_column_sum_m (2) 1.99759 84.4917 84.4917
t_matrix_column_sum_mex (1)0.02364241
Испытание 2: худшая производительность
t_scalar_sum_m (4)10.2067 431.71 2.08017
t_scalar_sum_mex (3)4.90664 207.536

Переопределение Типа данных Используя fiaccel

Программное обеспечение Fixed-Point Designer™ поставляется с примером того, как сгенерировать MEX-функцию из кода MATLAB. Код в примере берет взвешенное среднее сигнала создать фильтр lowpass. Чтобы запустить пример в Браузере документации выбирают MATLAB Examples под Fixed-Point Designer, и затем выбирают Fixed-Point Lowpass Filtering Using MATLAB for Code Generation.

Можно задать переопределение типа данных в этом примере путем ввода дополнительной команды в посдказке MATLAB в разделе “Define Fixed-Point Parameters” примера. Чтобы включить переопределение типа данных, введите следующую команду в посдказке MATLAB после выполнения reset(fipref) команда в том разделе:

fipref('DataTypeOverride','TrueDoubles')

Эта команда говорит программному обеспечению Fixed-Point Designer создавать весь fi объекты с типом fi double. Когда вы компилируете код с помощью fiaccel команда в разделе “Compile the M-File into a MEX File” примера, получившаяся MEX-функция использует данные с плавающей точкой.

Определение Значения по умолчанию fimath Значения для MEX-функций

MEX-функции сгенерированы с fiaccel используйте значение по умолчанию MATLAB глобальный fimath. Глобальная переменная заводской настройки MATLAB fimath имеет следующие свойства:

RoundingMethod: Nearest
OverflowAction: Saturate
ProductMode: FullPrecision
SumMode: FullPrecision

При выполнении MEX-функций, которые зависят от значения по умолчанию MATLAB fimath значение, не изменяйте это значение во время своего сеанса работы с MATLAB. В противном случае MATLAB генерирует предупреждение, предупреждая вас к несоответствию между временем компиляции и fimath во время выполнения значения. Например, создайте следующую функцию MATLAB:

function y = test %#codegen 
y = fi(0); 
Функциональный test создает fi объект, явным образом не задавая fimath объект. Поэтому test использует fimath по умолчанию возразите в действительности во время компиляции.

Сгенерируйте MEX-функцию test_mex использовать заводскую настройку значения по умолчанию MATLAB fimath.

resetglobalfimath;
fiaccel test 
fiaccel генерирует MEX-функцию, test_mex, в текущей папке.

Запустите test_mex.

test_mex   
ans =        
  0            
       DataTypeMode: Fixed-point: binary point scaling            
       Signedness: Signed            
       WordLength: 16        
       FractionLength: 15

Измените значение по умолчанию MATLAB fimath значение, таким образом, это больше не совпадает с установкой, используемой во время компиляции.

F = fimath('RoundingMethod','Floor');
globalfimath(F); 

Очистите MEX-функцию из памяти и повторно выполните его.

clear test_mex 
test_mex
Несоответствие обнаруживается, и MATLAB генерирует предупреждение.
testglobalfimath_mex 
Warning: This function was generated with a different default fimath than the current default.   
ans =        
   0            
      DataTypeMode: Fixed-point: binary point scaling            
      Signedness: Signed             
      WordLength: 16         
      FractionLength: 15
Чтобы избежать этой проблемы, разделите fimath свойства из вашего алгоритма при помощи таблиц типов. Для получения дополнительной информации смотрите Отдельные Определения типов из Алгоритма.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте