Документация

Генерация профиля MEX

Можно использовать профилировщика MATLAB со сгенерированной MEX-функцией. В качестве альтернативы, 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 это вызывает вашу функцию MATLAB, вы можете:

Пример

Вы используете Профилировщик, чтобы идентифицировать функции или линии кода MATLAB, которые производят сгенерированный код, которые занимают большую часть времени. Следующее является примером функции MATLAB, которая преобразует представление ее входных матриц A и B от упорядоченного по строкам до упорядоченного по столбцам размещения в одной из его линий. Такое преобразование имеет долгое время выполнения для больших матриц. Предотвращение преобразования путем изменения, что конкретная линия 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 упорядоченное по строкам 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 упорядоченном по строкам размещении. Код затем использует coder.ceval чтобы вызвать внешний C функционируют 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, который является суммой всех элементов A и B. Эффективность функционального foo.c независимо от ли матрицы A и B представлены в упорядоченных по строкам или упорядоченных по столбцам размещениях. MyFunction возвращает различие sum_abs и sum.

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

Эффект складных выражений на покрытии кода MEX

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

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

Профилирование функции MATLAB MyFoldFunction показывает это покрытие кода в Детализированном отчете Профиля:

Однако профилируя MEX-функцию MyFoldFunction_mex показывает различное покрытие кода:

Линии 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 эффективность сгенерированного кода. Такая оптимизация также заставляет покрытие MEX-функции отличаться от функции MATLAB.