Цикл for против векторизации в MATLAB

Я не просматривал ваш код, но компилятор JIT в последних версиях Matlab улучшился до такой степени, что ситуация, с которой вы сталкиваетесь, довольно распространена - циклы могут быть быстрее, чем векторизованный код. Трудно заранее сказать, что будет быстрее, поэтому лучший подход — написать код наиболее естественным образом, профилировать его, а затем, если есть узкое место, попробовать переключиться с циклов на векторизованный (или наоборот).

JIT-компилятор MATLAB был значительно улучшен за последние пару лет. И хотя вы правы в том, что в целом следует векторизовать код, по моему опыту, это верно только для определенных операций и функций, а также зависит от того, сколько данных обрабатывают ваши функции.

Лучший способ узнать, что работает лучше всего, — это профилировать ваш MATLAB. код с векторизацией и без нее.

Возможно, матрица из нескольких элементов не является хорошим тестом на эффективность векторизации. В конце концов, от приложения зависит, что работает хорошо.

Кроме того, обычно векторизованный код выглядит лучше (более соответствует базовой модели), но во многих случаях это не так, и в конечном итоге это вредит реализации. То, что вы сделали, прекрасно, поскольку теперь вы знаете, что лучше всего подходит для вас.

Я бы не назвал это векторизацией.

Похоже, вы выполняете какую-то операцию фильтрации. По-настоящему векторизованная версия такого фильтра — это исходные данные, умноженные на матрицу фильтра (то есть на одну матрицу, представляющую весь цикл for).

Проблема с этими матрицами заключается в том, что они настолько разрежены (всего несколько ненулевых элементов по диагонали), что их использование вряд ли когда-либо будет эффективным. Вы можете использовать команду sparse, но даже в этом случае элегантность записи, вероятно, не оправдывает требуемой дополнительной памяти.

Раньше Matlab плохо работал с циклами for, потому что даже счетчики циклов и т. д. по-прежнему обрабатывались как сложные матрицы, поэтому все проверки для таких матриц оценивались на каждой итерации. Я предполагаю, что внутри вашего цикла for все эти проверки по-прежнему выполняются каждый раз, когда вы применяете коэффициенты фильтра.

Возможно, здесь пригодятся функции Matlab filter и filter2? Вы также можете прочитать этот пост: Улучшение кода построения матрицы MATLAB: или векторизация кода для начинающих

Одним из возможных объяснений являются накладные расходы при запуске. Если за сценой создается временная матрица, будьте готовы к выделению памяти. Кроме того, я думаю, что MATLAB не может сделать вывод, что ваша матрица мала, поэтому будут накладные расходы на цикл. Таким образом, ваша векторизованная версия может оказаться в коде вроде

double* tmp=(double*)malloc(n*sizeof(double));
for(size_t k=0;k<N;++k)
    {
//  Do stuff with elements
    }
free(tmp);

Сравните это с известным количеством операций:

double temp[2];
temp[0]=...;
temp[1]=...;

Таким образом, JIT может быть быстрее, когда время без счетчика цикла malloc велико по сравнению с рабочей нагрузкой для каждого вычисления.