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我用 matlab 写了一个有很多迭代的程序。它不能被矢量化，因为每次迭代中的数据处理都与前一次迭代中的数据处理相关。
然后我使用内置的 MATLAB 编码器将 matlab 代码转换为 mex，结果速度甚至更低。我不知道是否需要自己编写 mex 代码，因为 mex 代码似乎没有帮助。
最佳答案
我建议，如果可以的话，您可以与 MathWorks 取得联系，向他们征求一些建议。如果您无法做到这一点，那么我建议您认真阅读文档并在放弃之前尝试您找到的所有内容。
我发现对实现 MATLAB 代码的方式进行一些小的更改，并对项目设置进行一些小的更改(例如禁用对 Ctrl-C 的响应，对 MATLAB 的外部调用)可以提供生成的代码中速度差异一个数量级或更多。在 MathWorks 之外，没有多少人能够就哪些更改对您来说是值得/明智的提出好的建议。
我应该说我只在一个项目中使用过 MATLAB Coder，我根本不是专家(实际上什至不是称职的)C 程序员。尽管如此，我还是设法生成了混合后的原始 MATLAB 代码速度大约 10-15 倍的 C 代码。我通过以下方式实现了这一目标:a) 只是摆弄所有不同的设置以查看发生了什么，以及 b) 有条不紊地浏览文档，并查看我的 MATLAB 代码中是否有地方可以应用我遇到的任何构造(例如coder.nullcopy、coder.unroll 等)。当然，您的代码可能会有很大不同。
关于c - 为什么 mex 代码运行得比 matlab 代码慢，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18093471/
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