哪一个更快？使用matlab.m文件还是其.dll版本？

我正在运行一个算法，执行它需要很多时间（大约24小时！）。我只是想，如果我从我的.m文件创建一个.dll，然后运行它，它会比现在快得多？这是个好主意还是浪费时间：）。谢谢你的评论。

看看这个，那里的人也建议使用

我自己也有过从C代码创建一个文件供matlab代码调用的经验，这非常快（我猜速度与独立C代码差不多）。

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简短的回答是不，这不是一个好主意，是的，这可能是浪费时间。MATLAB编译器实际上并没有将M文件编译成机器代码，只是将它们包装成一个独立的可执行文件并对其进行加密。有关详细说明，请参阅此页：

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另一方面，编写一个在C语言中执行相同计算的mex函数将使性能提高几个数量级。对于某些类型的代码，我已经经历了100倍的增长。请参阅有关如何编写mex函数的参考：。

简短的回答是不，这不是一个好主意，是的，这可能是浪费时间。MATLAB编译器实际上并没有将M文件编译成机器代码，只是将它们包装成一个独立的可执行文件并对其进行加密。有关详细说明，请参阅此页：

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另一方面，编写一个在C语言中执行相同计算的mex函数将使性能提高几个数量级。对于某些类型的代码，我已经经历了100倍的增长。请参阅有关如何编写mex函数的参考：。

这取决于您的代码，请参阅此。如果您已经使用矢量化操作、预分配矩阵和将除法转换为乘法对代码进行了充分优化，那么下一步将是运行探查器，查看代码中占用时间最多的部分，并重点关注这些部分

我发现，将我的问题分为多个批次，并在每个核心专用的matlab实例中运行它们非常有帮助

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如果所有这些都花了太长时间，那么考虑投资时间使用MEX。当然，现在将代码移植到C/C++需要一定的时间。

这取决于您的代码，请参见此。如果您已经使用矢量化操作、预分配矩阵和将除法转换为乘法对代码进行了充分优化，那么下一步将是运行探查器，查看代码中占用时间最多的部分，并重点关注这些部分

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如果所有这些都花了太长时间，那么考虑投资时间使用MEX。当然，现在将代码移植到C/C++需要一定的时间