Performance 编译Simulink/Matlab x Fortran-性能

我必须向我的客户证明Fortran比Matlab/Simulink快。他正在考虑将一段代码从fortran移植到Matlab。代码主要是逻辑和程序子程序。它不使用任何原生矩阵运算或数学函数特征值、非线性方程等 考虑到互联网上的一些参考资料和每种语言的固有特征，我认为谁更快的问题已经得到了回答，但我需要具体的数据

我找到的所有图表都比较了Matlab/Simulink x Fortran，但没有指定Matlab代码是否使用Matlab编码器工具箱编译。我认为这是一个关键问题

我并不是说编译代码会使matlab比fortran更快，而是为了真正说服某人，我希望看到结果

一个良好的开端是：

性能-Matlab.m编译的Matlab编码器工具箱X Intel Fortran 性能-Simulink编译的实时工具箱X Intel Fortran 有人已经测试过这个场景吗？

MATLAB编译器不会让您的代码更快，它旨在将您的代码分发给没有MATLAB的第三方用户。您需要在编译代码的同时提供MCR或MATLAB组件运行时，它本质上是MATLAB的无头版本，如果您拥有MATLAB编译器的许可证，您可以自由分发

现在，如果您使用MATLAB编码器或Simulink的Simulink编码器从MATLAB代码生成C代码，那么与解释的MATLAB代码相比，您可能会获得一个更快的速度。即使如此，这也取决于所讨论的代码。此外，这只支持与C代码生成兼容的MATLAB语言的子集。

MATLAB编译器不会使您的代码更快，它旨在将您的代码分发给没有MATLAB的第三方用户。您需要在编译代码的同时提供MCR或MATLAB组件运行时，它本质上是MATLAB的无头版本，如果您拥有MATLAB编译器的许可证，您可以自由分发

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现在，如果您使用MATLAB编码器或Simulink的Simulink编码器从MATLAB代码生成C代码，那么与解释的MATLAB代码相比，您可能会获得一个更快的速度。即使如此，这也取决于所讨论的代码。而且，它只支持与C代码生成兼容的MATLAB语言的一个子集。

我最近使用MATLAB编码器编译的MATLAB代码产生了x20！的加速！。实际预期的加速取决于许多因素。如果您的Matlab代码是高度矢量化的，并且主要使用线性代数例程，那么编码器不太可能产生太多的加速。但是如果你的算法中有多个循环和条件，那么你确实可以实现数量级的加速，就像我上面的例子一样

在后台，Matlab的线性代数通过使用高度优化的Fortran代码的MKL/ACML库使用BLAS/LAPACK。因此，除非您编写非常高效的Fortran，否则您不可能超越Matlab，尽管高度矢量化的Matlab线性代数/数学算法的函数调用开销很大。但是，如果您的代码使用条件/循环和类似的非数学编程结构，那么情况可能会改变。简而言之，没有简单的答案——这取决于您的特定算法/程序

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暂且不考虑性能，与Fortran相比，Matlab还有许多其他优点，包括大量经过测试的内置函数，并实现了快速的开发周期。

我最近使用Matlab编码器编译的Matlab代码产生了x20！的加速！。实际预期的加速取决于许多因素。如果您的Matlab代码是高度矢量化的，并且主要使用线性代数例程，那么编码器不太可能产生太多的加速。但是如果你的算法中有多个循环和条件，那么你确实可以实现数量级的加速，就像我上面的例子一样

在后台，Matlab的线性代数通过使用高度优化的Fortran代码的MKL/ACML库使用BLAS/LAPACK。因此，除非您编写非常高效的Fortran，否则您不可能超越Matlab，尽管高度矢量化的Matlab线性代数/数学算法的函数调用开销很大。但是，如果您的代码使用条件/循环和类似的非数学编程结构，那么情况可能会改变。简而言之，没有简单的答案——这取决于您的特定算法/程序

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暂时撇开性能不谈，与Fortran相比，Matlab还有许多其他优势，包括大量经过测试的内置函数和快速的开发周期。

您需要问一个定义更为严格的问题—Fortran是否比Matlab/Simulink快，没有单一的答案

首先，写te很容易 任何一种语言的错误、缓慢算法。因此，您需要指定特定的、编写良好的算法

第二，在很多事情上，MATLAB甚至比写得非常好的Fortran或C都要快。例如，如果你想把两个大矩阵相乘，或者计算一些特征值，或者其他MATLAB最擅长的线性代数，你是无法打败它的。另一方面，如果你正在做一些逻辑性很强的事情，而这些逻辑性又无法矢量化，那么Fortran可能会更快，只要它写得好

当你将MATLAB Coder引入到图片中时，后面这些东西是最有可能通过转换为C代码而从加速中获益的东西，主要是因为前面的东西真的不能加速很多，这就是为什么你不能打败它们。但加速比是可变的——我见过超过10-15倍的加速比，但有时也只有1-2倍

你没有提到你在哪里找到了将MATLAB与Fortran进行比较的图表，但是如果你在互联网上找到它们，我认为这是一个相当安全的假设，它们不涉及MATLAB编码器的C代码生成，只代表MATLAB的性能

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最后-另一种加速MATLAB的方法是使用并行计算工具箱对其进行并行化，该工具箱使您能够在本地计算机的内核上并行化，还可能使用集群上的分布式计算服务器并行化。用MATLAB代码做这件事通常比用MATLAB编码器加速产生C代码要容易得多——所以如果你认为在比较中考虑MATLAB编码器是很重要的，你也应该考虑这个问题。

你需要问一个更严格定义的问题——没有关于FORTRAN是否比Matlab/Simulink更快的答案。

首先，用这两种语言编写糟糕、缓慢的算法很容易。因此，您需要指定特定的、编写良好的算法

第二，在很多事情上，MATLAB甚至比写得非常好的Fortran或C都要快。例如，如果你想把两个大矩阵相乘，或者计算一些特征值，或者其他MATLAB最擅长的线性代数，你是无法打败它的。另一方面，如果你正在做一些逻辑性很强的事情，而这些逻辑性又无法矢量化，那么Fortran可能会更快，只要它写得好

当你将MATLAB Coder引入到图片中时，后面这些东西是最有可能通过转换为C代码而从加速中获益的东西，主要是因为前面的东西真的不能加速很多，这就是为什么你不能打败它们。但加速比是可变的——我见过超过10-15倍的加速比，但有时也只有1-2倍

你没有提到你在哪里找到了将MATLAB与Fortran进行比较的图表，但是如果你在互联网上找到它们，我认为这是一个相当安全的假设，它们不涉及MATLAB编码器的C代码生成，只代表MATLAB的性能

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最后-另一种加速MATLAB的方法是使用并行计算工具箱对其进行并行化，该工具箱使您能够在本地计算机的内核上并行化，还可能使用集群上的分布式计算服务器并行化。用MATLAB代码做这件事通常比用Matlab编码器加速产生C代码要容易得多。因此，如果你认为在比较中考虑MATLAB编码器是至关重要的，那么你也应该考虑这个问题。

PS：不能评论FORTRAN位，因为我从来没有使用过它。然而，MATLAB在后台使用FORTRAN例程。FORTRAN已经22年没有成为FORTRAN了。请更新你的字典。PS：不能评论FORTRAN位，因为我从未使用过它。然而，MATLAB在后台使用FORTRAN例程。FORTRAN已经22年没有成为FORTRAN了。请更新您的字典。@edited->Matlab编译器已更改为Matlabcoder@edited->Matlab编译器更改为Matlab代码谢谢您的回答。我有一个已经用fortran编写的代码，由于其他原因，我的客户希望将其迁移到Matlab。因此，conde很有可能包含无法矢量化的大部分逻辑，我同意这是一个相关信息，应该在问题中提及。2我获得的来源是。3并行计算工具箱确实是一个很好的解决方案，但由于我已经有一个运行良好的计算网格，我将生成一个独立的可执行文件，稍后将使用该网格并行运行多个案例。它不是并行的，但它将提高总体速度。根据客户希望从Fortran迁移到MATLAB的原因，以及代码的特殊性质，您可能会发现一个有用的中间点是将主要应用程序迁移到MATLAB，从而提高开发的易用性，但是保持性能密集型部件在

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Fortran-通过MATLAB MEX接口从MATLAB调用它们。感谢您的回答。我有一个已经用fortran编写的代码，由于其他原因，我的客户希望将其迁移到Matlab。因此，conde很有可能包含无法矢量化的大部分逻辑，我同意这是一个相关信息，应该在问题中提及。2我获得的来源是。3并行计算工具箱确实是一个很好的解决方案，但由于我已经有一个运行良好的计算网格，我将生成一个独立的可执行文件，稍后将使用该网格并行运行多个案例。它不是并行的，但它将提高总体速度。根据客户希望从Fortran迁移到MATLAB的原因，以及代码的特殊性质，您可能会发现一个有用的中间点是将主要应用程序迁移到MATLAB，从而提高开发的易用性，但是将性能密集型部分保留在Fortran中—通过MATLAB MEX接口从MATLAB调用它们。