Performance 存在NaN值时的Matlab关系运算符性能

测试以下代码时（注意第二个片段中的*NaN）

关于Matlab的修订

R2012a64位

R2013a32位

我观察到以下奇怪的行为

R2012a64位

R2013a32位

因此，在R2013a 32位的情况下，NaN值的存在大大增加了运行时间。有人能告诉我这可能是从哪里来的吗

致以最良好的祝愿，

---

Thomas

问题可能是由于您的32位系统在

x=0（15000000）*NaN中重新分配~40MB内存所需的时间较长行。可能没有足够的可用RAM，需要将内存交换到磁盘。要检查哪个部分（分配或比较）有问题，请分别对这些部分进行检查

顺便说一句，不需要乘以NaN-你只需做
x=NaN（15000000）
您使用的是英特尔CPU，其中，对于32位代码，您使用的是它的FPU。对于NaN、Inf和非规范化以及。好消息是，SSE单元仅在非规范化情况下运行缓慢，并且以全速处理NAN，所以如果您能说服编译器发出SSE代码，您应该能够全速运行。对于x64，这是自动完成的，因为这意味着SSE2和ABI使用SSE寄存器，但由于x32浮点ABI使用FPU寄存器，FPU用于进行计算，以避免移动过多

我没有深入挖掘（我们使用嵌入式平台，但目前并非所有平台都有SSE），但我怀疑更改一些编译器/标志会有所帮助。如果是这样的话，检查事物是如何内联的，以便查看在每次函数调用中是否有SSE到FPU和返回。如果代码中某个地方有一个小的紧密循环，那么就有可能使用SSE

upd:Oops刚刚注意到这是matlab。推理仍然存在，但对于解决方案，您必须自己考虑。
注意，2013a 64位的行为与2012a类似，因此这不是版本之间的回归。感谢测试@MattB。-所以这就是架构。顺便说一句：在我的测试中，两个Windows 7都忘了说。责怪通常的嫌疑犯（JIT编译器）？为了获得更多细节，你可以分别对分配（
x=zero（15000000）
）、NaN的乘法和
*
进行tic/toc，看看它到底在哪里花费你的时间。我怀疑这不是JIT编译器，但是BLAS或LAPACK版本。我记得当MATLAB使用ATLAS而不是Intel库时，NaN处理是一个问题。不同版本的英特尔MKL可能会以不同的方式处理此问题。
version（'-blas'）
和
version（'-lapack'）
在每个平台上说了什么？Sry我不再有确切的数字了，但从计时中去掉分配并不会显著改变结果。
tic
x = zeros(1,5000000);
for i=1:10
        selector = x > 1;
end
toc

tic
x = zeros(1,5000000)*NaN;
for i=1:10
        selector = x > 1;
end
toc

Elapsed time is 0.056266 seconds.
Elapsed time is 0.059677 seconds.

Elapsed time is 0.070116 seconds.
Elapsed time is 3.995697 seconds.