Leistung und Arbeitsspeicher

Codeprofil prüfen, Leistung steigern und Arbeitsspeicheranforderungen senken

Verfassen Sie einfachen und lesbaren Code, insbesondere für die erste Implementierung. Code, der zu früh optimiert wird, kann unnötig komplex werden, ohne dass es zu einer signifikanten Leistungsverbesserung kommt. Wenn die Geschwindigkeit zu einem Problem werden sollte, können Sie messen, wie lang die Code-Ausführung dauert, und dann das Codeprofil prüfen, um Engpässe zu ermitteln. Im Bedarfsfall können Sie Schritte zur Leistungssteigerung ergreifen.

MATLAB^® kümmert sich automatisch um die Datenspeicherung. Wenn jedoch der Arbeitsspeicher ein Problem darstellt, können Sie Speicheranforderungen ermitteln und Techniken zur effizienteren Nutzung des Arbeitsspeichers anwenden.

Apps

Profiler

Run code and measure execution time to improve performance

Funktionen

alle erweitern

Messen und Prüfen des Codeprofils

`tic`	Start stopwatch timer
`toc`	Read elapsed time from stopwatch
`cputime`	CPU time used by MATLAB
`timeit`	Measure time required to run function
`profile`	Profile execution time for functions
`bench`	MATLAB benchmark

Ermitteln und Reduzieren der Speicheranforderungen

`memory`	Memory information
`inmem`	Names of functions, MEX files, and classes in memory

Cache-Ergebnisse von Funktionsaufrufen

`memoize`	Add memoization semantics to function handle
`MemoizedFunction`	Call memoized function and cache results
`clearAllMemoizedCaches`	Clear caches for all `MemoizedFunction` objects

Themen

Messen und Prüfen des Codeprofils

Measure the Performance of Your Code
Use the timeit function or the stopwatch timer functions, tic and toc, to time how long your code takes to run.
Profile Your Code to Improve Performance
Use the Profiler to measure the time it takes to run your code and identify which lines of code consume the most time or which lines do not run.
Measure Code Complexity Using Cyclomatic Complexity
Quantify code complexity based on cyclomatic complexity.

Verbesserung der Leistung

Techniques to Improve Performance

To speed up the performance of your code, there are several techniques that you can consider.
- Preallocation
- Vectorization

Ermitteln und Reduzieren der Speicheranforderungen

How MATLAB Allocates Memory
Write more memory-efficient code by understanding how MATLAB allocates memory.
Strategies for Efficient Use of Memory
Reduce memory usage in your programs, use appropriate data storage, avoid fragmenting memory, and reclaim used memory.
Avoid Unnecessary Copies of Data
MATLAB can apply memory optimizations when passing function inputs by value.
Resolve “Out of Memory” Errors
Troubleshoot errors when MATLAB cannot allocate the requested memory.

Leistung und Arbeitsspeicher

Apps

Funktionen

Messen und Prüfen des Codeprofils

Ermitteln und Reduzieren der Speicheranforderungen

Cache-Ergebnisse von Funktionsaufrufen

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Messen und Prüfen des Codeprofils

Verbesserung der Leistung

Ermitteln und Reduzieren der Speicheranforderungen

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