Question

我使用mex和it ++在C中重写了我的MATLAB函数，但是我的mex实现比我的MATLAB函数慢得多。我想知道是否有人能告诉我我做错了什么。 MATLAB

for idx = 1:length(eps_r)
    if (idx == 1) || (eps_r(idx) ~= eps_r(idx-1))
        v_p     = c/sqrt(eps_r(idx)); % m/s - Propogation Velocity
        dz      = v_p*dt/2;
        k       = 2*w/v_p; % rad/m
        z_shift = exp(1i*dz*sqrt((repmat(k,1,size(data,2))).^2-(repmat(kx,size(data,1),1)).^2));
    end

    fk_data(idx,:) = ifft(mean(data))*exp(-1i*2*pi*freq(1)*time(idx));
    data    = data.*z_shift;
end

MEX with IT ++

 for(int idx = 0; idx < eps_r.size();  idx++ )
 {
     if ( (idx == 1) || (eps_r(idx) != eps_r(idx-1) ) )
     {
         v_p =  2.9979e+08 / sqrt(eps_r(0));

         dz = v_p * time(0)/2;
         k = 2 * w / v_p;

         for(int y = 0 ; y < z_shift.size(); y++) 
             z_shift(y) = exp(dz * i * sqrt(pow(z_shift_pt1(y),2) - pow(z_shift_pt2(y),2)));
     }

     fk_data =  ifft(complex_mean(data)) * exp(-i * 2 * itpp::pi * freq(0) * time(idx));
     data = elem_mult(data,z_shift);

}

}

Answer 1

IFFT有多大？如果这是代码花费大部分时间的地方，那么你不能指望从移植到C ++有显着的提升。 documentation for IT++ FFT function本身表明库的内存管理不是最优的，直接调用FFTW可能会更快。另一方面，Matlab在调用这些基本函数时经过了高度优化。

最新版本的Matlab基于实时（JIT）编译，可能比天真的C ++实现更好。

[最后，我相信IT ++并不是最快的C ++矩阵库。根据您的使用情况，您可能会更快地找到Armadillo或Eigen]。

使用IT ++的MEX比MATLAB慢？

1 个答案: