我正在将一些低级操作从原生matlab代码转换为C / mex代码，并且速度非常快。 （这些低级操作可以在.m代码中进行矢量化，但我认为我的内存命中大数据b / c。无论如何。）我注意到用不同的CFLAGS编译mex代码可以引起轻微的改进。例如，CFLAGS = -O3 -ffast-math确实提供了一些加速，但代价是温和的数字不准确。
我的问题：使用哪种“最佳”CFLAGS，而不会产生太多其他副作用？看来，至少就是这样
CFLAGS = -O3 -fno-math-errno -fno-unsafe-math-optimizations -fno-trapping-math -fno-signaling-nans都没关系。我不确定-funroll-loops。
另外，你如何优化半自动使用的CFLAGS套装，而不会疯狂？
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如果你知道目标CPU ......或者至少愿意保证“最小”CPU ......你一定要考虑-mcpu和-march。
性能提升可能很大。
答案 1 :(得分：1)
无论ATLAS在您的机器上使用什么（http://math-atlas.sourceforge.net/）都可能是一个很好的起点。我不知道ATLAS会自动优化特定的编译器标志，但开发人员可能花了相当多的时间手工完成。