Question

我用C ++编写了一个mex文件，以提高MATLAB中缓慢'for循环'的速度。我写了两个版本，一个没有openMP，另一个没有。获得的收益非常好，但是在测试我注意到的时序时，由于多线程，出现了意想不到的结果：当mex文件传回MATLAB时出现时滞。

我通过MATLAB中的主文件运行程序，该文件调用mex文件的两个版本并使用tic-toc计时;它还计算循环本身。每个mex文件完成后，时间将显示在MATLAB命令窗口中，随后进行下一次计算。此外，当多线程mex文件启动时，从观察CPU使用情况可以看出，因为两个CPU都达到了100％。代码格式为

Initial data generation for inputs....;  
tic;  
[Output] = mex_unthreaded(inputs...);  
Time_unthreaded = toc  
tic;  
[Output_threaded] = mex_threaded(inputs...);  
Time_threaded = toc  
tic;  
MATLAB loops...;  
Time_MATALB = toc

从非openMP mex文件中，当C ++传回MATLAB时并不明显，因为CPU使用率没有明确的变化。但是，当openMP mex文件运行时，当C ++代码传回MATLAB时，它有明显的终点：CPU使用率下降。这意味着我可以粗略地将C ++时间用于观察CPU使用情况。从CPU使用率下降到MATLAB中的时序出现的时间似乎有大约20％的滞后。例如，从观察CPU的使用情况来看，我得到300s的CPU为100％，然后额外约75s，直到MATLAB从tic-toc定时注册~377s。

我只能认为这是传递回MATLAB的数据的某种开销，因为滞后时序随着输出的数据变大而增加。我对这个结果不满意的原因是我认为数据是在MATLAB内存中通过指向MATLAB mxArrays的指针在C ++中处理的。因此，不应该传回任何信息。

我想到的第二种可能性是，一旦mex文件结束，MATLAB可能正在对数据进行某种形式的分析，例如： max-mins等。

如果有人能够对此事有所了解，我们将不胜感激。

非常感谢

Answer 1

我可以在我的系统上调用mex函数（也使用OpenMP），在一毫秒内传入相当大量的数据（大约100 MB，大约6 MB），根据{ {1}} / tic，这意味着在我的情况下，任何后期处理的MatLab都是非常小的。

您返回的是哪类数据（实数或复数矩阵，单元数组，结构数组或其他内容）以及数据量是多少？

请记住，OpenMP可能无法并行化所有代码，最后通常需要执行减少步骤，或者计算的分割可能不均匀，因此一个CPU需要更长时间，或者如果没有OpenMP，您可能会有一大块处理编译指示。但我不认为回到MatLab导致你看到的延迟。

Answer 2

我认为你认为滞后与数据大小成正比是正确的。我意识到我的帖子之后！我还使用GetTickCount在C ++中使用时序运行代码，并且与tic / toc几乎完全相同。

我正在使用intel i5来测试多线程。看起来分裂并不是偶然的，但是它总是在最后而不是在整个计算过程中似乎很奇怪。两个核心在代码开始时达到100％，并一直保持到最后。我假设一个线程必须在另一个线程之前完成，尽管从循环中，它们应该在两个线程之间非常均匀地分布，而不是20％不同。

感谢您的回复。我现在感到满意的是，在MATLAB和mex文件之间传输数据没有任何开销。我刚刚完成了我的C ++多线程编码!!!

当C ++ mex文件完成并将数据传回MATLAB时是否存在开销？

2 个答案: