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Skript Laufzeit optimieren - Verkettete For Schleife

 

NiklasMatlab

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     Beitrag Verfasst am: 18.03.2021, 02:23     Titel: Skript Laufzeit optimieren - Verkettete For Schleife
  Antworten mit Zitat      
Hey fleißige Programmierer,

ich müsste ein paar Zeilen code optimeiren, durch die mein Programm teilweise 10 Stunden braucht um durchzulaufen, vielleicht kann mir wer helfen.

Folgende Zeilen bereiten das Problem:

Code:
 d = 1;
  temp = 1;
  A2 = zeros(length(B),length(B));
  for i = 1: length(B)
      for j = 1: d
          A2(i,j) = sum(B(i).b .* B(j).b);
          temp = temp+1;
      end
      d = d+1;
  end



Die Workspace Variablen sind im Anhang unter Datein gespeichert.

Vielleicht kann mir wer helfen:(

Mit freundlichen Grüßen,
Niklas

B.mat
 Beschreibung:

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 Dateiname:  B.mat
 Dateigröße:  32.92 MB
 Heruntergeladen:  22 mal


Harald
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     Beitrag Verfasst am: 18.03.2021, 10:27     Titel:
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Hallo,

für den gegebenen Datensatz benötigt mein Rechner 1 Minute.
Warum sind das bei dir 10 Stunden? Hast du einen Datensatz, der deutlich größer ist? Hast du viele solcher Datensätze? Hier wären genauere Informationen hilfreich.

Wenn es darum geht, den vorliegenden Code zu beschleunigen:
Code:
Bmat = vertcat(B.b);
A2_alt = tril(Bmat * Bmat');

Das dauert bei mir nur 2 Sekunden, davon etwa 2/3 für das Verketten. Wenn du die Möglichkeit hast, würde ich b direkt als Matrix statt als Struktur speichern.

Grüße,
Harald
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NiklasMaltab

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     Beitrag Verfasst am: 18.03.2021, 20:22     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo Harald, der gegebene Datensatz ist nur ein Beispiel und ein kleiner Datensatz.
Habe viele die wesentlich größer sind.

Ok Danke schonmal für die Beschleunigung.

Würde es als Matrix schneller gehen?
 
Harald
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     Beitrag Verfasst am: 18.03.2021, 21:52     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

Zitat:
der gegebene Datensatz ist nur ein Beispiel und ein kleiner Datensatz. Habe viele die wesentlich größer sind.

Das dachte ich mir. Die Frage ist, wie groß der echte Datensatz ist. Passt z.B. ein Datensatz komplett in den Speicher?
Vektorisierter Code benötigt oft mehr Speicher, insofern sind das wichtige Punkte.

Zitat:
Würde es als Matrix schneller gehen?

Ja! Bei meinem Versuch gingen 2/3 der Zeit für die Umwandlung von Struct zu Matrix drauf. Wenn man direkt mit einer Matrix arbeitet, benötigt nochmal um einen Faktor 3 weniger Zeit.

Grüße,
Harald
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NiklasMatlab

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     Beitrag Verfasst am: 19.03.2021, 21:45     Titel:
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Ne , manchmal bekomme ich die Fehlermeldung "out of memory".
 
Harald
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     Beitrag Verfasst am: 20.03.2021, 11:08     Titel:
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Hallo,

und nun? Wie meinst du, dass man dir nach diesem Satz nun helfen kann oder soll?

Nochmal: wie groß sind deine Datensätze (maximal)?

Zudem:
* wie groß ist dein Arbeitsspeicher?
* wie sieht dein aktueller Code aus?
* in welcher Zeile genau bekommst du die Fehlermeldung?

In dem Beispieldatensatz waren sehr viele Nullen enthalten. Wenn das bei den anderen Datensätzen auch so ist, können dünnbesetzte Matrizen ( sparse ) Speicher sparen und die Berechnungen beschleunigen.

Grüße,
Harald
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Mmmartina
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     Beitrag Verfasst am: 20.03.2021, 18:20     Titel:
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Je nach Umfang der Daten bzw des Codes kann auch die Verteilung auf mehrere Prozessorkerne sinnvoll sind. Hierzu solltest du unter parallel Computing bzw der entsprechenden Toolbox näheres finden.

Aber grundsätzlich müsste man erstmal wissen, was "viele Daten" sind und wie viel Arbeitsspeicher vorhanden ist. (Und welche Programme zusätzlich im Hintergrund noch Arbeitsspeicher fressen.)
_________________

LG
Martina

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Jan S
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     Beitrag Verfasst am: 22.03.2021, 15:35     Titel: Re: Skript Laufzeit optimieren - Verkettete For Schleife
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Hallo NiklasMatlab,

Die Grundregel für Schleifen lautet:
Vermeide alle wiederholte Arbeit im Inneren der Schleife.

Damit:
Code:
A2 = zeros(length(B),length(B));
  for i = 1: length(B)
      bi = B(i).b.';
      for j = 1:i
          A2(i, j) = B(j).b * bi;   %
      end
  end

Hier wird das DOT-Produkt verwendet, statt SUM und die elementweise Multiplikation.

Als Matrix wäre das natürlich schneller. Das Problem ist dabei wohl die Größe des RAMs, aber da heißt die Lösung: Mehr RAM installieren.

Gruß Jan
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