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sumXY = sumXY + h'*t beschleunigen |
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| Pangolin |
Gast
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Verfasst am: 15.03.2013, 03:26
Titel: sumXY = sumXY + h'*t beschleunigen
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Hallo allerseits,
könnt ihr mir Tipps geben, wie ich die Operation
sumXY = sumXY + h'*t;
beschleunigen kann?
sumXY ist eine Single 256x500000 matrix,
h ist ein 1x256 single Vektor und t ein 1x500000 single Vektor.
Momentan braucht diese Operation viel zu lange, da ich sie momenten sehr oft wiederholen muss, wirkt sich das erheblich auf die Programmlaufzeit aus.
Gruß
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| MaFam |
Forum-Meister
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Beiträge: 799
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Verfasst am: 15.03.2013, 09:37
Titel:
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Hallo,
ich sehe keine Möglichkeit, diese Operation selbst zu beschleunigen, außer durch Parallelisierung. Man kann vielleicht dafür sorgen, dass man die Operation seltener durchführen muss. Dazu benötigt man aber mehr Information über das Gesamtproblem.
Grüße, Marc
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| Andreas Goser |
Forum-Meister
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Verfasst am: 15.03.2013, 10:43
Titel:
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Falls SINGLE nur aus Gründen der Speicherplatzersparnis benutzt wird, bitte mal versuchen DOUBLEs zu benutzen. Bei manchen Operation auf manchen Plattformen mit manchen Releases  geht das schneller.
Vielleicht loh´t es sich auch alle h'*t Ergebnisse erst in eine (pre-allokierte) Matrix zu schreiben und erst zum Schluss die Summe zu bilden.
Ansonsten hilft nach meiner Erfahrung zu prüfen obe *wirklich* diese Datenmenge benötigt wird um die Fragestellugn zu beantworten. Sehr häufig sehe ich, dass die Daten verarbeitet werde die man hat - weil man hat sie halt  - aber es ist gar nicht wirklich nötig.
Andreas
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 15.03.2013, 11:45
Titel:
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Hallo,
ändern sich h und t in jedem Schleifendurchlauf oder nur einer der beiden?
Falls z.B. h zumindest über eine gewisse Anzahl Schritte gleich bleibt, kann man die passenden t-Vektoren erstmal aufsummieren.
Grüße,
Harald
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| Jan S |
Moderator
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Verfasst am: 15.03.2013, 13:35
Titel: Re: sumXY = sumXY + h'*t beschleunigen
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Hallo Pangolin,
Du kannst http://www.mathworks.de/matlabcentr.....multi-dimensional-support und http://www.mathworks.de/matlabcentr.....perations-on-n-d-matrices versuchen.
An sich ist die lineare Algebra in Matlab aber bereits sehr effizient implementiert. Aber vielleicht lässt sich an anderer Stelle viel einsparen: Ändern sich wirklich alle Werte in jeder Iteration? Kann man soetwas ausnutzen:
Dann kann es noch Gründe geben, aus denen die JIT-Acceleration den Befehl nicht optimieren kann. Dies lässt sich aber nur diskutieren, wenn wir den relevanten Code sehen, und nicht nur eine einzelne Zeile.
Regel: Einzelne Zeilen lassen sich im Allgemeinen nicht optimieren, sondern nur Algorithmen.
Gruß, Jan
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