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Rendimiento y memoria

Generar perfil de código, mejorar el rendimiento, reducir los requisitos de memoria

Escriba código que sea simple y legible, especialmente para la primera implementación. Si el código se optimiza de forma prematura, puede quedar innecesariamente complejo y no proporcionar una mejora de rendimiento significativa. Entonces, si la velocidad representa un problema, puede medir cuánto tarda el código en ejecutarse y crear un perfil para el código a fin de identificar sus cuellos de botella. Si es necesario, puede tomar medidas para mejorar el rendimiento.

MATLAB® gestiona automáticamente el almacenamiento de datos por usted. Sin embargo, si la memoria representa un problema, puede identificar los requisitos de la memoria y aplicar técnicas para utilizarla de forma más eficiente.

Funciones

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ticStart stopwatch timer
tocRead elapsed time from stopwatch
cputimeCPU time used by MATLAB
timeitMeasure time required to run function
profileProfile execution time for functions
benchMATLAB benchmark
memoryMemory information
inmemNames of functions, MEX files, and classes in memory
packConsolidate workspace memory
memoizeAdd memoization semantics to function handle
MemoizedFunctionCall memoized function and cache results
clearAllMemoizedCachesClear caches for all MemoizedFunction objects

Temas

Medir y crear perfiles de códigos

Medir el rendimiento del código

Utilice la función timeit o las funciones de cronómetro temporizador, tic y toc, para cronometrar cuánto tarda el código en ejecutarse.

Profile Your Code to Improve Performance

Use the Profiler to measure the time it takes to run your code and identify which lines of code consume the most time or which lines do not run.

Determine Code Coverage Using the Profiler

To determine how much of a file MATLAB executes when you profile it, run the Coverage Report.

Mejorar el rendimiento

Técnicas para mejorar el rendimiento

Para acelerar el rendimiento del código, hay varias técnicas que puede considerar.

Identificar y reducir los requisitos de memoria

How MATLAB Allocates Memory

Write more memory-efficient code by understanding how MATLAB allocates memory.

Strategies for Efficient Use of Memory

Reduce memory usage in your programs, use appropriate data storage, avoid fragmenting memory, and reclaim used memory.

Avoid Unnecessary Copies of Data

MATLAB can apply memory optimizations when passing function inputs by value.

Resolver errores de memoria insuficiente

MATLAB devuelve un error cuando solicita un segmento de memoria del sistema operativo mayor que el espacio disponible.

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