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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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Medir y crear perfiles de códigos

`timeit`	Measure time required to run function
`tic`	Start stopwatch timer
`toc`	Read elapsed time from stopwatch
`cputime`	Elapsed CPU time
`profile`	Profile execution time for functions
`bench`	MATLAB benchmark

Identificar y reducir los requisitos de memoria

`memory`	Display memory information
`inmem`	Names of functions, MEX-files, classes in memory
`pack`	Consolidate workspace memory

Almacenar resultados de llamadas de funciones en caché

`memoize`	Add memoization semantics to function handle
`MemoizedFunction`	Call memoized function and cache results
`clearAllMemoizedCaches`	Clear caches for all MemoizedFunction objects

Temas

Medir y crear perfiles de códigos

Medir el rendimiento de su programa

Para ver cuánto tiempo tarda el código en ejecutarse, utilice la función o las funciones del temporizador del cronómetro y.timeittictoc

Perfil para mejorar el rendimiento

Para identificar qué líneas de código consumen la mayor parte del tiempo o qué líneas no se ejecutan, perfique el código.MATLAB

Use Profiler para determinar la cobertura de código

Para determinar la cantidad de un archivo que se ejecuta cuando se hace un perfil, ejecute el informe de cobertura.MATLAB

Mejorar el rendimiento

Técnicas para mejorar el rendimiento

Para acelerar el rendimiento del código, hay varias técnicas que puede tener en cuenta.

La preasignación
Vectorización

Identificar y reducir los requisitos de memoria

Cómo MATLAB asigna memoria

Comprenda cómo asigna memoria para escribir código que usa la memoria de forma más eficaz.MATLAB

Estrategias para el uso eficiente de la memoria

Reduzca la cantidad de memoria que requiere el programa, determine el almacenamiento de datos adecuado, evite fragmentar la memoria y recupere la memoria usada.

Evitar copias innecesarias de datos

puede aplicar optimizaciones de memoria al pasar entradas de función por valor.MATLAB

Resolver errores de "fuera de memoria"

genera un mensaje cada vez que solicita un segmento de memoria del sistema operativo que es mayor que lo que está disponible.MATLABOutofMemory