技术标签： matlab和c 性能
我一直在使用Matlab和C约10年。对于为我的研究实现的每个数值算法，我总是从使用Matlab的原型开始，然后将项目翻译成C，以获得10倍到100倍(我不是开玩笑)性能改进。当然，我比较优化的C代码和完全矢量化的Matlab代码。平均而言，改善约为50倍。
在这两种编程语言背后有很多细微差别，以下是一些误解：
> Matlab是一个脚本语言，但C是编译
Matlab使用JIT编译器将脚本翻译为机器码，通过使用Matlab提供的编译器，您可以将速度提高1.5倍至2倍。
> Matlab代码可能能够完全矢量化，但是你必须在C中手动优化你的代码
完全矢量化的Matlab代码可以调用用C/C++ / Assembly编写的库(例如Intel MKL)。但是简单的C代码可以由现代编译器合理地矢量化。
> Matlab提供的工具箱和例程应该进行很好的调整，并且应该具有合理的性能
除了线性代数例程之外，性能通常很差。
与矢量化Matlab代码相比，在C中可以获得10x〜100x性能的原因：
>在Matlab中调用外部库(MKL)会花费时间。
> Matlab中的内存是动态分配和释放的。例如，小矩阵乘法：
A = B * C D * E F * G
需要Matlab创建2个临时矩阵。在C中，如果你之前分配你的内存，你创建NONE。现在想象你循环这个语句1000次。 C中的另一个解决方案由C 11 Rvalue引用提供。这是C中最大的改进之一，现在C代码可以像纯C代码一样快。
>如果你想做并行处理，Matlab模型是多进程的
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