带 mexCallMATLAB 的 Matlab mex 文件几乎比相应的 m 文件慢 300 倍

我开始用 C++ 实现一些 m 文件以减少运行时间。 m 文件生成 n 维点并计算这些点处的函数值。这些函数是用户定义的，它们作为函数句柄传递到 m 文件和 mex 文件。 mex 文件使用 mexCallMATLAB 和 feval 来查找函数值。

我构建了下面的示例，其中在 Matlab 命令行中构建的函数句柄 fn 被传递到 matlabcallingmatlab.m 和 mexcallingmatlab.cpp 例程。使用新打开的 Matlab，mexcallingmatlab 在 241.5 秒内计算该函数 200000，而 matlabcallingmatlab 在 0.81522 秒内计算该函数，因此 mex 实现速度慢了 296 倍。这些时间是第二次运行的结果，因为第一次运行似乎更大，可能是由于第一次加载程序等相关的一些开销。

我花了很多天在网上搜索这个问题并尝试了一些建议。我尝试了不同的 mex 编译标志来优化 mex，但性能几乎没有差异。 Stackoverflow 中的上一篇文章指出升级 Matlab 是解决方案，但我在 Mac OS X 版本：10.8.4 上使用的可能是最新版本的 MATLAB 版本：8.1.0.604 (R2013a)。我确实使用和不使用 –largeArrayDims 标志编译了 mex 文件，但这也没有任何区别。有人建议函数句柄的内容可以直接在 cpp 文件中编码，但这是不可能的，因为我想向具有向量输入和实数输出的任何类型函数的任何用户提供此代码。

据我发现，mex 文件需要通过 feval 函数才能使用函数句柄，而 m 文件可以直接调用函数句柄，前提是 Matlab 版本比某些版本新。

任何帮助将不胜感激。

在 Matlab 命令行中创建的简单函数句柄:

fn = @(x) x'*x 

matlab调用matlab.m :

function matlabcallingmatlab( fn )
x = zeros(2,1); 
for i = 0 : 199999
    x(2) = i; 
    f = fn( x ); 
end

mexcallingmatlab.cpp:

#include "mex.h"
#include <cstring>

void mexFunction( int nlhs, mxArray *plhs[],
                  int nrhs, const mxArray *prhs[] )
{
    mxArray *lhs[1], *rhs[2]; //parameters to be passed to feval
    double f, *xptr, x[] = {0.0, 0.0}; // x: input to f and f=f(x)
    int n = 2, nbytes = n * sizeof(double);  // n: dimension of input x to f

    // prhs[0] is the function handle as first argument to feval
    rhs[0] = const_cast<mxArray *>( prhs[0] );

    // rhs[1] contains input x to the function
    rhs[1] = mxCreateDoubleMatrix( n, 1, mxREAL);
    xptr = mxGetPr( rhs[1] );

    for (int i = 0; i < 200000; ++i)
    {
        x[1] = double(i);   // change input 
        memcpy( xptr, x, nbytes );  // now rhs[1] has new x
        mexCallMATLAB(1, lhs, 2, rhs, "feval");
        f = *mxGetPr( lhs[0] );
    }
}

mex文件的编译:

>> mex -v -largeArrayDims mexcallingmatlab.cpp

所以我尝试自己实现这个，我想我找到了缓慢的原因。

基本上你的代码有一个小的内存泄漏，你没有释放lhs mxArray从调用返回mexCallMATLAB。这并不完全是内存泄漏，因为 MATLAB 内存管理器会在 MEX 文件退出时释放内存：

MATLAB 分配动态内存来存储mxArrays in plhs。 当您清除 MEX 文件时，MATLAB 会自动释放动态内存。 但是，如果堆空间非常宝贵，请调用mxDestroyArray什么时候 你已经完成了mxArrays plhs指着。

显式仍然比隐式好...所以你的代码确实给 MATLAB 内存管理器的释放器带来了压力:)

mexcallingmatlab.cpp

#include "mex.h"

#ifndef N
#define N 100
#endif

void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
    // validate input/output arguments
    if (nrhs != 1) {
        mexErrMsgTxt("One input argument required.");
    }
    if (mxGetClassID(prhs[0]) != mxFUNCTION_CLASS) {
        mexErrMsgTxt("Input must be a function handle.");
    }
    if (nlhs > 1) {
        mexErrMsgTxt("Too many output arguments.");
    }

    // allocate output
    plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(N, 1, mxREAL);
    double *out = mxGetPr(plhs[0]);

    // prepare for mexCallMATLAB: val = feval(@fh, zeros(2,1))
    mxArray *lhs, *rhs[2];
    rhs[0] = mxDuplicateArray(prhs[0]);
    rhs[1] = mxCreateDoubleMatrix(2, 1, mxREAL);
    double *xptr = mxGetPr(rhs[1]) + 1;

    for (int i=0; i<N; ++i) {
        *xptr = i;
        mexCallMATLAB(1, &lhs, 2, rhs, "feval");
        out[i] = *mxGetPr(lhs);
        mxDestroyArray(lhs);
    }

    // cleanup
    mxDestroyArray(rhs[0]);
    mxDestroyArray(rhs[1]);
}

MATLAB

fh = @(x) x'*x;
N = 2e5;

% MATLAB
tic
out = zeros(N,1);
for i=0:N-1
    out(i+1) = feval(fh, [0;i]);
end
toc

% MEX
mex('-largeArrayDims', sprintf('-DN=%d',N), 'mexcallingmatlab.cpp')
tic
out2 = mexcallingmatlab(fh);
toc

% check results
assert(isequal(out,out2))

运行上述基准测试几次（以热身），我得到以下一致的结果：

Elapsed time is 0.732890 seconds.    % pure MATLAB
Elapsed time is 1.621439 seconds.    % MEX-file

与您最初度过的缓慢时光相差甚远！不过，纯 MATLAB 部分的速度大约是原来的两倍，这可能是因为调用外部 MEX 函数的开销。

（我的系统：Win8运行64位R2013a）