Rendimiento y 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 perfilar el código para identificar 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.
Apps
| Profiler | Ejecutar código y medir el tiempo de ejecución para mejorar el rendimiento |
Funciones
Temas
Medir y perfilar código
- Medir el rendimiento del código
Utilice la funcióntimeito las funciones de cronómetro temporizador,ticytoc, para cronometrar cuánto tarda el código en ejecutarse. - Perfilar código para mejorar el rendimiento
Utilice Profiler para medir cuánto tiempo lleva ejecutar código e identificar qué líneas de código consumen la mayor parte del tiempo o qué líneas no se ejecutan. - Measure Code Complexity Using Cyclomatic Complexity
Quantify code complexity based on cyclomatic complexity.
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
Resuelva problemas cuando MATLAB no puede asignar la memoria solicitada.
