Matlab mex文件与其直接C等效文件相比较慢
我无法解释（并避免）Matlab mex程序与没有Matlab接口的相应C程序之间的速度差异。 我一直在分析数值分析程序：
int main(){ Well_optimized_code(); } 使用gcc 4.4针对Matlab-Mex等效编译（指向使用gcc44，这不是Matlab当前支持的版本，但出于其他原因需要）：
void mexFunction(int nlhs,mxArray* plhs[], int nrhs, const mxArray* prhs[]){ Well_optimized_code(); //literally the exact same code }
我执行的时间如下：
$ time ./C_version
与
>> tic; mex_version(); toc
时间上的差异是惊人的。 从命令行运行的版本平均需要5.8秒。 Matlab中的版本在21秒内运行。 对于上下文，mex文件替换SimBiology工具箱中的算法，该算法大约需要26秒才能运行。
与Matlab算法相比，C和mex版本都使用对openMP的调用线性扩展到27个线程，但为了进行性能分析，这些调用已被禁用并注释掉。
这两个版本以相同的方式编译，除了作为mex文件编译的必要标志：-fPIC –shared -lmex -DMATLAB_MEX_FILE应用于mex编译/链接。 我删除了对mex文件的左右参数的所有引用。 也就是说它不需要输入，也没有输出，它仅用于分析。
伟大而光荣的谷歌告诉我，与位置无关的代码不应该是经济放缓的源头，而且我不知所措。
任何帮助将不胜感激，
安德鲁
在Mathworks上与我的联系人发来一个月的电子邮件，玩我自己的代码，并在每个方向分析我的代码后，我得到了答案; 然而，这可能是我对技术问题的最不满意的答案：
短版本是“升级到Matlab版本2011a（上周正式发布），此问题现已解决”。
较长的版本考虑了与版本2010b及更早版本中的mex网关相关的开销问题。 我能够提取的最好的解释是，这个开销不会被评估一次，而是每次函数调用链接库中的另一个函数时我们都要付出一点代价。
虽然这种情况发生的原因让我感到困惑，但它至少与我所做的SHARK分析一致。 当我分析和比较本机应用程序和mex应用程序之间的差异时，会出现重复出现的模式。 我为应用程序编写的源代码中的函数花费的时间不会改变。 在本机和mex实现之间进行比较时，在库函数中花费的时间会略微增加。 用于构建此库的另一个库中的函数会大大增加差异。 随着我们不断深入，直到我们通过BLAS实施达到目标，时间差继续增加。
一些使用频繁的BLASfunction是罪魁祸首。 在本机应用程序中花费大约1％的计算时间的函数在mex函数中的时间为30％。
mex网关的实施似乎在2010b和2011a之间发生了变化。 在我的Macbook上，本机应用程序大约需要6秒，而mex版本需要6.5秒。 这是我可以处理的开销。
至于根本原因，我只能推测。 Matlab的根源在于解释性编码。 由于mex函数是动态库，我猜测每个mex库在运行时都不知道它被链接到了什么。 由于Matlab建议用户很少使用mex，然后仅用于小型计算密集型块，我认为很少实现大型程序（例如ODE求解器）。 像我这样的这些项目受到的影响最大。
我已经描述了一些Matlab函数，我知道这些函数在C中实现然后使用mex编译（特别是在动力学模型上调用sbioaccelerate之后的sbiosimulate，SimBiology工具箱的一部分）并且似乎有一些显着的加速。 因此，2011a更新似乎比通常的半年升级更广泛。
对类似问题的其他程序员来说，祝他好运。 感谢所有有用的建议让我开始朝着正确的方向前进。
– 安德鲁
回想一下，Matlab将数组存储为列主要，将C / C ++存储为行主要。 您的循环结构/算法是否可能以主要方式迭代，导致Matlab中的内存访问时间不佳，但C / C ++中的访问时间很短？