Как я выбираю компьютерное оборудование, которое лучше всего оптимизирует работу MATLAB?
Я не знаю, есть ли для этого пользовательский интерфейс. Самый простой способ, который я нашел, это через adb:
adb uninstall [-k] - remove this app package from the device
('-k' means keep the data and cache directories)
Так, например:
adb uninstall com.example.testandroidwear
Как упоминали @WaynePiekarski и @ Thoast83, если Android Износное устройство подключается через Bluetooth вместо прямого USB-подключения (например, при тестировании на Moto 360), поэтому вам необходимо использовать adb -s в соответствии с инструкциями Направление команд на конкретный экземпляр эмулятора / устройства в документация adb .
В этом случае это может быть что-то вроде:
adb -s localhost:4444 uninstall com.example.testandroidwear
при условии, что вы установили соединение точно так, как описано в Отладка по Bluetooth (в противном случае измените номер порта соответственно) .
4 ответа
Многим пользователям MATLAB необходимо оптимизировать производительность MATLAB, чтобы выполнять задействованные вычислительные задачи за минимальное время. Очевидно, что производительность любого приложения зависит от доступности системных ресурсов. Запуск MATLAB вместе с рядом других процессов ухудшит производительность MATLAB.
Я не рекомендую определенные марки компьютерного оборудования, однако существуют определенные системные требования, которые необходимы MATLAB для правильной работы. Для получения дополнительной информации о системных требованиях для MATLAB см. Следующее:
http://www.mathworks.com/support/sysreq/
http://www.mathworks.com/products/matlab/choosing_hardware.html
В этом документе рассматривается вопрос о том, какое компьютерное оборудование поможет MATLAB работать лучше всего.
ПРИМЕЧАНИЕ: Отвечая на этот вопрос, я могу предложить только некоторые корреляции, а не абсолютные значения. Если вы на самом деле не запустите команду BENCH в MATLAB для конкретной конфигурации, невозможно заранее предсказать какую-либо меру производительности для MATLAB. Приложение может интенсивно использовать память или центральный процессор (ЦП) для численных вычислений. Вы можете протестировать свою систему, набрав BENCH в командном окне MATLAB.
Также стоит отметить, что MATLAB Accelerator, улучшение производительности, добавленное в MATLAB 6.5 (R13), наиболее эффективно работает на процессорах на базе x86, таких как Intel и AMD. . Дополнительную информацию о написании кода MATLAB для повышения производительности можно найти в Связанном решении, указанном внизу страницы.
Настоятельно рекомендуется перед покупкой конфигурации загрузить пробную версию MATLAB и запустить BENCH в этой конфигурации, чтобы помочь в вашей оценке. Вы не должны использовать BENCH исключительно для оценки. Однако его использование может помочь вам обнаружить производительность машины для некоторых распространенных приложений MATLAB в первом приближении. Системы, перечисленные в BENCH, прошли оценку. Могут быть доступны новые системы, которые не были оценены и поэтому отсутствуют в списке.
Также обратите внимание, что начиная с MATLAB 7.4 (R2007a), можно разрешить MATLAB использовать возможности многопоточности вашего процессора. Это может повысить производительность при выполнении длительных поэлементных операций. Дополнительная информация доступна в разделе документации «Многопроцессорность MATLAB».
В примере «Многопоточные вычисления» оценивается эффект многопоточности. В этом тесте основное внимание уделяется следующим категориям: Однако его использование может помочь вам обнаружить производительность машины для некоторых распространенных приложений MATLAB в первом приближении. Системы, перечисленные в BENCH, прошли оценку. Могут быть доступны новые системы, которые не были оценены и поэтому отсутствуют в списке.
Также обратите внимание, что начиная с MATLAB 7.4 (R2007a), можно разрешить MATLAB использовать возможности многопоточности вашего процессора. Это может повысить производительность при выполнении длительных поэлементных операций. Дополнительная информация доступна в разделе документации «Многопроцессорность MATLAB».
В примере «Многопоточные вычисления» оценивается эффект многопоточности. В этом тесте основное внимание уделяется следующим категориям: Однако его использование может помочь вам обнаружить производительность машины для некоторых распространенных приложений MATLAB в первом приближении. Системы, перечисленные в BENCH, прошли оценку. Могут быть доступны новые системы, которые не были оценены и поэтому отсутствуют в списке.
Также обратите внимание, что начиная с MATLAB 7.4 (R2007a), можно разрешить MATLAB использовать возможности многопоточности вашего процессора. Это может повысить производительность при выполнении длительных поэлементных операций. Дополнительная информация доступна в разделе документации «Многопроцессорность MATLAB».
В примере «Многопоточные вычисления» оценивается эффект многопоточности. В этом тесте основное внимание уделяется следующим категориям: его использование может помочь вам определить производительность машины для некоторых распространенных приложений MATLAB в первом приближении. Системы, перечисленные в BENCH, прошли оценку. Могут быть доступны новые системы, которые не были оценены и поэтому отсутствуют в списке.
Также обратите внимание, что начиная с MATLAB 7.4 (R2007a), можно разрешить MATLAB использовать возможности многопоточности вашего процессора. Это может повысить производительность при выполнении длительных поэлементных операций. Дополнительная информация доступна в разделе документации «Многопроцессорность MATLAB».
В примере «Многопоточные вычисления» оценивается эффект многопоточности. В этом тесте основное внимание уделяется следующим категориям: его использование может помочь вам определить производительность машины для некоторых распространенных приложений MATLAB в первом приближении. Системы, перечисленные в BENCH, прошли оценку. Могут быть доступны новые системы, которые не были оценены и поэтому отсутствуют в списке.
Также обратите внимание, что начиная с MATLAB 7.4 (R2007a), можно разрешить MATLAB использовать возможности многопоточности вашего процессора. Это может повысить производительность при выполнении длительных поэлементных операций. Дополнительная информация доступна в разделе документации «Многопроцессорность MATLAB».
В примере «Многопоточные вычисления» оценивается эффект многопоточности. В этом тесте основное внимание уделяется следующим категориям: Могут быть доступны новые системы, которые не были оценены и поэтому отсутствуют в списке.
Также обратите внимание, что начиная с MATLAB 7.4 (R2007a), можно разрешить MATLAB использовать возможности многопоточности вашего процессора. Это может повысить производительность при выполнении длительных поэлементных операций. Дополнительная информация доступна в разделе документации «Многопроцессорность MATLAB».
В примере «Многопоточные вычисления» оценивается эффект многопоточности. В этом тесте основное внимание уделяется следующим категориям: Могут быть доступны новые системы, которые не были оценены и поэтому отсутствуют в списке.
Также обратите внимание, что начиная с MATLAB 7.4 (R2007a), можно разрешить MATLAB использовать возможности многопоточности вашего процессора. Это может повысить производительность при выполнении длительных поэлементных операций. Дополнительная информация доступна в разделе документации «Многопроцессорность MATLAB».
В примере «Многопоточные вычисления» оценивается эффект многопоточности. В этом тесте основное внимание уделяется следующим категориям: Дополнительная информация доступна в разделе документации «Многопроцессорность MATLAB».
В примере «Многопоточные вычисления» оценивается эффект многопоточности. В этом тесте основное внимание уделяется следующим категориям: Дополнительная информация доступна в разделе документации «Многопроцессорность MATLAB».
В примере «Многопоточные вычисления» оценивается эффект многопоточности. В этом тесте основное внимание уделяется следующим категориям: - LU: линейная алгебра. - БПФ: вычисление. - ODE: вызовы функций. - Редкость: вычисление - 2D графика: - 3D графика:
Ниже приведены две группы корреляций. Сильный список я понимаю лучше и могу четко указать на изменения в производительности. Список слабых мест я понимаю меньше, и они обычно имеют более туманное влияние на производительность.
I) Сильная корреляция:
- Тактовая частота и семейство процессоров: Производительность математически можно вычислить следующим образом:
Производительность = Тактовая частота / (количество инструкций ЦП * циклов на инструкцию ЦП)
Переменные в знаменателе являются функциями набора команд, режима адресации и аппаратной реализации компоненты процессора.
В семействе процессоров чем выше тактовая частота, тем лучше должна быть производительность. Скорость изменения производительности, вероятно, меньше при более высоких тактовых частотах, потому что другие параметры системы, такие как основная память и скорость шины, начинают играть критическую роль. Таким образом, простой переход с Pentium с частотой 600 МГц на Pentium с частотой 1,1 ГГц, вероятно, не покажет соответствующего изменения производительности.
В общем, вы не можете сравнивать тактовые частоты различных семейств микропроцессоров. Например, многие микропроцессоры RISC могут выполнять несколько инструкций за такт. Это означает, что даже несмотря на то, что их тактовая частота может быть меньше, чем у тех, которые выполняют меньше инструкций за такт, они потенциально могут выполнять больше работы, если они заняты.
Другое необходимое оборудование: Приложение MATLAB может быть настолько быстрым, насколько быстро задействован самый медленный аппаратный компонент, такой как карта сбора данных для считывания данных для моделирования в реальном времени или графическая карта для мгновенного отображения результатов. Чтобы получить максимальную производительность от графики MATLAB, используйте самую быструю карту, которую вы можете себе позволить, и ту, которая реализует как можно больше аппаратного обеспечения OpenGL.
Достаточно оперативной памяти (RAM): Добавление большего количества оперативной памяти, чем будет использовать MATLAB, по понятным причинам окажет лишь незначительное влияние на производительность, поскольку именно размер рабочего набора определяет, сколько памяти вам нужно, и это сильно зависит от приложения. Кроме того, другие приложения, работающие вместе с MATLAB в той же системе, различаются по использованию памяти. Я рекомендую минимум 512 МБ ОЗУ для систем Windows. См. Страницу системных требований, упомянутую выше. Скорость доступа к ОЗУ также является важным фактором.
Вы также можете просмотреть The Technical Support Guide to Memory Management для лучшего понимания того, как MATLAB использует память:
http://www.mathworks.com/support/tech-notes/1100/1106.shtml
II) Слабая корреляция с несуществующей:
Количество процессоров:
Поскольку выполнение M-кода не является полностью многопоточным, добавление процессоров может не повлиять на производительность. Однако, если на вашем компьютере работает много приложений, то наличие нескольких процессоров может значительно улучшить пропускную способность системы.
Пропускная способность системной шины: Это сложная область для оценки. Это становится критичным, если вы перемещаете большие объемы данных в основную память и из нее, что вызвано либо подкачкой больших наборов данных, либо операциями ввода-вывода файлов для поддержки операций с базой данных.
Объем кэш-памяти: Кэш-память работает быстро, но дорого и поэтому обычно ограничена. Более дешевая, но более медленная оперативная память становится активной всякий раз, когда исчерпывается кеш-память.
Это также трудно оценить без тщательного тестирования. Если не указаны особые потребности, системы обычно поставляются с достаточным объемом кэш-памяти для многих распространенных приложений.
Наконец, вы можете рассмотреть возможность отправки сообщения в группу новостей (comp.soft-sys.matlab). Это группа новостей на основе пользователей MATLAB, которую ежедневно просматривают тысячи. Вполне вероятно, что кто-то там может иметь опыт работы с этими проблемами.
Вы можете получить доступ к этой группе новостей с центрального веб-сайта MATLAB по адресу:
http://www.mathworks.com/matlabcentral
Это популярный URL-адрес для просмотра групп новостей.
. Я использую 8-ядерную машину Widows x64 с большим количеством памяти. Это говорит о том, что я все еще сталкиваюсь с проблемами производительности (как во времени, так и в пространстве) с Matlab, когда я пытаюсь сначала вычислить все за один раз, а затем думаю о том, что я действительно хочу вычислить. Это больше похоже на то, как вы это вычисляете, чем на то, на чем вы рассчитываете (при условии, что у вас есть «достаточно хороший» компьютер).
Задав еще один вопрос (смутно связанный с этим), я получил следующую ссылку to эффективная обработка больших наборов данных в Matlab . Первая часть презентации посвящена аппаратному обеспечению. Возможно, будет интересно взглянуть на это, прежде чем решить, чего вы хотите.
Если ваша проблема связана со старым ПК (512 МБ ОЗУ и процессор Celeron P4 со скоростью менее 3 ГГц, например, с Windows 2000 или XP), вы можете использовать Matlab 7 без производительности. проблемы. Коды, написанные в Matlab 7, могут работать в Matlab 7.6 (выпуск 2008 г.), и вы можете легко обновить их позже. (Установщик Matlab 7 поставляется на двух компакт-дисках)
Я тестировал Matlab 7.6 на ноутбуке Toshiba Satellite, двухъядерном, 2 ГБ ОЗУ. Установщик поставляется на DVD. Слишком много для моего старого ПК с ... 512 МБ ОЗУ и процессором Celeron.
Я не рекомендую вам старый Matlab 6.5, потому что графические интерфейсы и проекты simulink не работают в Matlab 7x