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パフォーマンス
実行時間プロファイリング、メモリ使用量のプロファイリング、最適化済みコード
量産コードを生成する準備が整ったら、コンフィギュレーション オプションと高度な最適化を使用してパフォーマンスを向上させます。MATLAB® Coder™ 製品ドキュメンテーションに記載されているオプションと最適化を使用できます。Embedded Coder® では、実行時間プロファイリングとメモリ使用量のプロファイリングを使用してパフォーマンスを解析できます。
実行時間プロファイリングを使用して、次を行うことができます。
生成されたコードがハードウェアのリアルタイム要件を満たしているかどうかを決定する。
パフォーマンスの改善が必要なコード セクションを決定する。
静的コード メトリクス レポートには、ファイル内のメトリクス、グローバル変数、関数が含まれます。静的コード メトリクス レポートにより、パフォーマンスに影響を与えているグローバル変数と関数呼び出しパスを特定できます。生成されたコードの実行に必要なスタック メモリのサイズを決定するために、スタック使用量プロファイルを生成するソフトウェアインザループ (SIL) とプロセッサインザループ (PIL) 実行を実行できます。
アプリ
コード プロファイル アナライザー | Analyze execution-time and stack usage profiles for generated code (R2023a 以降) |
関数
オブジェクト
トピック
実行時間プロファイリング
- SIL および PIL の実行時間プロファイリング
エントリポイント関数から生成されたコードの実行時間を測定する理由。 - 実行時間プロファイルの生成
ソフトウェアインザループ (SIL) またはプロセッサインザループ (PIL) の実行についての実行時間プロファイリングを有効化。 - View Execution Times
Open the code execution profiling report generated by a SIL or PIL execution. - Analyze Execution Time Data
Use line commands to analyze execution-time measurements from a SIL or PIL execution.
メモリ使用量のプロファイリング
- Generating a Static Code Metrics Report for Code Generated from MATLAB Code
Create and explore an example static code metrics report. - Static Code Metrics
The code generator performs static analysis of the generated C or C++ code and provides these metrics in the static code metrics report in the code generation report. - Stack Usage Profiling for Code Generated From MATLAB Code
Determine size of stack memory that is required to run generated code. - Preserve Unused Class Properties in Generated C/C++ Code
Preserve unused class properties or structure fields in the generated C/C++ code.
実行速度
- Simplify Multiply Operations for Array Indexing in Loops
Replace multiply operations with add operations in array indexing in loops in C/C++ code generated from MATLAB code. - Generate SIMD Code from MATLAB Functions for Intel Platforms
Improve the execution speed of the generated code using Intel® SSE and Intel AVX technology.