Optimizing and Accelerating your MATLAB Code
In this session, we will demonstrate simple ways to improve and optimize your code that can boost execution speed. We will also address common pitfalls in writing MATLAB code, explore the use of the MATLAB Profiler to find bottlenecks, and introduce programming constructs to solve computationally and data-intensive problems on multicore computers, clusters and GPUs.
Specifically, we will show:
- Leveraging the power of vector and matrix operations in MATLAB
- Identifying and addressing bottlenecks in your code
- Converting MATLAB code to C/C++ using MATLAB Coder
- Utilizing additional processing power available in multicore machines, clusters, and grids
Prior to R2019a, MATLAB Parallel Server was called MATLAB Distributed Computing Server.
Recorded: 22 Feb 2018
Featured Product
MATLAB
Up Next:
Related Videos:
Sélectionner un site web
Choisissez un site web pour accéder au contenu traduit dans votre langue (lorsqu'il est disponible) et voir les événements et les offres locales. D’après votre position, nous vous recommandons de sélectionner la région suivante : .
Vous pouvez également sélectionner un site web dans la liste suivante :
Comment optimiser les performances du site
Pour optimiser les performances du site, sélectionnez la région Chine (en chinois ou en anglais). Les sites de MathWorks pour les autres pays ne sont pas optimisés pour les visites provenant de votre région.
Amériques
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europe
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
Asie-Pacifique
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)