我使用 C++ 编写了一个 mex 文件来提高 MATLAB 中慢速“for 循环”的速度。我写了两个版本，一个没有 openMP，一个有。取得的成果非常好，但是在测试时序时我注意到，由于多线程，出现了意想不到的结果:mex 文件传回 MATLAB 时出现时间滞后。
我通过 MATLAB 中的主文件运行程序，它调用两个版本的 mex 文件并使用 tic-toc 对它们计时；它还会自己计算循环。每个 mex 文件完成后，时间将显示在 MATLAB 命令窗口中，作为下一个计算的进行。此外，当多线程 mex 文件启动时，从观察 CPU 使用情况可以明显看出，因为两个 CPU 都达到 100%。代码格式为
Initial data generation for inputs....;
tic;
[Output] = mex_unthreaded(inputs...);
Time_unthreaded = toc
tic;
[Output_threaded] = mex_threaded(inputs...);
Time_threaded = toc
tic;
MATLAB loops...;
Time_MATALB = toc
从非 openMP mex 文件中，C++ 返回到 MATLAB 时并不明显，因为 CPU 使用率没有明确的变化。但是，当 openMP mex 文件运行时，C++ 代码返回到 MATLAB 时有一个明显的终点:CPU 使用率下降。这意味着我可以粗略地通过观察 CPU 使用情况来计算 C++ 时间。从 CPU 使用率下降到 MATLAB 计时出现的时间似乎有大约 20% 的滞后。例如，通过观察 CPU 使用情况，我发现 CPU 处于 100% 时大约需要 300 秒，然后是额外的大约 75 秒，直到 MATLAB 从 tic-toc 计时记录到大约 377 秒。
我只能认为这是将数据传回 MATLAB 的某种开销，因为随着输出的数据变大，滞后时间也会增加。我对这个结果不满意的原因是我认为数据是在 C++ 中通过指向 MATLAB mxArrays 的指针在 MATLAB 内存中处理的。因此，不应回传任何信息。
我想到的第二种可能性是，一旦 mex 文件结束，MATLAB 可能会对数据进行某种形式的分析，例如最大最小值等
如果有人能对此事有所了解，我们将不胜感激。
非常感谢
最佳答案
我能够在我的系统上调用一个 mex 函数(它也使用 OpenMP)，根据 tic/toc，这意味着 MatLab 在我的案例中所做的任何后处理都非常少。
您要返回什么类型的数据(实矩阵或复矩阵、元胞数组、结构数组或其他)以及多少数据？
请记住，OpenMP 可能无法并行化您的所有代码，最后通常需要一个缩减步骤，或者计算的拆分可能不均匀，因此一个 CPU 需要更长的时间，或者您可能在没有 OpenMP 的情况下进行大量处理编译指示。但我认为返回 MatLab 不会导致您看到的延迟。
关于c++ - 当 C++ mex 文件完成并将数据传回 MATLAB 时是否有开销？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7462595/