C vs MATLAB

いま作っているプログラム、最終的にはMATLAB上/SimulinkのS-Functionとして、このチームで開発中のシミュレータに組み込みます。S-Functionの中身を記述する言語は、MATLABかCが候補です。（C++やFortranでも書けるけど、とりあえず除外）

一長一短で、
【S-Functionの作りやすさ】
MATLABのほうがS-Functionにするとき面倒が少ない。
CではMEXという形式にするらしい。説明を読んだけど難しそう。

【実行速度】
コンパイラ言語のCの方が一般的に速い。
インタプリタ言語のMATLABは速度で劣る。

【自分のスキル】
Cは経験有り。
MATLABは事実上初めて。でもこの機会に覚えたい。（周りには内緒）

ここで、難しさや経験不足は、自分で克服できるので、考慮の重みづけは低いです。気になるのは速度です。前回のグループミーティングでも、プログラミングに強い者が「処理データが多そうだから、速いC-MEXがいいだろうなあ」という意見でした。

そんなこともあって、Cでプログラムを始めました。まだ、S-Function化は保留で、動作の見通しをつけるため、Cのスタンドアロン・プログラムです。
処理は３段階。
(1)引数で受け取った軌道要素から、MASTERを起動し、デブリ衝突のデータファイルを出力させる。
(2)データファイルを読み、後で使うのに適した表に変換する。
(3)軌道上の任意の点でのデブリの影響を、用意した表から計算する。

この(1)(2)は時間が掛かる処理で、シミュレーションの開始準備時に１回だけ実行。(3)はシミュレーション中に随時実行。

いま(1)(2)まで出来ています。
さて、自分のノートPC（Windows/Pentium M/1.2GHz）で実行したら、(1)に10分、(2)に20分かかりました。(1)はMASTERの処理時間なので、これ以上縮みません。(2)は1GB以上のデータファイルを読みながら計算するのに時間がかかっています。

本当にMATLABは遅いのか？ちょっと、思うところあって、MATLABでほぼ同じことをさせて、時間を比較してみました。これは、Linux/Sempron/1.8GHzです。
MATLABに不慣れなせいもあって、まずはCと同じアルゴリズムで、直訳してテストしてみたら・・・43分。こんなに遅いのは、Cのfgetsに相当するfgetl関数で、ファイルから1行ずつ600万行以上も読み込んで、そのつど計算しているので、インタプリタ言語に不利なループ処理が多いからです。次に、まとまったブロックを行列に読み込める、MATLAB独自のtextscan関数を試してみました。1GBの巨大ファイルが一度に読めるか心配でしたが、無事に処理できました。計算も1行分ずつちまちま加算じゃなくて、MATLABのベクトル演算機能で、えいやっと一気に計算できて、わずか5分に短縮できました。ループによるオーバーヘッド時間をなくせば、MATLABだって個々の組み込み関数はネイティブなんだから、速くできます。

(3)の処理で必要になる、表からの補間関数計算も、チーム既存のC-MEXのサンプルプログラムをもらい、読んでみたけど汚いコード。MATLABのinterp1関数で一発なのじゃないか？これももしかしたら、MATLABのほうが速くなるかも。

加えて、いままで作りかけのプログラムは、WindowsのVisual C++ 2005 Expressで開発していましたが、Linuxへ持っていったら、プラットフォーム依存で直すところが出てきて、だったらいっそMATLABで作り直しても、そんなに労力は変わらないかな、と。

MATLABへ心が傾いています。