在Octave或Matlab上表現良好/在gcc上表現不佳

Question

大家好

我實際上是機器人拾取和放置應用程序的3d掃描主題。

首先，我使用ICP算法將參考對象相對於實際對象的位置進行匹配。 為此，我使用帶有以下代碼的Octave / Matlab： http : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/12627-iterative-closest-point-method

經過一番嘗試，該算法似乎在適當的時間內產生了令人滿意的精度。 大約6000到6000個數據點的匹配需要100個迭代循環，大約需要15秒的計算時間。

實際上，我正在嘗試提取此matlab / octave代碼以將其放入我的應用程序中，以嘗試算法的並行性。 當我從自己的C應用程序運行未更改的代碼時，計算時間增加了大約10到20倍。 （相同的數據集！）

如果已打開函數內聯和優化級別-O3。 生成.oct文件時，octave還有其他優化嗎？ 我實際上不知道為什么性能會有如此大的差異。

ICP算法大量執行加法，乘法和除法運算！

感謝你的幫助！

問候，喬德爾

Answer 1

我希望Octave像Matlab一樣，使用BLAS的實現，該實現針對您使用的硬件進行了調整。 你呢 ？ 如果沒有，這可以解釋速度的差異。