Hal ini berlaku pula dalam dunia pemrograman. Dalam dokumentasi resmi MATLAB yang saya ambil di link http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_prog/techniques-for-improving-performance.html disebutkan bahwa agar program MATLAB bisa berjalan dengan lebih cepat maka salah satu cara yang bisa digunakan adalah menggunakan pre-alocating array dan menghindari penggunaan looping:
http://stackoverflow.com/questions/12074373/matlab-vectorization-how-to-avoid-this-for-loop
http://stackoverflow.com/questions/16214891/how-to-avoid-a-for-loop-in-matlab-when-performing-a-operation-on-each-row-in-a
Akan tetapi baru-baru ini saya mencoba mengetes dugaan tersebut dalam simulasi molekular dinamik. Dan ternyata hasilnya tidak sesuai yang ada pada buku. Rupanya pengembangan MATLAB akhir-akhir ini cenderung melakukan optimisasi pada looping ketimbang prosedur standar (yakni operasi matriks) yang merupakan brand dari MATLAB.
Simulasi molekular dinamik sendiri saya translate dari sumber di
http://www.personal.psu.edu/auk183/MolDynamics/Molecular%20Dynamics%20Simulations.html
Yang aslinya dikembangkan dengan bahasa java. Setelah melakukan debugging yang susah payah, akhirnya saya berhasil mengembangkan versi MATLAB nya: menggunakan teknik vektorisasi yang menjadi brand MATLAB ketimbang menggunakan looping yang katanya mengurangi performa. Berikut merupakan kode hasil vektorisasi tersebut
Adapun kode hasil translate secara 'mentah' adalah sebagai berikut
Setelah dieksekusi terlihat bahwa hasil penggunaan loop bukannya memperlambat performa, malah mempercepat performa dari program MATLAB sendiri. Rata-rata waktu eksekusi looping berada di sekitar 0.03 detik, sementara hasil vektorisasi ternyata membutuhkan waktu 3 kali lebih lama yani berada di sekitar 0.1 detik.
No comments:
Post a Comment