How slow Matlab is

Matlab是個計算、分析、模擬、視覺呈現的好工具 ，在fMRI資料分析中最常被使用的SPM也是用Matlab寫成的。可是，由於它使用那種要執行時才編譯的程式語言，速度上自然比不上事先compile好的程式（如：IDL）。

此外，即使在PC運算速度隨著多核心CPU的出現而大幅提升的時候，Matlab仍然『秉持』著單緒(single thread)的架構，只能用到單一核心，完全無法受惠....Orz

而Matlab對於提高效能的需求，提出的方案卻是要你花大錢買他的Distributed Computing Toolbox，像clustering一樣將運算分散在多台電腦上執行。以8台電腦的授權為單位，要價4000USD，所以花4000元只能頂多把速度提高8倍，這還不包括買電腦要花的錢。

Matlab有多慢？像我用nonlinear curve fitting來計算一組3D whole-brain的MRI T1 map就需要8 hr（CPU: Pentium4 3.2GHz with 2GB RAM）。所以即使用8台電腦的cluster來跑，也要1 hr，完全無法on line看到結果。

逼不得已，只好用C來改寫。curve fitting用網路上levmar這個很棒的Levenberg-Marquardt nonlinear least squares algorithm，配合Intel的C++ Compiler。結果，同一組data，計算時間各位猜多久？大概1.5 min--也就是速度至少比Matlab快300倍！

事實上，Matlab內建的function執行起來確實不快，比方說，corrcoef這個計算相關係數的函式就比網友提供的prcorr2慢10倍！

結論是，如果你在處理大量數據中某個function是bottle neck的話，把它用C/C++改寫，應該會省下不少時間。