Matlab compiler что это

Matlab compiler что это

The MATLAB Compiler can be used to create a stand-alone executable from a MATLAB application. This executable can then be run on Biowulf or your local machine without utilizing a MATLAB license. Note that you do not need to compile your Matlab code to submit it as a batch job.

The compiler can also be used to incorporate MATLAB-based algorithms into applications built using C/C++, .NET, Java, or Python. See the Mathworks documentation for details. Most MATLAB functions can be compiled, but a few cannot. Check this list to see if your code can be compiled.

IMPORTANT: (November 2021) Biowulf users now have access to unlimited Matlab licenses and all toolboxes
The NIH HPC Staff is pleased to announce a new Matlab license model that provides the following advantages to Biowulf Matlab users: (1) access to all Matlab toolboxes, (2) unlimited number of Matlab licenses, (3) the ability to run batch jobs without using the Matlab compiler, and (4) the ability to submit large numbers of Matlab batch jobs. As before, interactive Matlab jobs are still possible, and are limited to two sinteractive sesssions.

A MATLAB program may produce different results after it has been compiled. Test your application again after compiling to be sure its behavior has not changed. See the articles listed under «Programming Considerations for Compiling MATLAB code» below to learn how to avoid these issues.

Starting with Matlab R2021a (v910) we provide the MCR Runtime in compressed format (e.g., v910.tar.gz) only. We recommend users copy this compressed MCR to local disk (lscratch) and uncompress and use locally.

Programming Considerations for Compiling MATLAB code

Note that you do not need to compile your Matlab code to submit it as a batch job. Compilation involves loading the matlab module and executing one simple command. (user input in bold):

Note that these and following mcc commands can also be executed directly from within MATLAB.

Several new files are produced by the compilation process, so it may be best to create a new directory in which to compile the executable. You may cd to that directory and issue the mcc command using the full path and file name of the .m file to be compiled, or you may send the new files to the directory of your choice using the -d argument like so:

Users who wish to run compiled MATLAB code on Biowulf are strongly encouraged to add the singleCompThread runtime flag to their mcc command to ensure that compiled MATLAB jobs run a single thread per core.

Other options and runtime flags are available. Type help mcc at the MATLAB command prompt to see more. These options identical for mcc .

The following demonstrates how to compile a .m file and then call the resulting executable.

In this example, the user copies the magicsquare.m example file to a new directory in their home space. They then compile it into an executable using mcc . Several files are generated including a binary executable version of magicsquare and a shell script that sets up runtime libraries to make it easier to run the compiled executable ( run_magicsquare.sh ). Finally, the binary is executed using run_magicsquare.sh with arguments providing the location of the (appropriate) MATLAB MCR and the variable for generating the magic square (first 3, then 5).

magicsquare.m contains the following code:

Then the user executes mcc (here from within the shell) to compile the code.

The two new files magicsquare and run_magicsquare.sh are most important for our purposes. Finally, the user runs the compiled code directly from the shell by entering the path and name of the run_*.sh shell script followed by the full path to the correct MCR for the version of matlab used to compile followed by the variable(s) needed by the compiled MATLAB function.

The in-house function called mcc2 (originally written to minimize license usage) has been deprecated. Biowulf users now have access to unlimited number of compiler licenses and should use the compiler command mcc . mcc ‘s usage is identical to mcc2 .

Within an interactive MATLAB session, mcc resides in the compiler toolbox. This function might not be visible to MATLAB if the toolbox cache is out of date. To test this enter:

The following error shows that the toolbox cache is out of date and MATLAB does not recognize mcc2 .

To correct this error, enter:

The previous command should now return a few lines of help for mcc2 .

The change should persist across MATLAB sessions.

Open an sinteractive session on Biowulf and start up MATLAB. It is a good idea to test your MATLAB script before compilation by running it at the prompt.

Type deploytool to start the Compiler GUI. In the window that appears, select (for the purposes of this example) ‘Application Compiler’ to get started. Of course, you can select ‘Library Compiler’ if you want to build a shared library. (See the Mathworks documentation for details.)

The Application Compiler window will appear on your screen

Select the plus sign beside ‘Add main file’ (highlighted in pink at the top) and in the resultant window, select the MATLAB file that you want to compile Add required files in the ‘Files required for your application to run’ section.

Click the ‘Package’ button, which is the green check button at the top right.

Once your build is complete, follow the instructions above or below on running your compiled code.

Note that you do not need to compile your Matlab code to submit it as a batch job. Set up a batch script along the following lines:

Submit this job with:

The sbatch command has many options available. If you need to allocate more memory, cpus, or time for your job, want to run your job on another partition, or you have other special requirements, check the manual pages with:

More info can also be found in the Biowulf User Guide under Job Submission.

The in-house swarm program is an easy and powerful way to run many processes in parallel on the cluster, also known as a job array. Note that is is not necessary to compile your matlab code to be able to use swarm.

When running a job array, it helps to store the MATLAB runtime on the local file system (in /lscratch/$SLURM_JOB_ID) in order to relieve the central file system of the combined load of accessing the Matlab runtime tree from all of your subjobs.

In the following example, the MATLAB program magicsquare takes 1 parameter as input. Once the program has been compiled either on the command line or using the GUI, a swarm file can be set up along the following lines:

This swarm file can be submiited to the Biowulf cluster with:

You typically would not want to write swarm files manually. Instead, you should write code that will generate swarm files for you. That way, if you decide to rerun your analysis with some new parameters or on some new files, it will be trivial to generate a new swarm file even if it contains thousands of commands. Here’s some example MATLAB code that will generate the swarm file above.

For more tips and tricks on automating the swarm submission process in MATLAB, see this recorded training session.

When a user executes compiled MATLAB code, MATLAB creates a hidden cache containing binaries, links, scripts, etc. By default this cache will be located in a user’s home directory (i.e.

/.mcrCache9.0/ ). Performance of the compiled MATLAB code can be poor if the MCR cache directory is located on a network filesystem and a large number of parallel processes attempt to access it simultaneously.

To address this issue the cache directory can be made local to each node in a swarm. The location of the directory can be determined by setting the MCR_CACHE_ROOT environmental variable. Local scratch space should be requested for this purpose in the swarm or sbatch command. See using local disk for more information.

The following command could be incorporated into the wrapper script generated by the matlab compiler:

Setting the directory to the value of $SLURM_JOB_ID is important to prevent multiple jobs running on the same nodes from interfering with one another. Otherwise, one job may attempt to read from a file in the cache while another file is overwriting it. This means the variable must be set after a job has initiated and been assigned a job id. (This approach will work with swarm because each subjob in a job array actually has a unique job id.)

If you don’t want to manually edit the run_X.sh script generated by MATLAB upon compilation, another strategy would be to add this command to each line of you swarm file like so.

Of course, these commands could be added automatically by a script that generates the swarm file as explained above.

Finally, you must remember to request the lscratch resource in your swarm command. For instance, the following command would allocate 10GB of local disk space for each job to use as the mcr cache and to hold the Matlab runtime. This should be more than enough.

Matlab Compiler

By Priya Pedamkar

Introduction to Matlab Compiler

Matlab compiler invokes into the system in three ways: standalone applications, second is excel add-ins, and third is Hadoop packages. We can use these features with other users ( group members, suppliers, clients, collaborators, organization, etc.) who may not otherwise need to use Matlab. Matlab applications are provided to guide us through the packaging workflow and create a single installer in which we can share. We only need to choose the main Matlab functions into the application, and by clicking on packages, it will automatically create a single installer file. Our Matlab program is encrypted in these applications, so intellectual property rights remain protected.

We can expand the capability of the compiler by simply adding an SDK compiler for software components and integration with other programming languages like clang. CPP lang. Java.net, etc. These applications use Matlab runtime, the set of shared libraries enables the execution of compiled applications and components. Large-scale deployments of Matlab analytics with enterprise applications are supported through the Matlab production servers. The command is used to invoke the Matlab compiler is ‘ mcc ’. We can issue the command ( mcc ) from the command prompt or the ‘ UNIX ’ or ‘ DOS ’ command line.

Hadoop, Data Science, Statistics & others

Syntax:

We can manage multiple Matlab compiler operation that flags to MCC, most of them have only a single-letter name. We can consider options separately in the command line.

• mcc -m –n fun

We can add multiple options by single ‘ – ‘. As well as we can define it separately. mcc

• mcc –mn fun

As we took some specific arguments that can not be combined unless we define in the statement:

• mcc -m –n full fun – here argument options are separate.
• mcc –mn fun -here argument options are combined.

If we include a C program or CPP program on the mcc command, then files are directly passed to ‘Mex’ or mbuild.

Uses of Macro

As we see in the above paragraph, the Matlab compiler has various options that give us access to do out the task. if we want to simplify our compilation, then we can use macros. That allows us to complete a basic compilation job.

Examples:

1. -m: macro option m, It creates stand-alone any ‘c’ application. And it has an alternative of by translating m to c or CPP by using function wrapper, language output, stage, help, file library, etc.

2. -p: macro option p, It creates standalone CPP applications, and the alternative is libmmfile.mlib.

3. -x: macro option x, It creates MEX function and the alternative is ‘ libmatlbmx.mlib ‘.

4. -g: macro option g , It is used for debugging purpose .and the alternative is ‘debugline:on = 0none’.

5. -s: macro option g, It is used for simulation, and the alternative is ‘ libmaatlbmax.mlb’, the table below shows the commands and their uses with their alternative options.

Applications of Matlab Compiler

Below are the applications of Matlab Compiler:

• One of the important applications of Matlab is it creates standalone applications and shares them with other users without royalty. standalone applications are complete applications that use graphics, and they use command-line execution.

• It is also useful while creating web applications; in this, users can access each web app by unique URL from the browser without any other add-on software.

• Matlab compiler used to host web applications and share them with other users in a trusted intranet environment. It can access by a single home page.
• Packages in Matlab and other add-ins create new formulas; it works like excel in accepting input from cells and returning results to the output side.
• Creating big arrays Matlab applications are run as standalone features to compute clusters as part of Spark jobs on Hadoop.
• It also creates Map-reduce Matlab applications; these applications are also called standalone applications.

Conclusion

Matlab compiler design various process and systems with a wide scope. It also creates standalone applications, web applications, and hosts the applications for users and interacts with the user by using different packages in an efficient way.

Recommended Articles

This is a guide to Matlab Compiler. Here we discuss the introduction to matlab compiler and its applications along with the uses of macros. You can also go through our suggested articles to learn more –

Основы работы с Компилятором MATLAB®

В данном разделе кратко излагаются первоначальные сведения о Компиляторе MATLAB версии 4.6 на примере создания простого приложения.

Назначение Компилятора MATLAB

Компилятор MATLAB® используется для преобразования программ MATLAB в приложения и библиотеки, которые могут работать независимо от системы MATLAB. Можно компилировать m-файлы, МЕХ-файлы и другие коды MATLAB. Компилятор MATLAB поддерживает все особенности MATLAB, включая объекты, частные функции и методы. Компилятор MATLAB используется для создания:

• • автономных С и C++ приложений на платформах Windows, UNIX и Macintosh;
• • Си C++ библиотек совместного использования (динамически подключаемых библиотек, или dll, на Windows).

Отметим, что функции некоторых пакетов расширения (toolboxes) MATLAB недоступны для Компилятора MATLAB. Для получения точной информации об этом лучше обратиться на сайт www.mathworks.com, MATLAB Compiler product page.

Инсталляция и конфигурирование

Компилятор MATLAB устанавливается вместе с MATLAB®. Для этого следует выбрать установку компоненты MATLAB Compiler. Компилятор не налагает особых требований к операционной системе, памяти и дисковому пространству. Для работы Компилятора MATLAB требуется, чтобы на системе был установлен внешний ANSI С или C++ компилятор, поддерживаемый MATLAB. Для MATLAB R2007a можно использовать один из следующих 32-разрядиых C/C++ компиляторов:

• • Lee С версии 2.4.1 (включен в MATLAB), это — только С компилятор, но не C++;
• • Borland C++ версии 5.5 и 5.6 (эти компиляторы использует Borland C++ Builder версии 5.0, и 6.0.);
• • Microsoft Visual C/C++ (MSVC) версии 6.0, 7.1 и 8.0.

Отметим, что единственный компилятор, который поддерживает создание СОМ объектов и дополнений к Excel — это Microsoft Visual C/C++ (версии 6.0, 7.1 и 8.0). Единственный компилятор, который поддерживает создание .NET объектов — это компилятор Microsoft Visual C# для .NET Framework версии 1.1 и 2.0.

Компилятор MATLAB поддерживает системные компиляторы Solaris. На Linux, Linux х86-64, и Mac OS X Компилятор MATLAB поддерживает gcc и g++.

Перечень поддерживаемых компиляторов может меняться. Последний список всех поддерживаемых компиляторов см. на сайте Math Works http:// www.mathworks.com/support/tech-notes/1600/1601 .shtml

Конфигурирование. Внешний компилятор ANSI С или C++ необходимо сконфигурировать для работы с Компилятором MATLAB. Для этого имеется утилита mbuild MATLAB. Она обеспечивает простое решение следующих задач:

• • выбор внешнего компилятора для MATLAB и задание параметров настройки компоновщика;
• • замена компилятора или его параметров настройки;
• • создание приложения.

Для выбора компилятора в командной строке MATLAB используется команда: mbuild -setup

При выполнение этой команды MATLAB определяет список всех имеющихся на системе компиляторов C/C++ и предлагает выбрать один из списка. Выбран ный компилятор становится компилятором по умолчанию. Для замены компилятора нужно снова выполнить mbuild — setup.

F. Компиляция файлов MATLAB

MATLAB — язык, ориентированный на работу с матрицами. Вычисления, которые удается записать в матричном виде, выполняются достаточно быстро. Однако векторизовать программу удается не всегда, а в этом случае MATLAB будет проигрывать в скорости языкам более низкого уровня, например С.

Существует несколько способов ускорить вычисления:

• перевести текстовые m-файлы в p-файлы, содержащие внутренний код MATLAB

• откомпилировать m-файлы в dll-библиотеки ( mcc )

• написать наиболее медленные части программы в виде функций на С или Фортране, откомпилировать их в dll-библиотеки и вызывать из MATLAB .

F.1. Использование команды pcode

Этот способ дает выигрыш в скорости, если программа очень длинная или имеется много вызовов различных функций в m-файлах. Если в программе многократно вызывается одна и та же функция, то она переводится в p-файл при первом вызове и хранится в этом виде для будущих вызовов. В этом случае выигрыш в скорости будет мал. Возможные форматы вызова:

• pcode file1 (file2 . ) переводит file1.m в file1.p и т.д., file1.m может находиться в любой директории, путь на которую указан в pathdef.m, file1.p создается в текущей директории

• pcode *.m переводит все m-файлы в текущей директории в p-файлы

• pcode file1 (file2 . ) -inplace создает p-файл в той же директории, где был m-файл.

F.2. Использование команды mcc

Второй способ позволяет перевести функции MATLAB в исполняемый код, что позволяет ускорить программу на 20-40%. Кроме того, полученную dll-библиотеку можно использовать в любом языке: например, вызывать графические функции

MATLAB из программы на С или Фортране. Для компиляции m-файлов необходимы:

• компилятор С, поддерживающий создание dll-библиотек (Borland C/C++ 5.x, Microsoft Visual C++ 4.2 или 5.0, Watcom C/C++ 10.6 или 11)

• MATLAB Compiler (необходимо указать при установке MATLAB)

Команда mcc с различными ключами также позволяет перевести m-файл в С- файл, откомпилировать программу MATLAB в исполняемый файл (который можно будет выполнять на компьютерах, где MATLAB не установлен), и др.

F.3. Использование команды mex

Третий способ не имеет прямого отношения к MATLAB. Можно написать любую функцию на С (или Фортране), включить ее в dll-библиотеку, а затем вызывать из MATLAB. Для создания dll-библиотеки необходимо кроме самой функции на С написать еще одну функцию, передающую входные аргументы вызывающей программы в функцию и возвращающую выходные аргументы вызывающей программе. При этом файл с программой на С (timestwo.c) имеет следующий формат:

* timestwo.c — пример взят из API-guide

* Функция умножает скаляр на 2.

* Это MEX-file для MATLAB.

* Copyright (c) 1984-1998 The MathWorks, Inc. */

void timestwo(double y[], double x[])

void mexFunction( int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[] )

double *x,*y; int mrows,ncols;

/* Check for proper number of arguments. */ if(nrhs!=1)

mexErrMsgTxt(«One input required.»);

mexErrMsgTxt(«Too many output arguments»);

/* The input must be a noncomplex scalar double.*/ mrows = mxGetM(prhs[0]);

if( !mxIsDouble(prhs[0]) || mxIsComplex(prhs[0]) || !(mrows==1 && ncols==1) ) <

mexErrMsgTxt(«Input must be a noncomplex scalar double.»);

/* Create matrix for the return argument. */

plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(mrows,ncols, mxREAL);

/* Assign pointers to each input and output. */ x = mxGetPr(prhs[0]);

/* Call the timestwo subroutine. */ timestwo(y,x);

Здесь описана функция timestwo , умножающая число на два, и функция mexFunction , которая принимает входной аргумент x и возвращает выходной y . Аргументами последней являются:

nlhs — число выходных аргументов dll-функции

nrhs — число входных аргументов

*plhs[ ] — массив указателей на первые элементы выходных аргументов

*prhs[ ] — массив указателей на первые элементы входных аргументов.

Имеется множество функций для передачи переменных разнообразных типов и вывода сообщений (например mxGetPr и mxGetPi — для получения указателей на реальную и мнимую часть входного массива, mxGetString — для получения указателя на строку, mxGetN и mxGetM для получения размеров массива, mxCreateNumericArray ,

mxCreateDoubleMatrix , mxCreateString — для задания указателей на массивы, матрицы и строки, и т.д. Полный список можно посмотреть в файле

\matlab 5 . 2 \help\techdoc\AP IREF \AP IREF T OC.HT ML

Если откомпилировать этот файл, то функцию timestwo можно будет вызывать из MATLAB . Формат вызова mex:

mex -setup необходимо запускать после установки нового компилятора С (или фортрана), а также один раз после установки MATLAB .

mex file компилирует file.c и создает file.dll .

Различные дополнительные ключи можно узнать, набрав help mex в окне MATLAB .