Kode MATLAB lambat biasanya bukan karena bahasanya, melainkan karena cara kita menulisnya. Section ini membahas disiplin optimasi yang benar: ukur dulu dengan profiler, lalu perbaiki dengan vectorization, preallocation, dan manajemen memori. Ditutup dengan pengenalan parallel computing, GPU computing, dan benchmark untuk membuktikan dampak setiap perbaikan.

# Profiling Code

Ukur waktu eksekusi dengan profile dan timeit sebelum optimasi: temukan hot spot, bukan menebaknya.

Buka → # Vectorization

Percepat kode dengan vectorization: ganti loop dengan operasi array, logical indexing, dan accumarray.

Buka → # Preallocation

Alokasikan array sebelum loop dengan zeros: hindari penumbuhan array di dalam loop yang memperlambat kode.

Buka → # Menghindari Loop yang Tidak Efisien

Kenali pola loop yang membocorkan performa: dynamic growth, operasi skalar berulang, dan pemanggilan fungsi mahal.

Buka → # Memory Usage

Kelola memori MATLAB: in-place operation, tipe hemat memori, whos untuk audit, dan menghindari salinan besar.

Buka → # Optimasi Array

Optimalkan operasi array: kolom vs baris, operasi in-place, dan pemilihan tipe data yang tepat untuk performa.

Buka → # Optimasi Function

Optimalkan pemanggilan fungsi: kurangi overhead call, manfaatkan JIT, dan pola fungsi yang bersahabat dengan optimasi.

Buka → # Pengenalan Parallel Computing

Kenalkan parfor dan parfeval dari Parallel Computing Toolbox: kapan paralelisasi menguntungkan dan kapan tidak.

Buka → # Pengenalan GPU Computing

Kenalkan gpuArray dan arrayfun GPU: memindahkan data dan komputasi ke GPU dengan benar.

Buka → # Benchmark dan Performance Testing

Ukur performa secara adil: timeit, banyak iterasi, kondisi mesin, dan melaporkan hasil benchmark yang jujur.

Buka →