如何实现MATLAB和单独的C++应用程序之间的通信

如果您试图通过TCP/IP实现这一点，则需要使用网络堆栈的API在一个应用程序中串行化数据，并在另一个应用中重新构建数据。这可能会变得一团糟。

你可以尝试一个内存映射文件。这基本上是在进程之间共享内存。速度极快，很普通。你只需要为每个系统找到一个例子，c++和MATLAB，并从中学习。

小学，亲爱的Watson

这是流程必须支付的费用：

• 每当进程接触文件[SERIAL]-时，旋转驱动器上的访问延迟预计为+/-12[ms]
• 每当进程接触文件CCD_ 2时，添加+几个[us]用于文件IO开销，由于不止一个进程试图控制何时以及要读取/写入什么内容(MPI进程越多地试图获得帽子和指令，成为孤立访问的概率就越低；这些开销自然只会越来越大)——MPI节点越多地尝试执行(同上)">轮询文件以获取更改"，开销会增长得越大——对于提高性能的尝试来说，这确实是一个非常糟糕的想法——持续积累越来越多的数十到数百到数千毫秒是最昂贵的方法
• 每当进程接触RAM[SERIAL]-ly时，在经典DDR-x DRAM上预计访问延迟为+~80-100[ns]。重新读取可能会被缓存层次结构屏蔽，成本仅为几[ns]
• 每当进程接触RAM时，[CONCURRENT]-都会添加+几个[ns]，因为大多数CPU都是无序执行型硬件，可以自动检测并尝试重新安排内存访问模式，并隐藏部分附加延迟，尽管代价是失去一些缓存命中的机会，无论是由于时间冲突还是容量冲突(因此，一旦缓存的LRU部件被逐出，就必须支付+~80-100[ns]的费用才能从DRAM中重新获取

接下来是通过有限带宽传递大量数据的成本：

• 从文件中读取需要花费大量时间——有关最大流量，请参阅SATA-x、NAS等关于移动1 MB需要多少秒的规范。尽管如此，预计实际吞吐量会更低/时间更长，因为并非所有驱动器都具有其接口匹配性能(接口性能并不意味着设备的内部部件与通向外部世界的"电缆"一样快——这就是为什么这有时会被驱动器内控制器嵌入式缓存上的"缓冲"存储所掩盖)
• 从内存中读取要快得多
• 从缓存中读取是最快的(对于1MB，整个circus可以很容易地放入localhost CPU的三级缓存中)

什么会导致问题：

提到您的代码被设计为使用MPI工具进行分布式，所有数据操作都有点超出了缓存/延迟屏蔽控制。

如果MPI分布式进程将尝试从一些公共源读取，无论是文件还是内存，所有高级技巧都可能失去它们的理由，因为非本地主机MPI节点可能会遇到仅本地主机实现模型中没有的问题，类似MEMMAP的技巧自然会退出游戏。

如果性能最重要：

可以使用轻量级、高性能、异步智能消息/信令工具包，如ZeroMQ，也可以移植到MATLAB和几乎所有其他语言(参考文档)。通过这种方式，您的设计可以避免轮询更改，而是将每个相关更改的显式信号分布到受影响的对等处理节点，这比尝试重新读取文件更智能、更轻，甚至可以在LAN/(WAN)分布式集群中工作，但代价不超过几个[us]——是的，比fileIO便宜数千倍，但能够在广泛分布的非本地主机计算集群上提供服务。