matlab-optimize-memory

MATLAB のメモリ最適化ワークフロー

MATLAB コードのメモリのボトルネックを特定して解消する、体系的な 7 ステップのワークフローです。

使用する場合

• MATLAB コードの実行中にメモリ不足エラーが発生する
• MATLAB プログラムのメモリ使用量を削減したい
• メモリ不足にならずに、より大きなデータセットを処理したい
• メモリ割り当てをプロファイルまたは測定したい

使用しない場合

• ボトルネックがメモリではなく実行速度にある場合（matlab-optimize-performance を使用してください）
• メモリの問題が、M コードレベルで変更できないコンパイル済み C/MEX コードにある場合
• メモリ使用量の大部分が I/O バッファー（メモリマップファイル、データベース接続）による場合

7 ステップのワークフロー

ステップ 1：メモリのベースラインを確立する

変更を加える前に、現在のメモリ使用量を測定します。

m0 = memory;
targetFunction(inputs);
m1 = memory;
deltaBytes = m1.MemUsedMATLAB - m0.MemUsedMATLAB;
fprintf('Memory delta: %.2f MB\n', deltaBytes / 1e6);

memory でエラーが発生する場合（Linux/macOS）は、変数サイズの確認に whos を使用するか、ヒープの確認に Java ランタイムを使用します。

info = whos('result');
fprintf('Variable size: %.2f MB\n', info.bytes / 1e6);

ステップ 2：メモリ割り当てをプロファイルする

メモリがどこで割り当てられているかを特定します。

profile('-memory', 'on');
for iter = 1:5
    targetFunction(inputs);
end
profile off;
p = profile('info');
ft = p.FunctionTable;
[~, idx] = sort([ft.TotalMemAllocated], 'descend');
for i = 1:min(15, numel(idx))
    f = ft(idx(i));
    fprintf('%-40s %10.2f MB\n', f.FunctionName, f.TotalMemAllocated/1e6);
end

TotalMemAllocated フィールドがゼロの場合は、各関数呼び出しの前後で whos のスナップショットを取得してください。

注目すべきポイント：

• 「Allocated」が大きく「Freed」が小さい関数 — メモリが保持されています
• 中程度の割り当てを伴う関数が何度も呼び出される — 合計すると大きくなります
• 「Allocated」と「Freed」の差が大きい — 一時データが蓄積しています

ステップ 3：最適化の機会を特定する

プロファイリングの結果に基づき、該当するパターンを特定します。コード例については references/memory-patterns.md を参照してください。

パターン	典型的な削減効果	確認する箇所
セル配列への収集と vertcat	O(N²) → O(N)	ループ内の [arr; newRow]
repmat ではなく暗黙的拡張	配列全体のコピーを排除	ブロードキャストのための repmat(A, [1 1 K])
不要になった変数をクリア	直ちにメモリを解放	初期のステップでのみ使用される大きな配列
連鎖式を分割	ピーク時の一時データを 1 つ削減	a.*b.*c./d がすべて同時に存在
変数を再利用（上書き）	出力の割り当てを回避	各ステップで別々の変数を使用
マスキングではなく max/min	論理配列の一時データを排除	x .* (x > 0) のパターン
zeros(...,'like',x)	一時データを排除	ゼロ配列の作成に 0 * x を使用
コピーオンライトによる共有	バッキングメモリを共有	同じ配列を複数の場所に代入
密行列 → 疎行列	O(N²) → O(N·bw)	N > 10000 の場合の zeros(N,N)

ステップ 4：最適化を実装する

特定したパターンを適用します。ステップ 2 で特定したホットスポットだけに絞り、あらゆる箇所にパターンを適用しないでください。

ステップ 5：最適化後のメモリを測定する

ステップ 1 と同じ方法で再測定します。

m0 = memory;
optimizedFunction(inputs);
m1 = memory;
deltaOpt = m1.MemUsedMATLAB - m0.MemUsedMATLAB;
reduction = 1 - deltaOpt / deltaBytes;
fprintf('Optimized: %.2f MB (%.0f%% reduction)\n', deltaOpt/1e6, reduction*100);

ステップ 6：正しさを検証する

すべての最適化で、同じ結果が得られる必要があります。

original = originalFunction(inputs);
optimized = optimizedFunction(inputs);
maxErr = max(abs(original(:) - optimized(:)));
fprintf('Max error: %.2e\n', maxErr);
assert(maxErr < 1e-10, 'Results differ!');

ステップ 7：結果を報告する

ベースライン、最適化後の値、削減率、正しさの確認、および適用したパターンを含めて、メモリ最適化の結果を要約します。

重要なルール

1. ソースコードを読むだけで最適化を提案しないでください — 必ず最初に測定とプロファイリングを行います
2. 正しさを検証してください — メモリ最適化後も結果が同一である必要があります
3. 変数は早めにクリアしてください — データが不要になったらすぐにメモリを解放します
4. 配列の拡張を避けてください — 事前割り当てするか、セル配列に収集します
5. 式を分割してください — 順次代入は、連鎖式と比べてピークメモリを削減します
6. コピーに注意してください — MATLAB は書き込み時にコピーするため、変数を再利用して重複を避けます

プラットフォームに関する注意

• Windows： memory コマンドは完全な統計情報（MemUsedMATLAB など）を返します
• Linux/macOS： memory はエラーになります（「このプラットフォームではサポートされていません」）。変数サイズの確認には whos、ヒープ使用量の確認には Java の Runtime.getRuntime、または system('ps ...') を介した OS レベルの RSS を使用してください
• profile -memory： すべてのプラットフォームで動作しますが、R2016a 以降は非公開です。利用できない場合は、関数呼び出しの前後で whos のスナップショットを取得してください。

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