文字列結合のベンチマークをいろんな処理系でやってみた
The document contains results from various benchmark tests measuring the performance of different programming languages and implementations like Node.js, Java, Python, and others. It includes graphs showing the time taken to complete tasks like string concatenation and list operations. The benchmarks also compare just-in-time compilers and tracing JIT performance for some languages.Read less
memcpy 最適化 - kazuhoのメモ置き場
バイト単位でコピーするアホなコードの方が、勝手にベクトル化される分、gcc 内蔵のヤツより最大３倍高速なんだってwww memcpy() compiled with vectorizing compilers All current compilers for linux should support SSE2 auto-vectorization with #include <string.h> void *(memcpy)(void *restrict b, const void *restrict a, size_t n){ char *s1 = b; const char *s2 = a; for(; 0<n; --n)*s1++ = *s2++; return b; }(中略) x86-64 gcc memcpy() (中略) Linking in a user-compiled
Flashで数値計算を高速化する方法 - yukobaのブログ
Flashで3Dなどでシュミレーションをすると、今後ますます高速な数値計算が求められると思います。Adobe MAXでの発表にあたり、数値計算のベンチマークをとっていったら、どんどん速くなっていったので、現状ここまで速くなったというのをまとめます。この件について、id:gyuque さんに激しく色々と教えてもらいました。深くお礼を申し上げます。 テスト内容 テスト内容として、要素数 100K のベクトルの内積を扱います。ベクトルの内積や行列の掛け算は、数値計算の最重要計算であり、かつ、ベクトルの内積は実装しやすいので、これにしました。ベンチマーク環境は、Win XP の Pentium4 3.2GHzです。２次キャッシュは 1MB なので、ベクトルは２次キャッシュに収まりきっていません。また、Flash Player は flashplayer_10_sa_debug.exe を使用してい
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