KMCの例会講座で用いたスライドを一部編集したものです。 ビット演算を組み合わせたトリッキーな方法で様々な操作を高速に行う方法を紹介します。
プログラムを高速化する話
KMCの例会講座で用いたスライドを一部編集したものです。 ビット演算を組み合わせたトリッキーな方法で様々な操作を高速に行う方法を紹介します。
コンパイラ - コンパイラの最適化についてすべてのプログラマが知っておくべきこと
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 コンパイラの最適化についてすべてのプログラマが知っておくべきこと Hadi Brais コード サンプルのダウンロード 高度なプログラミング言語には、関数、条件付きステートメント、ループなど、驚くほど生産性が上る抽象プログラミング コンストラクトが多数用意されています。ただし、高度なプログラミング言語でコードを作成する場合のデメリットの 1 つは、パフォーマンスが大幅に低下するおそれがあることです。パフォーマンスを犠牲にすることなく、わかりやすく、メンテナンスしやすいコードを作成するのが理想です。このため、コンパイラがコードを自動的に最適化してパフォーマンスの向上を図ります。最近のコンパイラが行う最適化は非常
メモリモデル？なにそれ？おいしいの？ - yohhoyの日記（別館）
この記事はC++ Advent Calendar 2014の21日目にエントリしています。 内容はC++メモリモデルと逐次一貫性についての概説記事となっています。 flickr / nomadic_lass もくじ 忙しい人のための「C++メモリモデル」 C++メモリモデル一問一答 ソフトウェアからみた「C++メモリモデル」 “メモリ”という共有リソース C++ソースコードが実行されるまで メモリの一貫性と整合性 逐次一貫性モデル is Easy ハードウェアからみた「C++メモリモデル」 ハードウェア・メモリ一貫性モデル C++コンパイラの責任と自由 強いメモリモデル vs. 弱いメモリモデル 逐次一貫性モデル is Hard （本文のみ約9600字） まえがき When your hammer is C++, everything begins to look like a thumb
フルパワーで加速するGPUの咆哮を聞け!最先端GPUでPostgreSQLを20倍高速化!?:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
GPUってあるだろ? グラフィックス・プロセッシング・ユニット。 コンピュータの中で最も高速な部品はなんといってもGPUだ。 たとえばnViditaの最新SoCであるTegra K1。 CPU部は単精度で73.6ギガFLOPS(フロップス)、だがGPU部は364.8ギガFLOPSだ。 これが30万円する最新のGPUボード、GeForce GTX TITAN Zになると、なんとびっくり、8テラFLOPSだ。 これはIntelの最高級IA-64チップ、Xeon ES-2687Wの198.4ギガFLOPSを大きく上回る。 Core i7は92ギガFLOPSに過ぎない。 ちなみにかつて数億円したスーパーコンピュータ、Cray-2はわずか1.9ギガFLOPSに過ぎず、今のコンピュータがどれだけ速いか窺い知れる。JAMSTECの地球シミュレータは131テラFLOPSだが、追いつかれるのは時間の問題だろ
clang+llvmでさりげなくすごいコードが生成されていた話。 - 組み込みの人。
先日llvm 3.3がリリースされました。aarch64(arm 64bit)のコードが生成できるようになったということなので、ソースからビルドして遊んでいたのですが、さりげなく凄く最適化されたコードが生成されているのに気がつきました。aarch64だと今は実行して確認できる環境が手元に無いので、普通のarmv7-aで同じことを試しました。 ここで使ったコードとその結果はgistに貼りました。 https://gist.github.com/tetsu-koba/5835724 ソースコード int sum(int x) { int sum = 0; int i; for (i = 1; i <= x; i++) { sum += i; } return sum; } 1からnまでの総和を求める関数です。1から100までの総和が5050なのはガウス少年の逸話で有名ですね。 gcc 4.8.
データベースの内部動作を知る
SQLのプログラミングは奥が深い。特にパフォーマンスの観点から、そう言えるだろう。 みなさんご承知の通り、同じ結果を出すプログラムでも、SQLの書き方次第で処理時間に何倍もの差が生じ得る。効率の悪いSQLを書いてしまう原因は、多くの場合、リレーショナルデータベースの内部動作やアプリケーションに関する理解不足である。両者をよく知った上で最適なSQLを書けるようになることは、システムエンジニアとしての重要なスキルの一つである。 特集『基礎から理解するデータベースのしくみ』では、リレーショナルデータベースの内部動作について、基本的な部分を分かりやすく解説している。SQLプログラミングに役立つことはもちろん、SQLチューニングやデータベース設計のための基礎知識としても不可欠だ。 イントロダクション ブラックボックスのままでいいの？ Part 1：SQL文はどのように実行されるのか SQL実行までの
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