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Why is processing a sorted array faster than processing an unsorted array?
In this C++ code, sorting the data (before the timed region) makes the primary loop ~6x faster: #include <algorithm> #include <ctime> #include <iostream> int main() { // Generate data const unsigned arraySize = 32768; int data[arraySize]; for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c) data[c] = std::rand() % 256; // !!! With this, the next loop runs faster. std::sort(data, data + arraySize); // Test clo
Binding Threads to Cores on OSX
When I was porting the mbw to the OSX, I found that sched_getaffinity pthread_setaffinity_np are missing, so that I could not bind a thread to a core. The result is the mbw threads could be running on the same core and compete for per-core resources, although the OSX kernel scheduler is unlikly to do so. I simply simulate these calls by using native OSX calls. The first thing to do is to detect th
introdunction to SIMD programming - primitive: blog
Unite 2015 Tokyo の講演で詳細を話せなかったのが心残りだったので、大量のオブジェクトの更新処理についてこの場で書いてみます。 主に C++ で、簡単なパーティクルエンジンを作り、それを SIMD を用いて高速化する手順を解説します。 話を簡単にするため、以下の前提を設けます。 ・x86 環境のみ考慮 ・パーティクルは位置と速度のみを保持 ・パーティクル同士の相互衝突は総当たりで計算 総当たりなので超遅いですが、実装は容易で SIMD による恩恵を受けやすく、題材として手頃です。 この記事の中で引用されているソースの元は こちら、ビルド結果 (上のスクリーンショットのデモプログラム) は こちら になります。 相互衝突するパーティクルを実装する場合、お互いの距離を計算し、当たっていたらめり込み具合に応じて押し返す、というのがよくある実装だと思います。まずはそれをストレートに
NVIDIA Networking Solutions
One-third of the 30 million data center servers shipped every year are consumed by the software-defined data center stack. To support heavy data center workloads, enterprises need to modernize their network infrastructure and evolve to keep up with the exponential demand for data processing. NVIDIA offers InfiniBand- and Ethernet-accelerated networking solutions, providing enterprises with the inf
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GitHub - opsengine/cpulimit: CPU usage limiter for Linux
