インテル・AMDのCPUアーキテクトが明かす： GNU grep が速い理由 - karasuyamatenguの日記
GNU grepの元祖作者がFreeBSDハッカーをschoolしている。 http://lists.freebsd.org/pipermail/freebsd-current/2010-August/019310.html FreeBSD対GNU grepのパフォーマンスを議論していると思われるとことに「俺はgrepの初代作者だ」と名乗って現われた男がいる。 履歴書(http://duckytech.com/resume.pdf)を見ると、GNU coreutilsに貢献した後、インテルやAMDでCPUアーキテクトを勤めている男だ。これは話を聞いた方がよさそうだ。 FreeBSDユーザでもある彼はリストを観閲していたらたまたまGNU対BSDのgrep論争に当ってしまったようだ。BSDのリストにGNU grepの秘密を解く。 技1： 全ての入力バイトを見ないから速い 技2： 見るバイトに関
The LuaJIT Project
This is the common project page for: LuaJIT — a Just-In-Time Compiler for Lua. Coco — a Lua extension for True C Coroutines. DynASM — a Dynamic Assembler for code generation engines. Lua Bitop — a Lua extension for bitwise operations on numbers. Privacy Policy This website does not request, store or process any private data. This website is fully static and does not allow entry of personal informa
Making Ruby Fast: The Rubinius JIT
In order to execute Ruby code as fast as possible, Rubinius has the ability to compile Ruby code all the way down to machine code when it detects that a method is heavily used. In Rubinius, the system that manages this process is its JIT. In today’s post, I’ll be giving an overview of the various players involved in the path that code takes to get from source to machine code. Without further ado,
Facebook Developers | HipHop for PHP: Move Fast
One of the key values at Facebook is to move fast. For the past six years, we have been able to accomplish a lot thanks to rapid pace of development that PHP offers. As a programming language, PHP is simple. Simple to learn, simple to write, simple to read, and simple to debug. We are able to get new engineers ramped up at Facebook a lot faster with PHP than with other languages, which allows us t
Kazuho@Cybozu Labs: MySQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法
MySQL のチューニング、と言った場合には、サーバーパラメータの調整や EXPLAIN コマンドを利用したクエリ実行計画の最適化が話題に上ることが多いです。しかし、発行する全ての SQL について、いちいち EXPLAIN コマンドを使って確認していては、いくら時間があってもたりません。チューニングを効率的に進めるには、まず、ボトルネックとなっている SQL クエリを特定し、次にその最適化を行うべきです。 ではどのようにして、ボトルネックを特定するのか。MySQL Conference & Expo 2009 のキーノートにおいて Mark Callaghan 氏は、Google では SHOW PROCESSLIST コマンドを使った統計的アプローチを使っていると述べていらっしゃいます (参照: MySQLConf 09: Mark Callaghan, "This is Not a
Yariv’s Blog » Blog Archive » Parallel merge sort in Erlang
I’ve been thinking lately about the problem of scaling a service like Twitter or the Facebook news feed. When a user visits the site, you want to show her a list of all the recent updates from her friends, sorted by date. It’s easy when the user doesn’t have too many friends and all the updates are on a single database (as in Twoorl’s case :P). You use this query: "select * from update where uid i
Irregexp, Google Chrome's New Regexp Implementation
$200K 1 10th birthday 4 abusive ads 1 abusive notifications 2 accessibility 3 ad blockers 1 ad blocking 2 advanced capabilities 1 android 2 anti abuse 1 anti-deception 1 background periodic sync 1 badging 1 benchmarks 1 beta 83 better ads standards 1 billing 1 birthday 4 blink 2 browser 2 browser interoperability 1 bundles 1 capabilities 6 capable web 1 cds 1 cds18 2 cds2018 1 chrome 35 chrome 81
最適化・並列化コードを生み出す最新コンパイラ「インテル コンパイラー」 | OSDN Magazine
最近のコンパイラには、出力するバイナリコードをより高速に実行できるようにする「最適化」機能が搭載されている。CPUやPCアーキテクチャがより複雑化している近年、コンパイラによる最適化はより注目を浴びるようになっている。 たとえば、現在のCPUはいわゆる「マシン語」のコマンド列をそのまま実行するのではなく、内部でより細かい単位に分解して実行する。このとき、CPUのリソースをより効率良く利用できるよう、場合によってはその順序の並び替えや、並列化が行われる。また、処理を行うデータがキャッシュされているかどうかによっても処理速度が大きく変化する。CPUクロックの向上により、CPUとメモリ間でデータをやりとりする時間についても大きなボトルネックとなるようになったからだ。 このようにCPUの動作が複雑になっている現在、「より速く実行できるコード」を生成するには、CPUの構造やその動作についての知識も必
探索のパフォーマンスはどうやって比較すればいいか - 西尾泰和のはてなダイアリー
「N個の要素が与えられて、その中からM個を選んだ順列について何かを計算したい」というときの要素のたどり方って何が最速なんだろう。そしてどれが最速かを調べるベンチマークってどうやって書いたらいいんだろう。まわりのループの部分だけ書いたらコンパイラが「これは何もしていない」とか言って消してしまいそうだし、N個の要素だってうっかりプログラム中に記述するとコンパイルタイムにある程度計算されてしまったりしそうだ。 入力はまぁ、コマンドライン引数で渡すことにしてしまえばいいか。 あとは、なるべく処理時間を食わなくて、かつコンパイラが消さないようななにかを... グローバル変数を1個用意して、それに順列の各値を足すとか？
社内コードコンペ - お題：最速なCIDRブロックマッチ判定〜 hamanoの場合: あ ありのまま 今 起こった事を話すぜ!『コードコンペだと思ったらゴルフコンペだった』な(ry 〜 : DSAS開発者の部屋
社内コードコンペ - お題：最速なCIDRブロックマッチ判定〜 hamanoの場合: あ ありのまま 今 起こった事を話すぜ!『コードコンペだと思ったらゴルフコンペだった』な(ry 〜 おさらい #1 ひろせの場合 - IP::CountryとAPRを使ってみた #2 安井の場合: バイナリサーチのあれとこれ #3 hamanoの場合: あ ありのまま 今 起こった事を話すぜ!『コードコンペだと思ったらゴルフコンペだった』な(ry ←今回 #4 はじめに 社内 irc で盛り上りを見せている、IPv4 アドレスの判定問題に取り組んでみました。 まず既にある実装としては、CPAN モジュールの IP::Country という実装がある様で、この実装は、判定データから2分木を構築し 1ビットずつ遷移して行くという実装のようです。 IPv4 に限定すると 1 bit ずつの判定でも高々 32回の
今後の開発について その１ - 最適化問題に対する超高速＆安定計算
９，１０日と今後の開発計画について議論を行った（非常に中身の濃い議論だった)。高速化等の改善のためには、まず現在のプログラムについて徹底した調査が必要になる。どのような問題を入力したときに、どの部分がボトルネックになるのかについても、いろいろな方法で直接的、間接的に知ることができる。今までのアルゴリズム開発というのは、計算量(CPU 上での演算量に近い)と記憶容量に重点を置いてきていたので、CPU とメモリ間のデータの移動量については考慮されることは少なかった。また、データを参照する範囲、局所性のような概念も取り入れる必要がある。 例えば現在、開発を行いながら同時に公開も行っている最短路問題に対するダイクストラ法を実装したプログラムでは、最小ポテンシャルの点を高速に見つけるために、ヒープやバケットを利用している。ヒープは最小点を見つけるのは大変高速だが、データの更新に非常にデータ参照と書き
x86 とか - 兼雑記
最近あろはさんの文章を見ると必ず DIS りたくなるので、恋というやつだと思います。若者言葉で言うとツンデレのツンの方。 http://alohakun.blog7.fc2.com/blog-entry-952.html まず Intel ってμop の仕様ってそれなりに公開してたような…と思って少しぐぐったけど、今一つ見当たらず。とりあえず x86 命令が何μopになるかとかいうの見つけたけど Pen Pro 時代とかだった… http://download.intel.com/jp/developer/jpdoc/ia_opti.pdf まぁなんにせよこう、なんかこうまるで情報囲い込んでちょっぱやコンパイラ作ってがっぽがっぽみたいなことは別にインテルさん思ってなくて、 CPU 屋なんだから単に自分とこの CPU を十分に使いこなせるコンパイラも作ることで CPU 売りやすくするってだけ
だいありー
(self, cref, class, default の visibility) の関係． toplevel(main, Object, Object, private) class, module 文(mod, mod を積む, mod, public) module_eval ''(mod, mod を積む, mod, public) module_eval{}(mod, 変更無し, mod, public) instance_eval ''(obj, <<obj を積む, <<obj, public) instance_eval{}(obj, 変更無し, <<obj, public) 1.9 ではいくつか出来ていない．ruby_class と ruby_cref を一緒にしていたため． test-all TESTS=ruby 長すぎ．
Haskellで速いwcを書いてみよう(1) | krの日記 | スラド
このコメントで言及されているページを見て、 Haskellのパフォーマンスチューニングというのは実際に難しいのかどうか、自分でも試してみることにしました。 お題は「Haskellで速いwcコマンドを書く」です。上記tanakh氏のページに倣い、ここで書くwcコマンドは、 いつも標準入力からのみ読む。(ファイル名の指定とかは省略) 行数、単語数、文字数を表示する。 文字はCのchar相当。(Unicodeとか複雑なことは考えない) 単語は空白区切りで数える。(punctuation等も(空白でないので)単語内の文字とする) 行数は改行文字の数を数える。(各行の最後は必ず改行で終わると仮定する) という仕様にしておきます。 なお、実行時間の測定は以下の環境で行ないました(dmesgより)。 OS:FreeBSD 6.2-STABLE CPU:Intel(R) Pentium(R) M proc
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YARV: Yet Another RubyVM窶披�乃he Implementation and Evaluation | CiNii Research
Schemeインタプリタにおける仮想マシンアーキテクチャの最適化 | CiNii Research