CPU律速なRuby/Pythonコードはデフォルト設定のdocker上で遅くなる - まめめも
English version 要約 dockerはデフォルトでセキュリティ機構（Spectre脆弱性の対策）を有効にします。この影響で、RubyやPythonのようなインタプリタは速度が劣化します。特にCPU律速なプログラムで顕著に遅くなります（実行時間が倍くらいになることがあります）。 現象 Rubyで1億回ループするコードを、直接ホスト上で実行する場合と、docker上で実行する場合で実行時間を比較してみます。 直接ホスト上で実行した場合： $ ruby -ve 't = Time.now; i=0;while i<100_000_000;i+=1;end; puts "#{ Time.now - t } sec"' ruby 2.7.1p83 (2020-03-31 revision a0c7c23c9c) [x86_64-linux] 1.321703922 sec docker
Reading privileged memory with a side-channel
We have discovered that CPU data cache timing can be abused to efficiently leak information out of mis-speculated execution, leading to (at worst) arbitrary virtual memory read vulnerabilities across local security boundaries in various contexts. Variants of this issue are known to affect many modern processors, including certain processors by Intel, AMD and ARM. For a few Intel and AMD CPU models
CPUに関する話 | GREE Engineering
こんにちわ。せじまです。スティック型PCの購入は、 Core M版が出るまで見送ろうと思っている今日このごろです。 弊社では「Mini Tech Talk」という社内勉強会を隔週で開催しているのですが、それとは別に、「Infra Tech Talk」という社内勉強会を、半年くらい前から毎月開催しています。わたしはそこでほぼ毎月、45-60分くらいのスライドを作って話をしています。今までどういう話をしてきたかといいますと、TCPに関する話を二回、SSDに関する話を二回しました。（InnoDBに関する話だと軽く5-6時間くらいできるんですが、いささかマニアックなので、もっと幅広い人を対象に話をしています） 今までの話はちょっと社内向けの内容だったんですが、前回開催された Infra Tech Talk では、社外の方にも幅広く読んでいただける話ができたと思いましたので、その資料を slides
Oracle Said To Be Baking A Low-Cost SPARC Chip - Phoronix
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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。
SSEとAVXで高次元ベクトルの内積計算を高速化してみた | さかな前線
世界最速のお魚と言えばカジキ類で，泳ぐ速度は時速100km/hを超えるとか．55ノット程になるのでこれはMk-48魚雷にも匹敵するほどです． 一方ちょっとチートな高速お魚としては，お馴染みトビウオが飛行中に最大70km/hほどに達するとか． 今日はそんな若干チートな高速化のお話（？）ということで，SSE組み込み命令について． SSEやAVXといえばお馴染みSIMD命令で，それをプログラムから構造体と関数の形式で高移殖に記述する方法がSIMD組み込み関数(SIMD Intrinsic)なわけですが，これを使ってごく典型的なベクトルの内積計算を高速化してみました． ベクトルの内積の高速化と言えば星の数ほどもされてる話なわけで，いまさら魚の情報なんか役に立つ気は全くしないのですが，純粋に自分でやらないとわかんない＞＜ ということで， とにかく書いてみよう 効果の程はいかに？ を調べてみたくて，や
Metalの「shared CPU/GPU memory buffer」について : DSAS開発者の部屋
iOS8のリリースにより、A7を搭載したiOS端末からはOpenGLESに代わる新グラフィックスAPIであるMetalが動くようになりました。 iOS8発表時のAppleのKeynoteで紹介されたとおり、MetalはOpenGLとくらべてAPIの層が薄くて最適化されているので高速に動作するようで、他の多くの記事でもこの事が書かれています。 しかし実際にMetalに触れてみると、単にAppleのハードウェアに最適化されていてオーバーヘッドが低く速いということに留まらず、ある一つの特長に気付きます。 それは「shared CPU/GPU memory buffer」つまりCPU/GPU間でメモリが共有されているというものです。 ここでは今までiOSの３Dアプリケーション開発に利用されていたOpenGLESでのメモリの扱い方と比較しつつ、CPU/GPU間でメモリが共有されることのメリットについ
microインスタンスはlimitかけると大きくパフォーマンスが向上する（※再追記あり） - アルパカDiary Pro
※2014/07/02 T2インスタンスタイプとの比較 を追記しました。 ※2014/03/13 他インスタンスタイプとの比較／m3.mediumの検証 を追記しました。 こちらの記事の二番煎じです。 cgroupで、お手軽CPU使用率制限 なるほど。 リソースにLimitかけるとstealを防げるためパフォーマンスも上がるというわけですね。 どのくらい変わるのか実験してみました。 cgroup前準備 sudo yum install libcgroup sudo chkconfig cgconfig on sudo service cgconfig start cgroup設定 上記参考URLとほぼ同じ設定です。 実行時はcpu.cfs_quota_usを変動させて比較してみました。 sudo vi /etc/cgconfig.conf # 以下を追加 group limittest {
NUMAアーキテクチャとネットワーク性能（１）－説明編 - Blog
NUMA(Non-Uniform Memory Access)とは Non-uniform memory access - Wikipedia, the free encyclopedia NUMA - Wikipedia NUMA（Non-Uniform Memory Access、ヌマ）とは、共有メモリ型マルチプロセッサコンピュータシステムのアーキテクチャのひとつで、複数プロセッサが共有するメインメモリへのアクセスコストが、メモリ領域とプロセッサに依存して均一でないアーキテクチャである。 複数CPUがある場合、近いメモリと遠いメモリが構成上存在し、データが置かれる場所によって、性能に差が出てしまうアーキテクチャである。 ネットワーク性能を測定する場合も、NUMA構成上不利な状態で性能測定をしてしまうと、思うような性能が出ない場合があるため、注意が必要である。本稿では、NUMA及びCPU
Introduction to Linux Interrupts and CPU SMP Affinity
Interrupts are signal that are sent across IRQ (Interrupt Request Line) by a hardware or software. Interrupts allow devices like keyboard, serial cards and parallel ports to indicate that it needs CPU attention. Once the CPU receives the Interrupt Request, CPU will temporarily stop execution of running program and invoke a special program called Interrupt Handler or ISR (Interrupt Service Routine)
NUMA scheduling progress [LWN.net]
This article brought to you by LWN subscribersSubscribers to LWN.net made this article — and everything that surrounds it — possible. If you appreciate our content, please buy a subscription and make the next set of articles possible. NUMA balancing was a topic of fierce debate through much of 2012; that discussion culminated with the merging of Mel Gorman's NUMA balancing infrastructure patch set
マルチコアCPU上の並列化手法、その並列性能と問題点
GPU を使用した並列計算環境が一般的になりつつあります。ユーザサイド立ってみれば、「並列化適用方法の種類とその効果」をもう一度整理して考え、自分に合った手法を選択しなければいけないと思っている方も多いことでしょう。並列計算と言っても、プロセッサ・コア自体が自動的にSIMD（ベクトル処理）実行するものから、マルチコアを利用した自動並列、OpenMPによるスレッドレベルの並列実行、さらにプログラムを改造してマルチプロセスによる MPI 並列実行と様々な手法が用意されています。さらに、今、GPUを利用した many cores 並列を利用した並列実行も加わり、ユーザにとっては、自分でも手軽にできる方法の判断やその性能効果に関する一つの判断基準を持っておくことが必要でしょう。また、簡単な並列実行の原理等の知識があるだけでも、今後の many cores 並列時代に向けて、合理的な並列化のための指
最近のCPUでは乱数生成がはやい話
Ivy Bridge以降のCPUではCPU内に乱数生成器が含まれています。それに対応した最近のrngdをつかうとそれなりに乱数生成が速くてしあわせになれます。 linuxでは乱数を取得するために /dev/random と /dev/urandom の2種類のデバイスがあります。それぞれの説明は man 4 random にみっちり書いてありますが、かいつまんで言うと: random: カーネルがあつめてきたノイズを元に品質の高い疑似乱数を生成します。ノイズが不足するとblockします。 urandom: カーネルがあつめてきたノイズを元にそこそこの品質の疑似乱数を生成します。品質はそこそこですがblockしないので速いです。 ためしにcat /dev/random とかすると1kとか4kくらい乱数が出力されて止まってしまう。これでは割と足りないので選択肢が2種類。1） 品質をあきらめてu
Moving computation to the data (1)
JJUG ナイトセミナー 「メッセージングミドルウェア特集」のRabbitMQの発表資料です。 https://jjug.doorkeeper.jp/events/65028
仙石浩明の日記: Z80 コンピュータを作ってみた (27年前のお話)
往年の 8ビット・マイクロプロセッサー Z80。 最近の若い IT エンジニアだと知らない人も多い？ 現在でも組み込み用途で使われているのに、 プログラマの高齢化が進んでいるらしい。 私がコンピュータを学んだ思い出深い CPU なので、 このまま忘れ去ってしまうのもモッタイナイ。 思い出せる限り記録に残しておこうと思う。 コンピュータを原理から学ぼうとする人の参考になれば幸い。 以下は、私が大学一回生のとき (1986年, 昭和61年) 独学で作った CP/M (Control Program for Microcomputer, パソコン用シングルタスク OS) マシンの記録。 私は高校生のとき (1983年)、 シャープ製パソコン MZ-80K2E を改造しながら独力でデジタル回路を学んだ。 当時のコンピュータ雑誌 (工学社 「I/O」 誌) に掲載された MZ-80K の回路図が大い
Understanding CPU Steal Time - when should you be worried? | Scout APM Blog
A big thanks to Eric Lindvall of Papertrail for adding steal time to Scout's CPU Usage Plugin and helping out on this blog post! Netflix tracks CPU Steal Time closely. In fact, if steal time exceeds their chosen threshold, they shut down the virtual machine and restart on a different physical server. If you deploy to a virtualized environment (for example, Amazon EC2), steal time is a metric you'l
The Sandy Bridge Preview
With Clarkdale/Arrandale, Intel improved integrated graphics by a large enough margin that I can honestly say we were impressed with what Intel had done. That being said, the performance of Intel's HD Graphics was honestly not enough. For years integrated graphics have been fast enough to run games like the Sims but not quick enough to play anything more taxing, at least not at reasonable quality
OpenCL on the CPU: AVX and SSE - StreamHPC
Our Services and ProductsWe are a software house that writes extremely fast code for the world's most demanding companies. Software Development – From architecture to delivery, making fast softwareDevelop Fast SoftwareMaking the release version of prototype codeMaking CUDA-code work on AMD hardware (HIP)Porting CUDA to OpenCLTraining – From crash-course to full in-house trainings1-day Crash Course
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