4Gamer.net — [CEDEC 2010]ネットゲームの裏で何が起こっているのか。ネットワークエンジニアから見た，ゲームデザインの大原則
[CEDEC 2010]ネットゲームの裏で何が起こっているのか。ネットワークエンジニアから見た，ゲームデザインの大原則 編集部：touge 先週行われた「CEDEC 2010」の講演から「ネットワークゲームの仕組みとゲームデザイン」と題されたセッションを紹介しよう。 「CEDEC 2010」公式サイト 登壇したのは，セガ第三CS研究開発部のテクニカルディレクター 節政暁生氏。節政氏は「ファンタシースター オンライン」シリーズのプログラマとして，長年ネットワークゲーム（オンラインゲーム）の開発を手がけてきてきた人物だ。この講演では，その経験からネットワークゲームのゲームデザインにおいて，気をつけるべきことについてのレクチャーが行われた。その内容には一部技術的な要素を含むものの，基本的にはプランナーに向けたものであるため，理解にそれほど専門的な知識は必要ない。いわばネットワークの基礎の基礎にあ
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オンラインゲーム 10年の進化と同期方式の選び方 - きゅぶろぐ
オンラインゲームを作ろう！と思ったことがある方は、 こちらの講演記事を1度は見たことがあるのではないでしょうか。 www.4gamer.net こちらの講演は、具体例を交えながら非常に分かりやすくオンラインゲームの主な同期方式が説明してあり、 2024年現在でもオンラインゲームの基礎を学ぶ資料として真っ先に名前を上げる最高の資料です。 しかしながら講演は2010年のものであり、オンラインゲームはこの10年余りで進化しています。 この辺りの進化の話を簡単にまとめつつ、オンラインゲームの同期方式の選び方を紹介します。 （上記講演記事の知識/用語を前提としているため、先に上記記事をお読みください。） オンラインゲームの民主化について 技術の話をする前に。 近年、「マルチプレイヤーゲーム」と聞いてオフラインの画面分割ゲームを想像する人はいないと言って良いほど オンラインゲームは民主化されてきました
並列処理と排他処理 - ROBOT PAYMENT TECH-BLOG
こんにちは、ROBOT PAYMENTの開発統括室ペイメントシステム課のtaniguchikun です。 たまたま業務で並列処理と排他処理を実装することになったので、その辺について記事にしたいと思います。 並列処理とはなんぞや 例え話 排他処理 今回のキーワード ミューテックス セマフォ Lock関数（C#言語） チェックポイント 静的変数 サンプルコード ミューテックスの挙動確認 セマフォの挙動確認 ロック関数の挙動確認 並列処理とはなんぞや 恐らく本記事を読まれている方はエンジニアの方々だと思いますが、一応軽く解説をしたいと思います。 並列処理とは複数の処理を同時に行うといったものになります。 例え話 上記でピンとくる方は読み飛ばしていただいて問題ないです。 一般の方でプログラミングしたことがない方ですと例え話で説明した方がピンとくるものがあると思うので、現実世界のバスに例えたいと思い
並列プログラミング処理系Pelemayの
ARMアーキテクチャと
IoTプラットフォームNervesへの適用
近年ではIoTでエッジ／フォグ・コンピューティングを行う事例が増えてきており，IoTにも計算パワーが求められるようになってきている．そこで，近年，アメリカを中心に注目を集めている開発プラットフォームNervesと，我々が研究開発を進めている並列処理ネイティブコード生成系である Pelemay Super-Parallelism を組合わせて，エッジ／フォグ・コンピューティングに用いることを提案する．現状の Pelemay は Clang / GCC を使って単一コアのSIMD命令を含むネイティブコードを生成する．本研究により，Raspberry Pi 3 Model B+ (ARM Cortex-A53ベース) と Raspberri Pi 4 Model B (ARM Cortex-A72ベース)の Nerves システム上と，Jetson Nano (ARM Cortex-A57ベース
Go K/V databases Benchmark
There are several well-known k/v database in Go ecosystem. They can be used as persistent caches, storages, databases, etc. All of them have common features such as Get, Set (Update), Delete, and some of them have customized features such as transaction, bucket, column families. For those common features, how about their benchmarks? This post will give you some test results in Solid State Drive (S
O'Reilly Japan - Go言語による並行処理
シンプルな言語仕様と手厚い並行処理機能で多くのプログラマの心を捉えるGo言語。いまではサーバーサイドでのプログラミングやコンテナツールの実装言語など、さまざまな分野で活用されています。本書は、Goの並行処理の設計哲学、言語の機能、また実際のプログラミングテクニックや並行処理の使い方、システムに導入する際のベストプラクティスとパターン、その内部構造までを簡潔にまとめた書籍です。 普段からGoでプログラミングをしているプログラマや、並行処理について学習したいプログラマが、新たな知識を身につけるのに良い一冊となるでしょう。 ［本書のサポートリポジトリ］ 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付
Facebook、コンカレントプログラミング用デバッガ「RacerD」をオープンソース化
Steven J. Vaughan-Nichols （ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2017-10-23 12:23 計算処理を順番に実行する逐次コンピューティングのやり方を学ぶのは簡単だ。このことはプログラミングを学んでいれば誰でも分かっているはずだ。そして、スーパーコンピュータの計算処理を支えている同時計算処理を実現するためのパラレル（並列）コンピューティングはずっと難しいものの、できない話ではない。その一方で、複数の計算処理が同時並行的に実行されるコンカレント（並行）コンピューティングははるかに困難なものとなっている。ただ、コンカレントコンピューティングは、列車運行管理において単一軌道上を運行している複数の列車を管理するのか、単一のFacebookページ上にある複数のコメントを管理するのかにかかわらず、極めて有用なものとなる。これこそ、Facebookがコンカレントプログ
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
シェルスクリプトで単純に並列実行・直列実行を行う - Qiita
$ sleep 2 & # コマンド末尾に&をつけて呼び出すとバックグラウンドプロセスになり、並列で実行される $ sleep 4 & $ sleep 1 & $ sleep 4 & $ wait # 上記のバックグラウンドプロセスたちを待機。もっともかかるもので4秒なため、合計で4秒かかる [1] 38498 [2] 38499 [3] 38500 [4] 38501 [3] - 38500 done sleep 1 # 1秒後([1]のプロセスより先に終了) [1] 38498 done sleep 2 # 2秒後 [4] + 38501 done sleep 4 # 4秒後([2]のプロセスとほぼ同時に終了) [2] + 38499 done sleep 4 # 4秒後([4]のプロセスとほぼ同時に終了) echo "hogehoge.shを実行します" ./hogehoge.sh
Go並行処理パターン
https://classmethod.connpass.com/event/55140/ の発表資料 Goの並行処理に必要な幾つかの機能と、それをつかったサンプルをご紹介
Thread Safety Analysis — Clang 19.0.0git documentation
Thread Safety Analysis¶ Introduction¶ Clang Thread Safety Analysis is a C++ language extension which warns about potential race conditions in code. The analysis is completely static (i.e. compile-time); there is no run-time overhead. The analysis is still under active development, but it is mature enough to be deployed in an industrial setting. It is being developed by Google, in collaboration wit
Python: Pykka でアクターモデルについて学ぶ - CUBE SUGAR CONTAINER
アクターモデルというのは、並行処理のプログラミングモデルの一つだ。 並行処理という言葉からは、まずマルチスレッドとかをイメージすると思うけど、それよりも抽象度の高い概念となっている。 つまり、アクターモデルというのはマルチスレッドなどを用いて構築することになる。 どちらかといえばプロセス間通信 (IPC) の技法であって、共有メモリやロック、RPC と比較するものかもしれない。 そんなアクターモデルは、概念とか使ったときの嬉しさを理解・実感するのがなかなか難しいモデルだとも思う。 理由としては、使い始めるまでに必要なコード量が多かったり、それなりの規模のアプリケーションで使わないとメリットが分かりづらい点が挙げられる。 ただ、これはあくまで主観的なものだけど、アクターモデルをベースに組まれたアプリケーションは規模が大きくなっても並行処理をしているコードが読みやすい。 共有メモリやロックを使
Juliaで並列計算 - sfchaos's blog
Juliaでの並列計算に関する調査メモ。 Juliaでの並列計算の概要 Juliaでのマルチプロセッシング環境は、メッセージパッシングに基づいている。MPIなどの通常のメッセージパッシングは、プロセス間でデータや命令などを相互にやりとりする。しかし、Juliaのメッセージパッシングの実装はあるプロセスから他のプロセスへの一方通行であることが特色となっている。そのため、ユーザは片方のプロセスの管理だけを行えば良い。 あるプロセスから他のプロセスへのメッセージとして重要なのが、"remote call"(remotecall関数)と"remote reference"(fetch関数)である。これらはそれぞれ、「あるプロセスから他のプロセスへの処理の指示」、「指示された処理を行ったプロセスでの処理結果を指示を出したプロセスが参照」に対応する。 remote call(remotecall関数)
さあ、並列プログラミングをはじめよう - Qiita
この記事はJava Advent Calendar 2016の12日目です。 前日は、leak4mk0さんのデータベースを簡単にーJavaSEでもオブジェクト指向データベース（JPA） でした。 次は、tkxlabさんのJavaSEでもオブジェクト指向データベース（JPA）をとなります。 はじめに 「フリーランチの終焉」と言われマルチコアの時代に突入してはや数年。 Webアプリを作る事が多かったのも理由ですが、ほとんどシングルスレッド（サーブレッドとかでマルチスレッドを意識するケースはあるけど）で開発してた私にも、今年は並列プログラミングの波が押し寄せてきました。 そんなわけで今年のアドベントカレンダーは並列プログラミング入門に関してまとめてみます。 Java 8標準の並列API Javaは当初よりマルチスレッドプログラミングを喧伝してただけあって、それなりに並列プログラミングがやりやすい
Rubyで並列処理をやっていく #AdventCalendar - ainameの日記
mixiグループアドベントカレンダー2016 1日目です。 今回は、自分が今まで利用したRubyでの並列処理を書くためのgemとか知見を紹介します。 機運 先日のRubyKaigi 2016で、Ruby3ではGuildという新しい並列処理のモデル*1が、導入されるというセッションがあったり、concurrent-rubyというgemの開発が流行り初めて居たりと、Ruby界隈でも何となく並列処理がブームきているように感じます。 マルチプロセス/スレッド しかしRubyで並列処理するのは言語の仕様としてそれなりに制限があり、他の言語のようにThreadをバンバン立ててマルチコアで計算！爆速化！！みたいなのは難しいです。 というのも、Ruby1.9からネイティブスレッドは導入されたものの多くのC拡張を使ったgemのスレッドセーフ性が問題となるため、GIL(Global interpreter l
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物理サーバを選定する際のポイント – Eureka Engineering – Medium
Eureka EngineeringLearn about Eureka’s engineering efforts, product developments and more.
Goでスケールする実装を書く
スケールする実装を書くためのガイド スケールするために 並列度とアムダールの法則 べき等参照透過性 Lock-FreeとWait-Free アトミックアクセス ロックの局所化 並列度とアムダールの法則 時間単位の場合は繰り返し処理のトータル時間に対し、 並列処理を妨げない処理時間の割合を「並列度」という。 （コードプロファイルを使って求める場合もあるが、 比較的単純なコードでないと計算が複雑になりやすい。） p 並列度 n 並列数 性能比 1/((1-p)+p/n) p=0.9のとき４倍の性能を得るにはn=6が必要。 n=5で４倍の性能を得るにはp=0.938が必要。 n=無限大とすると、性能比は以下の式におちつく。 理論上の性能向上限界 = 1/(1-p) 並列度90%の処理をどれだけ多数コアに分散しても理論上10倍処理効率が限界。 並列度95%の処理をどれだけ多数コアに分散しても理論上
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MITが並列プログラムの最適化改善のためにLLVMのIRを拡張
A C++ implementation of Kogan-Petrank wait-free queue with memory reclamation