Google Perftoolsを導入する - FPGA開発日記
ISSのボトルネックになっている部分を調査すべく、Google Perftools を導入した。 gperftools - Fast, multi-threaded malloc() and nifty performance analysis tools - Google Project Hosting どうやら、gperftoolsを使うと、 メモリリークの検出 ヒープの使用量 CPUの使用量 ができるらしい。とりあえずは、CPUの使用量と、ヒープの使用量をチェックしてみようか。 CMakeLists.txt への埋め込み まずは、CMakeLists.txtから制御できるように変更しよう。USE_PERFマクロを定義して、gperftoolsを使うかどうかを制御する。 github.com +option (USE_PERF "Use Google Profiler" OFF) +
GitHub - gperftools/gperftools: Main gperftools repository
gperftools ---------- (originally Google Performance Tools) The fastest malloc we’ve seen; works particularly well with threads and STL. Also: thread-friendly heap-checker, heap-profiler, and cpu-profiler. OVERVIEW --------- gperftools is a collection of a high-performance multi-threaded malloc() implementation, plus some pretty nifty performance analysis tools. gperftools is distributed under the
profiling with gperftools - 藻ログ
速いプログラムを書くためにはどこがボトルネックになっているのか，プロファイリングをすることが重要です． C/C++ コードのプロファイラには様々な選択肢*1があります，その中で gperftools (google performance tools) について紹介します https://patricklam.ca/p4p/2014/notes/pdf/L16-slides.pdf TL;DR gperftools では cpu と heap のプロファイルが取れる https://github.com/gperftools/gperftools python 拡張ライブラリのプロファイルは yep で取る Profiling with yep · GitHub その他プロファイラ https://patricklam.ca/p4p/2014/notes/pdf/L16-slides.pd
pthreads - Wikipedia
In computing, POSIX Threads, commonly known as pthreads, is an execution model that exists independently from a programming language, as well as a parallel execution model. It allows a program to control multiple different flows of work that overlap in time. Each flow of work is referred to as a thread, and creation and control over these flows is achieved by making calls to the POSIX Threads API.
Concurrent programming, with examples
Mention concurrency and you’re bound to get two kinds of unsolicited advice: first that it’s a nightmarish problem which will melt your brain, and second that there’s a magical programming language or niche paradigm which will make all your problems disappear. We won’t run to either extreme here. Instead we’ll cover the production workhorses for concurrent software – threading and locking – and le
Ruby(とC)でRubyを実装してみた（builtinで遊んでみた） - ゲームリンクスの徒然なる日常
はじめに タイトルにもあるようにRubyのbuiltin（正式名称を知らないので呼び出し方法から拝借）というものを使ってRuby自体をRuby(とC)で実装してみた話です。 内容としてはRuby自体の実装に興味のある方向けの話になります。 builtinって？ builtinとはRuby(とC)でRuby自体を実装するというものです(正式な名前は今のところないみたい？)。以下のように__builtin_<Cで定義した関数名>をRubyのコードから呼び出すことでRubyとCを使い、より簡単にRubyの実装を行うことができます。 たとえば、Hash#deleteはCで以下のように実装されています。 static VALUE rb_hash_delete_m(VALUE hash, VALUE key) { VALUE val; rb_hash_modify_check(hash); val =
libbmp24 by doscoy
SIMPLE and TINY bitmap image library. Download .zip Download .tar.gz View on GitHub DESCRIPTION libbmp24 is SIMPLE and TINY bitmap image C++ library. This library is composed of ONE header file, so it is very portable program. Windows, Mac, UNIX, and more platform can use libbmp24. SUPPORT FORMAT 24bit bitmap only. 8bit, 16bit color pallet format is not support. USAGE libbmp24 can easily be import
どうやら Erlang をコンパイルした時のCコンパイラによって Elixir の性能がかなり異なるようだ - Qiita
この記事は「fukuoka.ex Elixir／Phoenix Advent Calendar 2019」16日目です。 昨日の「fukuoka.ex Elixir／Phoenix Advent Calendar 2019」は @pojiro さんの「作って学ぶPhoenix、IoTサーバー」でした。 前回は「#NervesJP Advent Calendar 2019」12日目と13日目にそれぞれ「Nerves の可能性は IoT だけじゃない(前編)〜ElixirとPelemayで世界の消費電力を抑える」と「Nerves の可能性は IoT だけじゃない(後編)〜Nervesで世界の消費電力を抑える」をお届けしました。 さて2019年11月の頭にこんなツイートをして反響を呼びました。 今日知った衝撃の事実。Elixir は，Erlang を GCC でコンパイルするのか，Clang で
The GNU C Library - GNU Project - Free Software Foundation
The GNU C Library The project website can be found here: https://sourceware.org/glibc The GNU C Library - The project provides the core libraries for the GNU system and GNU/Linux systems, as well as many other systems that use Linux as the kernel. These libraries provide critical APIs including ISO C11, POSIX.1-2008, BSD, OS-specific APIs and more. These APIs include such foundational facilities a
sourceware.org: Free software! Get your fresh hot free software!
Free the Software! Free Software hosting for core toolchain and developer tools Did you know about: builder.sourceware.org, patchwork.sourceware.org, inbox.sourceware.org and snapshots.sourceware.org? News/Announcements January 12, 2024 One of the drives in server2 broke down. It is part of a 10 drive raid6 setup. So we are fine for now. raid6 can take 2 bad disks. We also have a full mirror on se
RailsでTZ環境変数を設定するハックを不要にした話 - Akatsuki Hackers Lab | 株式会社アカツキ（Akatsuki Inc.)
TL;DR 『環境変数を設定するだけでRuby on Railsサーバが10%高速化する(かもしれない)話』 でRailsを高速化させる素晴らしいハックが紹介されましたが。いまや有効なハックではなくなりました。 TZハックさん、ながい間（2日間）おつかれさまでした。 はじめに アカツキさまで技術顧問をさせていただいている小崎です。 このエントリは『環境変数を設定するだけでRuby on Railsサーバが10%高速化する(かもしれない)話』をRubyコミッタが読んだらこうなったというアンサーソングになっています。合わせてお読みください TZ環境変数でTime.newが10倍近く速くなるのは素晴らしい発見ですが、コミッタとしてはTZなしでも速くなって欲しいなと思いました。だってめんどうだし。 現状分析 まず問題のテストプログラムを軽く分析してみましょう % strace -c ruby .
Source Trail : Solving programming and code problems for programmers
Python Browse all Python answers Django Flask Pandas NumPy PyTorch Javascript Browse all JavaScript answers Typescript jQuery React React Native
JITコンパイラライブラリNumbaを使ってPythonコードを劇的に高速化する方法 - MyEnigma
Data Science in Python, Volume 2: Data I/O, Jupyter Notebook, GUI, Deployment, Numeric Programming, High Performance Python (English Edition)posted with カエレバAlexander Stepanov 2016-04-25 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに Python JITコンパイラライブラリ Numba Numbaのインストール Numbaの速度比較 引数の指定 GPUの利用 最後に 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに Pythonは言語的にも、 エコシステム的にも大好きなのですが、 いかんせん、複雑で大規模なシステムを作ると、 速度が遅いのが気になる時があります
Numba — Numba
Numba makes Python code fast Numba is an open source JIT compiler that translates a subset of Python and NumPy code into fast machine code. Learn More Try Numba » Accelerate Python Functions Numba translates Python functions to optimized machine code at runtime using the industry-standard LLVM compiler library. Numba-compiled numerical algorithms in Python can approach the speeds of C or FORTRAN.
A Clever Way To Find Compiler Bugs
Xuejun Yang is a Senior Staff Engineer at FutureWei Technologies. He is the DFA on the 2011 paper, “Finding and Understanding Bugs in C Compilers.” Today Ken and I discuss a clever idea from that paper. The paper was brought to our attention just now in a meaty comment by Paul D. We thank him for it—the topic interests both of us. We don’t think Paul D. means to be anonymous, but in keeping with t
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
C++ なぜ int main()と書くのか?
OpenArena
GitHub - ganglia/monitor-core: Ganglia Monitoring core
GitHub - CoatiSoftware/Sourcetrail: Sourcetrail - free and open-source interactive source explorer
GitHub - numba/numba: NumPy aware dynamic Python compiler using LLVM
