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) 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 terms of the BSD License. Join our mailing list at gperftools@googlegroups.com for updates: https://groups.google.com/forum/#!forum/gperftools gp
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
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
インライン関数 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "インライン関数" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2017年10月) インライン関数（英: inline function）とは、プログラミング言語の言語機能および構文の一種で、コンパイラに対して特定の関数をインライン展開するよう指示するものである。つまり、コンパイラに対して、その関数を呼び出している全ての箇所に関数の実体を挿入するよう指示する。 インライン展開は、関数呼び出しにかかるオーバーヘッドを無くす目的で行われる。一般に関数の処理内容自体が非常に小さくオーバーヘッドの割合が無視できない場合に使われる。非常に小さい
ZEAM開発ログv0.1.2 AI/MLを爆速にしたい！ Flow のコードを OpenCL で書いてみる〜CPU編 - Qiita
kernel void logisticsmap( global int *mu, global int *p, global int *input, global int *output) { int x, m, pp; size_t i = get_global_id(0); x = input[i]; m = mu[i]; pp = p[i]; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x
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Why can't Go programs be as fast as C programs?
