Go and CPU Caches
Credits: unsplash.comAccording to Jackie Stewart, a three-time world champion F1 driver, having an understanding of how a car works made him a better pilot. “You don’t have to be an engineer to be a racing driver, but you do have to have Mechanical Sympathy” Martin Thompson (the designer of the LMAX Disruptor) applied the concept of mechanical sympathy to programming. In a nutshell, understanding
RustがC++に速度で勝った話 - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo
このブログは、株式会社フィックスターズのエンジニアが、あらゆるテーマについて自由に書いているブログです。 今日も「1マイクロ秒でも速いソフトウェア」を目指している皆様、こんにちは。 フィックスターズでは、CまたはC++を仕事に使うことが圧倒的に多いですが、1年前に社内勉強会で「C/C++の後継になりうる」と噂のRustを取り上げました。 その時に「Rustで書き直したらC++で書いたやつより速くなった」というネタを発表したのですが、先日ネットワークドライバを様々な言語で実装したらRustはCに比べてわずかに遅かったという話を見かけた（日本語記事も参照）ので、自分の発表内容を思い返すついでにブログでご紹介します。 TL;DR 共役勾配法のベンチマークを実行したら C++：1686[ms] Rust：1675[ms] で、必ずC++よりRustの方が速かった（わずかに）。 概要 共役勾配法とは
トランポリンによる末尾呼び出しな apply - Qiita
末尾呼び出し最適化 プログラミング言語 Scheme の処理系は末尾呼び出し最適化が必須です． たとえば，リストを逆転する手続き rev を次のように定義すると，else 節の再帰呼び出しはスタックを消費しません．ラフにいえば call が jump に変換されるからです．call して戻ってきてもリターンするしか仕事が残っていないので，呼び出し先から直接呼出し元に戻れば済みます． 以後，単に「末尾呼び出し」と書くだけで，最適化された呼び出しのことを意味するものとします． (define (rev xs ys) (if (null? xs) ys (rev (cdr xs) (cons (car xs) ys))))
Google Optimization Tools（無料）は、最適化問題の救世主になるか。 - GiXo Ltd.
Googleが無料で提供する「最適化問題」ソルバー 本日は、Googleが無料で公開（Apache License 2.0）している最適化問題ソルバー「Google Optimization Tools」を取り上げます。こちら、昨今話題の pokemon GO でも、このRouting使えるんじゃないか、と（ごく一部の特定層の間で）盛り上がっていたりもします。 Google Optimization Tools （＝or-tools）は、「software suite」と表現されています。「Problem Solver（ソルバー）」の集合体と考えるのが良いかなと思います。※少し長いのですが、以下にOverviewを引用しておきます。（英語です。読み飛ばしてもOKです。）色々書かれてますが、要は「いろんな最適化問題を解く為のソルバーだよ」「簡単に使えて、オープンソースだよ」という感じです。
GitHub - TOYOZUMIKouichi/L4S: Common Lispで最適化されたコードを作るときのためのユーティリティ集
概要 Commmon Lispで高速処理を行うためのユーティリティ集です。 ライセンスについて このライブラリは修正BSDライセンスで提供されています。著作権は豊住耕一および東京電機大学ビジュアルコンピューティング研究室にあります。著作権表記は以下に示します。 Copyright 2010-2015 TOYOZUMI Kouichi at Tokyo Denki University, Visual Computing Laboratory. 依存するライブラリ このライブラリは以下のライブラリに依存しています。 alexandria lift com.filmassembler.labs.commonlisp.utilities mbe SRFI-26 既知の問題 細かな問題についてはソースコード内をTODO:で検索してください。 DEFUNSAFEで索引登録される関数はパッケージを反映
お手軽に使える高速なSSE4.2専用文字検索ライブラリ - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
サイボウズ・ラボの光成です。 今回はC/C++用文字検索ライブラリmie_stringを紹介します。 mie_stringはテキストの中から複数文字のいずれかが存在する場所を高速に検索する関数を提供します。 本文ではその使い方と性能を紹介します。また後半ではSIMD命令を使うときに悩ましい端数処理について詳解します。 準備 mie_stringではCのintrinsic関数（SSE4.2）を使ったものとアセンブリ言語で書いたものの二つを用意しました。 intrinsic関数を使う場合はMIE_STRING_INLINEを定義してからmie_string.hをincludeしてください。 これ以外のファイルは不要です。C/C++のどちらからも使えます。 includeするだけでつかえるので簡単ですね。 なお、コンパイルオプションにはgcc/clangなら-msse42や-mavx、Visua
投機実行とOut of Orderはつよいというはなし - なるせにっき
fluentdな人達と話していると定期的にRubyのオブジェクト生成が遅いとdisられます。 本質的にしょうがない部分もあるんですが、それにしても遅い部分も結構あるので、おもむろにperf statとperf recordを取ってみましょう。 % sudo perf stat -d ./miniruby -e'GC.disable;i=1000000;while (i-=1)>0;Hash.new;end' Performance counter stats for './miniruby -eGC.disable;i=1000000;while (i-=1)>0;Hash.new;end': 467.629812 task-clock (msec) # 0.993 CPUs utilized 19 context-switches # 0.041 K/sec 2 cpu-migratio
Common Lisp で行列計算するブログを追試してみた - Qiita
ついでにアンローリングの自動チューニングもしてみた。 追記: unroll = 1 のときに不要なオーバーヘッドがあって、おかげで手で書いた(1 1 8)よりも遅くなっていた。また、探索において生成された親だけではなくすべての親を考慮することにした。再実験したら別の結果が得られた。 http://d.hatena.ne.jp/masatoi/20160204/1454519281 http://keens.github.io/blog/2016/02/04/common_lispdekousokugyouretsuenzan/ http://gos-k.hatenablog.com/entry/2016/02/27/135958 追試 ベンチマーク用の道具 (ql:quickload :alexandria) (use-package :alexandria) (defun make-ma
Common Lisp で行列計算するブログを追試してみた (その3) - Qiita
; 780: L2: 498B5011 MOV RDX, [R8+17] ; 784: F30F10545A01 MOVSS XMM2, [RDX+RBX*2+1] ; 78A: F30F59D1 MULSS XMM2, XMM1 ; 78E: 488B5011 MOV RDX, [RAX+17] ; 792: F30F105C4A01 MOVSS XMM3, [RDX+RCX*2+1] ; 798: F30F58DA ADDSS XMM3, XMM2 ; 79C: 488B5011 MOV RDX, [RAX+17] ; 7A0: F30F115C4A01 MOVSS [RDX+RCX*2+1], XMM3 ; 7A6: 488D5102 LEA RDX, [RCX+2] <<<< ; 7AA: 4C8D5302 LEA R10, [RBX+2] <<<< ; 7AE: 4D8B6811
RDB - 実例で学ぶ、JOIN (NLJ) が遅くなる理屈と対処法 - Qiita
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
Speedy Matrix Multiplication in Lisp, Again… :: nklein software
In response to my earlier post about hidden memory allocations, Jason Cornez pointed out how to rework my loop so that Allegro wouldn’t need to allocate memory. The new structure avoids using the summing keyword in (loop …) and doesn’t use the return-value from (loop …). (declaim (ftype (function ((simple-array single-float (12)) (simple-array single-float (3)) (simple-array single-float (3))) (si
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
雑なツイートをしてしまったばかりにrubyを高速化するはめになった俺たちは！
逆に言うと、Rubyの文字列型の内部実装がropeになれば、freezeしてもしなくても変わらない速度が出るようになって、結局freezeする必要なんてなかったんやーで丸く収まるんじゃないの？と思いました #雑な感想 — Kazuho Oku (@kazuho) October 6, 2015とツイートしたところ、処理系の中の人から @kazuho 文字列を弄る話じゃなくて、文字列の identity の話なので、ちょっと関係ないかなぁ、と — _ko1 (@_ko1) October 6, 2015みたいなツッコミをもらって、うっすみません…ってなってRuby VMのコードを読むことになったわけです。 で、まあ、いくつか気になる点があったので手をつけてしまいました。 1. オブジェクト生成のホットパスの最適化 ホットスポットだとされていたところのコードを読んでると、オブジェクト生成の際に
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Hayato Matsuura on Twitter: "データベースのインデックス解説書「SQLパフォーマンス詳解」印刷版、ついにAmazonでも販売を始めました。今まではユーロ支払いだったものが円で気軽に買えるようになりました！今はお試しで在庫少なめですが増やしていく予定です https://t.co/1wc6PgYlUA"
Hajime Morita on Twitter: "みなSystrace使ってない疑惑のきっかけはUberがAOSPを改造して軽量プロファイラをいれた話で、そのプロファイラが解決したと紹介されてる性能問題がぜんぶSystraceでわかる系だったこと。要するにSystraceを使わな… https://t.co/3VC5qUIlMI"
最適化超入門
Branch prediction macros in GCC - GeeksforGeeks
Kazuho Oku on Twitter: "文字列型がimmutableであるべきか否かの議論で、いまどきJavaのString設計の話をするのはおかしいというか、Ropeの方がコピー＆破壊的なインターフェイスの文字列型より速いってところが議論のベースになるんじゃないかと http://t.co/jQK9aeHhHC"
Efficient data transfer through zero copy
Project Tungsten: Bringing Apache Spark Closer to Bare Metal
