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テストデータ, reference情報など † 10/29 mini-Python文法 grammar.txt 10/29 字句解析器テストデータ tokenizer.tar.gz 11/5 構文木ヘッダsyntree.h.txt 11/5 構文木Cソースの一部syntree.c.txt 11/5 構文解析木ヘッダparser.h.txt 11/5 構文解析木Cソース一部almost_empty_parser.c.txt 11/5 構文解析器および最終課題用テストプログラムtests.tar.gz 11/26 Python値を定義するヘッダファイルpyvalues.h.txt 11/26 Python値関連の関数群Cソースの一部almost_empty_pyvalues.c.txt ↑ 添付ファイル: 5-eval.ppt 210件 [詳細] 5-eval.pdf 325件 [詳細] 4-
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2009年02月26日21:19 カテゴリLinux 個人利用、非商用なら高性能なIntelコンパイラが無償で使える 個人利用、非商用に限りますが、Intelコンパイラが無料で使えます。 IntelのCPUを使っているなら、そのCPUに最適化されたIntelコンパイラでコンパイルすると、一般的にパフォーマンスは良くなるようです。 最新のバージョン11.0は Core i7 や Atom プロセッサーもサポートしています。 4年ほど前の記事ですが、関連として以下のような記事もあります。 無料で30%のパフォーマンスUP!! - intel compiler :: Drk7jp ダウンロードは以下から。 Non-Commercial Software Development - Intel Software Network 同意できれば Accept のリンクから各プロダクトの非商用版の申し込
インテルが開発している「インテルコンパイラー」は、インテルCPUに最適化された高速なバイナリを生成するということで知られている。そのため、大量の数値計算が必要とされるシミュレーションの分野や3D CGなどの画像処理、科学技術分野などのソフトウェアで多く採用されている。 しかし、「インテルコンパイラーはパフォーマンスが高い」とだけ言われても、なかなかピンと来ない人も多いのではないだろうか。また、一般的なソフトウェアでも性能向上の恩恵に預かれるのかも興味深いところだろう。 そこで本特集では、このインテル コンパイラーでコンパイルされたソフトウェアについてそのパフォーマンスを調査するとともに、インテル コンパイラーでのコンパイルテクニックや、性能解析ツール「インテル VTune パフォーマンス・アナライザー」を使ってパフォーマンスチューニングを行う方法なども解説する。 なお、本特集で紹介している
最近のコンパイラには、出力するバイナリコードをより高速に実行できるようにする「最適化」機能が搭載されている。CPUやPCアーキテクチャがより複雑化している近年、コンパイラによる最適化はより注目を浴びるようになっている。 たとえば、現在のCPUはいわゆる「マシン語」のコマンド列をそのまま実行するのではなく、内部でより細かい単位に分解して実行する。このとき、CPUのリソースをより効率良く利用できるよう、場合によってはその順序の並び替えや、並列化が行われる。また、処理を行うデータがキャッシュされているかどうかによっても処理速度が大きく変化する。CPUクロックの向上により、CPUとメモリ間でデータをやりとりする時間についても大きなボトルネックとなるようになったからだ。 このようにCPUの動作が複雑になっている現在、「より速く実行できるコード」を生成するには、CPUの構造やその動作についての知識も必
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