並列イベント駆動I/Oフレームワーク「mpio」リリース - Blog by Sadayuki Furuhashi
分散KVS kumofs のコードは、全体で約2万行です*1。 そのうち、ネットワークI/Oやプロトコルに関するコードは約1万行*2で、全体の約半分を占めています。 ロジックは残りの半分*3だけで実装されています。 この実例から分かりますが、kumofsのような分散アプリケーションを開発するにはI/O周りの実装が大変で、とてつもなく大きな障壁になっています。*4 さらに今日では、性能を稼ぐためにマルチスレッド化が必須です。また、多数のクライアントを少ないリソースで効率よく相手にするには、非同期・イベント駆動型のアーキテクチャも必要になります。さらに、究極的な性能を達成すべく GC を利用しない C++ においては、実装のみならず設計も大変です。 これに加えてソケットAPIの難解な挙動に対処にしなければならないため、C言語やC++によるネットワークプログラミングは、vimの使いこなしなどと同
実践的なパターン: テストの容易性を高める設計
Contents Condition Variables Slim Reader/Writer Lock One-Time Initialization Conclusion Windows Vista ships with a raft of new and exciting technologies for developers, including Windows® Presentation Foundation, Windows Communication Foundation, and Windows Workflow Foundation. In fact, Windows Vista™ has introduced so many new .NET-friendly technologies that it is easy to overlook all the new fe
Strategies for Implementing POSIX Condition Variables on Win32
Strategies for Implementing POSIX Condition Variables on Win32 Douglas C. Schmidt and Irfan Pyarali Department of Computer Science Washington University, St. Louis, Missouri 1. Introduction The threading API provided by the Microsoft Win32 [Richter] family of operating systems (i.e., Windows NT, Windows '95, and Windows CE) provides some of the same concurrency constructs defined by the POSIX Pthr
軽量スレッドブームだと思うので、そこらへんの情報をまとめてみる - 金利0無利息キャッシング – キャッシングできます - subtech
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
粒子群最適化 - Wikipedia
粒子群最適化（りゅうしぐんさいてきか、Particle Swarm Optimization、PSO）とは、群知能の一種。 昆虫の大群や魚群において、一匹がよさそうな経路を発見すると（すなわち、食料を発見したとか安全であるという場合）、群れの残りはどこにいても素早くそれに倣うことができる。 これは多次元空間において位置と速度を持つ粒子群でモデル化される。これらの粒子はハイパー空間を飛びまわり、最善な位置を探す。位置の評価は適応度関数で行う。群れのメンバーは良い位置について情報交換し、それに基づいて自身の位置と速度を調整する。このコミュニケーションは主に次の二種類の方法でなされる。 最も良い位置にいる粒子が全体に通知される。 ローカルなベストの位置にいる粒子が近傍の粒子群に通知される。 位置と速度の更新は以下の式で行われ、これが繰り返される。 は、慣性定数。多くの場合 1 より若干小さい値が
GNU Offloading and Multi-Processing Project (GOMP) - GNU Project
The GOMP project consists of implementation of OpenMP and OpenACC to permit annotating the source code to permit running it concurrently with thread parallelization and on offloading devices (accelerators such as GPUs), including the associated run-time library and API routines. Both OpenMP and OpenACC are supported with GCC's C, C++ and Fortran compilers. Content Usage Documentation History and P
並列化メモ - potasiumchの日記
コンピュータサイエンス研究科で並列コンピューティングのセミナーがあるというので聞きに行く（ほとんど現実逃避）。印象に残った話をメモ。 自分の書くプログラムが2008年以降高速にならなくても良いという人を除き、全ての人は並列化プログラムを書く必要がある。 1980年代以降、RAM のアクセス速度は毎年 9% しか向上していない。このため CPU の処理速度との乖離が加速度的に増加している（いた）。これによる不具合を軽減するための仕組みとしてキャッシュメモリがあり、プログラムの実行速度はキャッシュのヒット率に大きく依存する。 アルゴリズムやデータサイズによってキャッシュのヒット率は異なる。更に最近の CPU はそれぞれ容量・速度の異なるキャッシュを多段に装備している。このため、どのアルゴリズムがどういうサイズの計算をするときに最適なのかはもはや誰にも予測できない。 並列化なんてしたら更に訳がわ
Manpage of SCHED_SETAFFINITY
SCHED_SETAFFINITY Section: Linux Programmer's Manual (2) Updated: 2008-07-09 Index JM Home Page roff page 名前 sched_setaffinity, sched_getaffinity, CPU_CLR, CPU_ISSET, CPU_SET, CPU_ZERO - プロセスの CPU affinity マスクを設定・取得する 書式 #define _GNU_SOURCE #include <sched.h> int sched_setaffinity(pid_t pid, size_t cpusetsize, cpu_set_t *mask); int sched_getaffinity(pid_t pid, size_t cpusetsize, cpu_set_t *mask);
Parallel Extensions to the .NET FX CTP - NyaRuRuが地球にいたころ
Somasegar's WebLog: Parallel Extensions to the .NET FX CTP Microsoft Parallel Extensions to .NET Framework 3.5, December 2007 CTP 早速遊んでますが，粒度を小さくしすぎるとかえって遅くなったりと難しいですのぅ． MSDN Magazine October 2007: マルチコア コンピュータ用にマネージ コードを最適化する を参考にソートでも． class Program { static IEnumerable<int> RandomSequence() { var rand = new Random(); while (true) { yield return rand.Next(); } } static void Main(string[] args) {
インテル：「ソフトウェアもムーアの法則に従う必要がある」
プロセッサは長年高速化を重ね、多くのデスクトップソフトウェアにおいてパフォーマンスの向上が容易になった現在、ただ乗りの時代は終わったというのがIntelの主張である。 IntelやAdvanced Micro Devices（AMD）などのプロセッサメーカーは、高速な演算装置（コア）を1基だけ備えた製品ではなく、複数の演算装置を備えた製品を提供するようになってきている。問題は、現在ほとんどのソフトウェアが、その利点を使いこなせるようにできていないということである。 IntelのフェローShekhar Borkar氏は、プロセッサは18カ月から2年ごとにパフォーマンスが約2倍になるという考えを引き合いにして「ソフトウェアもMooreの法則に従い始めるときだ。対応する並列処理の量を2年ごとに2倍にしなくてはならない」と述べた。 しかしこれは、ソフトウェア業界にとっては困難な挑戦である。それぞれ
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