Performance comparison: linear search vs binary search.
While working on an implementation of merge sort promised in the previous article, I realized that I’d like to use one neat little thing, which is worth its own post. It is a simple strategy for sorting or doing comparison-based tasks, which works wonderfully when input data is small enough. Suppose that we have a very small array and we want to sort it as fast as possible. Indeed, applying some f
組み込み関数（intrinsic）によるSIMD入門
6. 目標目標 OpenCVによりも高速なプログラムを簡OpenCVによりも高速なプログラムを簡 単につくれる書き方を覚えよう単 くれる書き方を覚えよう 出来るようになること ・高速コピー src.copyTo(dest);高速コピ src.copyTo(dest); ・高速な加減乗算 dest = src1 + src2; ・高速型変換 src.convert(dest,CV_16U); ・高速BGR2RGB cvtColor(src,dest,CV_BGR2RGB); ・高速BGR2Gray cvtColor(src,dest,CV_BGR2Gray); ※出来ないこと 整数演算だけ 浮動小数点の命令は使わない 比較演算は使整数演算だけ，浮動小数点の命令は使わない，比較演算は使 わない，水平演算は使わない，AVXは含まない(SSE4.1まで) 7. 目的目的 を使えば 化は難しくないよ
SSEとAVXで高次元ベクトルの内積計算を高速化してみた | さかな前線
世界最速のお魚と言えばカジキ類で，泳ぐ速度は時速100km/hを超えるとか．55ノット程になるのでこれはMk-48魚雷にも匹敵するほどです． 一方ちょっとチートな高速お魚としては，お馴染みトビウオが飛行中に最大70km/hほどに達するとか． 今日はそんな若干チートな高速化のお話（？）ということで，SSE組み込み命令について． SSEやAVXといえばお馴染みSIMD命令で，それをプログラムから構造体と関数の形式で高移殖に記述する方法がSIMD組み込み関数(SIMD Intrinsic)なわけですが，これを使ってごく典型的なベクトルの内積計算を高速化してみました． ベクトルの内積の高速化と言えば星の数ほどもされてる話なわけで，いまさら魚の情報なんか役に立つ気は全くしないのですが，純粋に自分でやらないとわかんない＞＜ ということで， とにかく書いてみよう 効果の程はいかに？ を調べてみたくて，や
ななめ45°から見たJavaOne
2. 自己紹介 すえなが やすまさ 末永 恭正（@YaSuenag） NTT OSSセンタ勤務 ◦ Javaの障害解析、Q&A対応 合言葉は「Javaいい子だから！」 hs_errログやコアの解析 Javaとlibc、Linuxカーネルの間を行ったり来たり… ◦ たま～にOpenJDKのパッチ書いてます 根っからのサンデープログラマー ◦ Object Pascal (Delphi) 大好き ◦ CとJavaも好き ◦ アセンブラも結構好き JavaOne歴：2年（2010 & 2011） 3. JavaOneで感じたこと 求められるスキルの2極化 (EE vs SE) ◦ EE とりあえず「クラウド」 とにかく「ポータビリティ」！ EoD 対 ◦ SE 極 とりあえず「並列化」 マルチリンガル？なVMの実現 VMの作りや動きを意識
1
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
処理を実行中です
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
