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
Linux MD RAID Gets Some Improvements For 4.9 Kernel - Phoronix
Linux MD RAID Gets Some Improvements For 4.9 Kernel Written by Michael Larabel in Linux Storage on 8 October 2016 at 08:26 AM EDT. 3 Comments The MD subsystem updates were sent out earlier this week for the Linux 4.9 kernel merge window with a few improvements/features to note. The MD RAID code for the Linux 4.9 kernel has some optimized functions making use of AVX512 extensions for RAID6 gen/reco
openssl-1.0.2による性能向上
初稿ではAVX2による効果ではないかと記述をしておりましたが、stitchedではなく、multi bufferのサポートやその他要因が混合しており数値検証が完全ではないという指摘をいただきました。 記事内容の訂正を行います。検証が不十分なままの掲載となり申し訳ございません。また、数値や技術的な裏付けは今後再検証を進めていこうとおもいます。 サイトオペレーション本部（＊1）を兼務させていただいている匿名希望の社員Mです。 私はハードウエアとソフトウエアの両面から指数関数的に増えるデータ処理にコツコツ対応する仕事をやっております。 今回の取り組みは以下の投稿に影響を受けた取り組みです。 Accelerating SSL Load Balancers with Intel® Xeon® v3 Processors https://software.intel.com/en-us/article
OpenCLやる前にSIMD使い切れっていう幻想 - aokomoriuta's blog
お詫び アライン忘れてましたごめんなさい、でも時間あんまり変わってないから許して・・・ https://t.co/JNtq2U2kMq— 青子守歌 (@aokomoriuta) April 29, 2015 では本編どうぞ↓ 本編 若干話題に乗り遅れた感ありますが。 d.hatena.ne.jp けど、SSEも知らねー、SIMDも知らねー、なんか俺が書いたアルゴリズム遅いけどとりあえずOpenCLとかで高速化しよっかなーとかね、甘ったれてんじゃねえよ。CPUをもっと使いきれよ。お前のアオいコードのせいでCPUが泣いてるよ。っていう話ですよ。 GPGPUなんてのはSIMDを使い切った後の話でしょ。 GPGPUするのにGPUのパワーとメモリが足りませんとか言う前にまずSIMDからだろ。 とか言われてたので、検証することにした（やっつけ）。 環境 OS: Windows 7 Profession
CUTT System:AVX命令入門
AVX命令入門 Intel CPUのSIMD命令を使い倒せ 著者 北山 洋幸 判型 B5変型判、424頁 本体価格 5,400円 ISBN 978-4-87783-369-5 本書について 近年においてソフトウェアエンジニアがハードウェアのアーキテクチャを意識する機会は減りました。それは悪いことではないでしょう。ソフトウェアエンジニアがハードウェアを意識していては、開発したソフトウェアはハードウェア依存となりポータビリティやスケーラビリティなどを失ってしまいます。 しかしながら、Wall Timeにシビアなソフトウェアや計算量が大きなソフトウェアを開発する場合、ハードウェアのアーキテクチャを意識したプログラミングを行うと、性能が格段に向上する場合があります。時代が変わりCPU性能が大幅に向上しましたが、同時に多くの計算量を要求するソフトウェアも存在します。このため、アプリケーション開発エン
AVX2時代の正規表現マッチング 〜半群でぐんぐん！〜
x86/x64最適化勉強会での発表資料です http://atnd.org/events/25823 UST → http://www.ustream.tv/recorded/21484937 2013年度のHaswellから入るAVX2を使った正規表現マッチングというマニアックなネタ :-)Read less
或るプログラマの一生 » AVX-512 がアナウンスされていた
x86/x64 最適化勉強会 #6 で聞いてきましたが、AVX-512 なるものがアナウンスされてました。名前から予想される通り、SIMD レジスタが 512bit になります。SIMD レジスタが 512bit というと Xeon Phi は最初からそうなっているのですが、これが普通の Xeon に降りてくるイメージです。 AVX が「単なる legacy SSE の 256bit 版」ではないのと同様、AVX-512 も「単なる AVX の 512bit 版」ではありません。 SIMD レジスタが zmm という名前で 512bit になる。下位 256bit は ymm としてアクセスできる（xmm に対する ymm と同じ） 64bit モードの場合、SIMD レジスタが 32本使える。これは、zmm だけでなく ymm や xmm でも同様である。32bit モードでは8本のまま
HPC性能が大幅に強化されたHaswell(前編) -各コアに256bit長のFMAを2個装備
IDF 2012で、2013年に登場と見られるIntelの次世代プロセサ「Haswell」のアーキテクチャが発表された。Haswellのアーキテクチャ全般については大原雄介氏の記事を参照戴くのが分かり易いと思うが、それを補足する意味で、HPC(High Performance Computing)向けの強化ポイントについて詳細に見て行きたい。 Haswellで一番目に付くのは、各コアに256bit長(64bit×4)のFMA演算器を2個装備し、1サイクルに倍精度の浮動小数点演算を16回実行できるようにした点である。また、32bitの単精度浮動小数点なら32回の演算を実行できる。 「京」スパコンに使われている「SPARC64 VIIIfx」とその後継の「SPARC64 IXfx」のコアは8演算、2012年6月にTop500 1位となった「Sequoia」に使われている「BlueGene/Q(
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
プログラマのためのHaswell入門 - 2013-06-02 - J
(上の生データやらグラフを見て情報読み取れる人は読まなくてよいです) さて、世間のレビュー見てると、Haswellいらん子感があるけど、HaswellはIvyと比べて性能2倍になっている点はプログラム書く人は知っておくべきだと思う。 (IntelのCPUはCore2以降デスクトップ向け強化とサーバー/HPC向け強化を交互にやってる感があって、今回はHPC向けターンかなーという気がする) Haswellで性能出すために知っておくべきことなどを書いておく。 Haswellで強化された点 プログラム書く場合に考慮すべきHaswellの強化点は、 FMA命令が追加/FMULx1/FADDx1 が FMAx2 になった AVX2命令が追加 整数演算パイプ追加 TSX あたりかと思う。以下、それぞれどう意識すればいいか解説する。 (TSXは使えないCPUを選んでしまったので特に解説しません) FMA命
Yaminabe simd
Yaminabe simd 1. Intel AVX で SIMD 入門 2012/9/15 (Sat) 第2回 闇鍋プログラミング勉強会 Yuki Kawaguchi 1 2. 自己紹介名前: Yuki Kawaguchitwitter: @kawa0810はてな id: kawa0810・学生時代の研究 並列・分散処理，GPGPU，数値計算関係・仕事 orz バックアップソフトの開発・サポート 2 3. 自己紹介名前: Yuki Kawaguchitwitter: @kawa0810はてな id: kawa0810・学生時代の研究 並列・分散処理，GPGPU，数値計算関係・仕事 バックアップソフトの開発・サポート 3 4. 本題4 5. SIMD とは？・Single Instruction Multiple Data・1回の命令で複数のデータを処理する命令形式 配列 x と配列 y
CompProBeta11.0_Customer_Presentation.ppt
Intel、インテル、Intel ロゴ、Intel Atom、Intel Core、Xeon は、アメリカ合衆国およびその他の国における Intel Corporation の商標です。 © 2009 Intel Corporation.無断での引用、転載を禁じます。 インテル® マイクロアーキテクチャー Nehalem† ソフトウェア最適化 † 「Nehalem」 の開発コード名で呼ばれていた新しいインテル® マイクロアーキテクチャー インテル株式会社 ソフトウェア＆サービス統括部 © 2009 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。 記載内容は予告なしに変更されることがあります。 ＊その他の社名、製品名などは、一般に各社の表示、商標または登録商標です。 内容 • ソフトウェア最適化と並列化のおさらい • インテル® マイクロアーキテクチャー Nehalem
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Takayuki Kaneko on Twitter: "Intelさん曰く。E5 v3のavx2命令をサポートしたJava8は3倍速いらしい。 #cwt2014"
【仮想化道場】 Haswell世代のXeon E5、1600/2600 v3シリーズ登場 (仮想化機能も進化)
https://bugs.java.com/?bug_id=7121648
【笠原一輝のハードウェアトレンド】 アンコアを大幅に進化させ、処理能力と電力効率を改善したXeon E5 2600シリーズ