Это вторая статья из серии статей об оптимизации кода. Из первой мы узнали, как находить и анализировать узкие места в коде, снижающие производительность. Мы предположили, что главная проблема в примере — медленное обращение к памяти. В этой статье рассмотрим, как снизить расходы при работе с памятью, а следовательно, и увеличить скорость программы.
Привет, я Тони Альбрехт (Tony Albrecht), инженер в Riot. Мне нравится профилировать и оптимизировать. В этой статье я расскажу об основах профилирования, а также проанализирую пример С++-кода в ходе его профилирования на Windows-машине. Мы начнём с самого простого и будем постепенно углубляться в потроха центрального процессора. Когда нам встретятся возможности оптимизировать — мы внедрим изменения, а в следующей статье разберём реальные примеры из кодовой базы игры League of Legends. Поехали!
Вашему вниманию предлагается перевод поста Джона Кармака, опубликованный им в Facebook на прошлой неделе и обретший некоторую популярность.
После многолетнего перерыва я наконец решился взять ещё один отпуск, который провёл за программированием. Целую неделю я смог спокойно работать в режиме отшельника вдали от привычного давления работы. Моя жена великодушно предлагала мне взять такой отпуск вот уже несколько лет, но отпуск и я — это в принципе слабо совместимые вещи.
В качестве смены обстановки после моей текущей работы на Oculus, я хотел написать с нуля на C++ несколько реализаций нейронных сетей, и планировал сделать это, используя строго систему OpenBSD. Кто-то из моих знакомых заметил, что это достаточно случайный набор технологий, но в итоге всё сработало хорошо.
Несмотря на то, что мне не приходилось использовать OpenBSD в своей работе, мне всегда нравилась её идея – это относительно минималистичная и самостоятельная система с целостными видением, а также акцентом на качество и мастерство. Linux способен на многое, но целостность – это не про Linux.
Я не являюсь ярым фанатом Unix. Я неплохо справляюсь с этой операционной системой, но комфортнее всего мне работается в Visual Studio под Windows. Я подумал, что неделя погружения в работу в стиле старой школы Unix по полной будет мне интересна — пусть даже если это и будет означать, что я буду работать медленнее. Это было своего рода приключение в духе ретрокомпьютинга — моими лучшими друзьями на время стали fvwm и vi. Заметьте — не vim, а самый настоящий настоящий vi из BSD.
Читать полностью »
Во время написания диссертации одним из направлением исследований было распараллеливание поиска в пространстве состояний на вычислительных кластерах. У меня был доступ к вычислительному кластеру, но не было практики в программировании для кластеров (или HPC — High Performance Computing). Поэтому прежде чем переходить к боевой задаче, я хотел поупражняться на чем-то простом. Но я не любитель абстрактных hello world без реальных практических задач, поэтому такая задача быстро нашлась.
Всем известно, что полный перебор является самым низкоэффективным способом подбора паролей. Однако с появлением суперкомпьютеров появилась возможность существенно ускорить данный процесс, поскольку, как правило, перебор параллелится практически без накладных расходов. Поэтому, теоретически, на кластере можно ускорить процесс с линейным коэффициентом, т.е. имея 100 ядер — ускорить процесс в 1000*k раз (где 0.0 < k <= 1.0). Так ли это на практике?
Решил кратко сформулировать 3 причины, по которым embedded-разработчикам полезны инструменты статического анализа кода программ.
Читать полностью »
Хорошо известна возможность интеграции Python и C / C++. Как правило, этот прием используется для ускорения программ на Python или с целью подстройки программ на C / C++. Я хотел бы осветить возможность использование python для тестирования кода на C/C++ в IDE без поддержки системы организации тестов в IDE. С моей точки зрения это целесообразно применять в сфере разработки программного обеспечения для микроконтроллеров.
Можно много рассуждать на тему необходимости тестов в проектах, я исхожу из того что тесты помогают мне разрабатывать функционал программы. И после завершения проекта, по прошествии некоторого времени, помогают в нем разобраться и уберегают от ошибок.
При разработке программ для микроконтроллеров, я сталкивался с отсутствием стандартного ввода / вывода (конечно можно переопределить функции ввода вывода и в симуляторе, выводить данные через UART — но часто UART уже задействован, да и симулятор работает не всегда корректно) и большими рисками вывести из строя аппаратное обеспечение ошибочной бизнес логикой. На стадии разработки, я реализовывал отдельные проекты, тестирующие части программы и далее на меня ложилась ответственность за запуск всех тестовых приложений после внесения изменений. Конечно, это все можно автоматизировать. Так можно работать, но я нашел способ лучше.
Читать полностью »
Всем привет!
Сегодня я хотел бы рассказать сразу о двух предстоящих конференциях. Обе конференции организованны C++ сообществами: C++ Russia в Санкт-Петербурге и CoreHard Spring в Минске.
От переводчика: в статье, которую я предлагаю вашему вниманию, авторы исследовали кодовую базу LLVM/Clang с помощью инструмента анализа кода CppDepend, позволяющего вычислять различные метрики кода и анализировать большие проекты с целью улучшения качества кода.
Время доказало, что Clang является таким же зрелым компилятором C и C++, как GCC и компилятор от Microsoft, но то, что делает его особенным, это то, что это не просто компилятор. Это инфраструктура для создания инструментов. Благодаря тому, что его архитектура основана на использовании библиотек, повторное использование и интеграция функциональности в ваш проект делается более просто и гибко.
В моей практике часто возникали ситуации, когда применение конечного автомата являлось наиболее верным решением, однако от него приходилось отказываться ввиду срочности разработки, сложности поддержки, или же по каким-либо иным причинам. В этом посте мне хотелось бы поделиться с вами разработанным мною решением, позволяющим без труда встраивать в свои проекты конечные автоматы с возможностью наглядного отображения структуры дерева.
Читать полностью »
Между этапами выполнения вершинного и фрагментного шейдера есть опциональная стадия, предназначенная для выполнения геометрического шейдера. На входе у геометрического шейдера оказывается набор вершин, формирующих один из допустимых в OpenGL примитивов (точки, треугольники, …). В результате своей работы геометрический шейдер может преобразовать этот набор вершин по своему усмотрению, прежде чем передать его на следующую шейдерную стадию. При этом стоит отметить самую интересную особенность геометрического шейдера: в процессе своей работы набор входных вершин может быть преобразован к представлению совершенно иного примитива, а также может сгенерировать совершенно новые вершины на основе входных данных, увеличивая итоговое количество вершин.
Читать полностью »
