От переводчика: данная статья является третьей в цикле переводов официального руководства по библиотеке SFML. Прошлую статью можно найти тут. Данный цикл статей ставит своей целью предоставить людям, не знающим язык оригинала, возможность ознакомится с этой библиотекой. SFML — это простая и кроссплатформенная мультимедиа библиотека. SFML обеспечивает простой интерфейс для разработки игр и прочих мультимедийных приложений. Оригинальную статью можно найти тут. Начнем.
Читать полностью »
Команда платформы FlyElephant подготовила ряд обновлений, которые позволяют работать с приватными репозиториями, повышают безопасность системы и улучшают работу с задачами.
FlyElephant — это платформа для ученых, которая предоставляет готовую вычислительную инфраструктуру для проведения расчетов, помогает находить партнеров и совместно работать над проектами, а также управлять всеми данными из одного места. FlyElephant автоматизирует рутинные задачи и позволяет сосредоточиться на основных вопросах исследований.
В качестве вычислительного ресурса используется облако Azure. Пользователи могут запускать вычислительные задачи, написанные с помощью С++ (с поддержкой OpenMP), R, Python, Octave, Scilab, Java, Julia, OpenFOAM, GROMACS, Blender на серверах с количеством ядер от 1 до 32 и оперативной памятью до 448 ГБ.
Среди нововведений можно отметить следующие:
Читать полностью »
При планировании любой задачи мы стремимся как можно точнее конкретизировать запросы, определить исходные данные и по возможности избавиться от любой неопределенности, мешающей просчитать конечный результат. Однако при разработке высокоуровневой логики не всегда уделяется внимание таким простым казалось бы вещам, как размещение данных в памяти, менеджмент потоков, обрабатывающих наш функционал, особенности реализации динамических массивов или бинарный интерфейс процедур. Когда написанная программа предельно лаконична и оптимизирована, но при этом работает не так быстро, как хотелось бы, закономерно возникает вопрос: «а что еще можно улучшить?» Насколько можно доверять низкоуровневому инструментарию, написанному профессиональными программистами, безусловно разбирающимися в своем деле, но при этом ни черта не понимающими в тех идеях, что вы хотите реализовать? Фрагментация, зацикленность, прерывания, события, объекты, уведомления, каждое новое знакомство с Си-шными или WinAPI-шными библиотеками подталкивает к очевидной мысли: «зачем такая громоздкая реализация?» Почему нельзя просто сделать менеджер кучи выделяющий память за строгое количество шагов? Использовать real-time статистику при работе с разделяемыми данными, вместо сложной системы семафоров и уведомлений? Наращивать динамические массивы без переразмещения и обращаться к случайной ячейке за одинаковое время после любого количества реформаций? Миссия не кажется невыполнимой. Осталось только попробовать.
Предлагаю широкому вниманию процедурную реализацию менеджера кучи, способного выделять диапазоны памяти заказных размеров. Цикл поиска при этом не превышает нормированных пределов. Работа с памятью состоит всего из двух процедур: memAlloc и memRecycle, выполняющих связанные функции. Потокобезопасность поддерживается с помощью дополнительного инструментария, в свою очередь состоящего еще из нескольких процедур. О распараллеливании немного поподробнее: принцип базируется на ассоциированной блокировке разделяемых данных, схожих с блокировкой шины методами Interlocked, однако без блокировки шины. Весь процесс сводится к созданию позиционных стопоров, являющихся по сути диапазонами памяти, содержащими однобайтовые метки состояний каждого из потоков в доступном пуле. Размер выводится из этого соотношения. Поскольку я использую восьмипотоковый пул (а больше мне не нужно), то позиционные стопоры у меня занимают 8 байт (64 бита). Перед перезаписью разделяемой информации стопор блокируется исполняющим потоком, записывая метку в байт под смещением своего номера в пуле. Другие потоки не будут работать с разделяемыми данными пока стопор не обнулится, выполняя Sleep, либо откладывая задачу, либо считая овечек в цикле, на выбор программиста.
Клоны Interlocked процедур — threadExchange, threadCompareExchange и threadIncrement выполняют те же функции, что и оригиналы. Однако при работе внутри потока из пула не блокируют шину. Вместо этого используется ассемблерная процедура, задача которой сводится к двухступенчатой проверке стопора и установке собственной метки (стоит отметить, что при работе вне пула, в потоке не имеющем номера, все же используется блокировка шины). Ее реализация ниже:
Читать полностью »
Данная публикация является переводом первой части статьи Characterization and Optimization Methodology Applied to Stencil Computations инженеров компании Intel. Эта часть посвящена анализу производительности и построению roofline модели на примере довольно распространенного вычислительного ядра, которая позволяет оценить перспективы оптимизации приложения на данной платформе.
Читать полностью »
За последние три дня вышло несколько новостей про российский процессор Байкал-Т:
1. Российская компания «Т-Платформы» представила процессорный модуль SF-BT1 с Байкалом-Т, который она собирается распостранять среди разработчиков.
2. Также «Т-Платформы» выпустили на основе Байкала-Т тонкий клиент «Таволга терминал», который может работать не только как терминал, но и как автономной компьютер с Linux Debian 8.
3. Т-Платформы показывали и плату для разрабочиков, и терминал на основе Байкала-Т на выставке Embedded World в Нюренберге, в сотрудничестве с британской компанией Imagination Technologies, которая разработала микропроцессорное ядро MIPS P5600, которое использует Байкал-Т.
Я не буду пересказывать все статьи про Байкал-Т, Т-Платформы и Таволгу. Те разрабочики, кто этим интересуется, могут сами сходить по ссылкам и посмотреть параметры плат. Я добавлю некоего информационного гарнира про процессор, его экосистему и историю.
На фотографии ниже — ранние пользователи байкаловских плат. Это инженеры из России, Украины и Казахстана, которые участвуют в разработке микропроцессорного ядра MIPS P5600 и его сотфтверной экосистеме в отделении Imagination Technologies в Санта-Клара, Калифорния: Леонид Егошин (поддержка многоядерности в ядре Линукса), Сергей Вакуленко (симулятор для верификации) и Юрий Панчул (модели интерфейсов шин):
Вообще Байкал-Т — это плод международного сотрудничества, в которон вовлечены в частности:
Читать полностью »
Сегодня в питерском офисе Яндекса пройдет встреча со специалистами по параллельному программированию. К нам придут Жоэль Фальку из французской Лаборатории исследований в области информатики, Гор Нишанов из Microsoft и Кирк Шуп, который работает над Microsoft Azure. Специально для читателей Хабра мы попросили Гора Нишанова и Кирка Шупа рассказать об их личном опыте, отношении к C++, проблемах и развитии языка.
Для тех, кому тема интересна, в 19:00 мы начнем видеотрансляцию с мероприятия. Встреча пройдет на английском языке. Прямо на странице трансляции можно будет задавать свои вопросы гостям. Для тех, кто не успеет посмотреть прямой эфир, мы выложим запись.
Читать полностью »
Сортировка является одной из базовых операций при обработке данных, которая используется в самом широком спектре задач. В данной статье будет рассмотрена сеть обменной сортировки со слиянием Бэтчера для параллельной сортировки массива произвольного размера.
Одной из самых сильных сторон языка программирования Go является встроенная поддержка concurrency, основанная на труде Тони Хоара «Communicating Sequential Processes». Go создан для удобной работы с многопоточным программированием и позволяет очень легко строить довольно сложные concurrent-программы. Но задумывались ли вы когда-нибудь, как выглядят различные паттерны concurrency визуально?
Конечно, задумывались. Все мы, так или иначе, мыслим визуальными образами. Если я попрошу вас о чём-то, что включает числа «от 1 до 100», вы мгновенно их «увидите» в своей голове в той или иной форме, вероятно даже не отдавая себе в этом отчёт. Я, к примеру, ряд от 1 до 100 вижу как линия с числами уходящая от меня, поворачивающая на 90 градусов вправо на числе 20 и продолжающая до 1000+. И, покопавшись в памяти, я вспоминаю, что в самом первом детском саду в раздевалке вдоль стены были написаны номерки, и число 20 было как-раз в углу. У вас же, вероятно, какое-то свое представление. Или вот, другой частый пример — представьте круглый год и 4 сезона года — кто-то их видит как квадрат, каждая грань которого принадлежит сезону, кто-то — как круг, кто-то ещё как-то.
Так или иначе, позвольте мне показать мою попытку визуализировать основные паттерны concurrency с помощью Go и WebGL. Эти интерактивные визуализации более-менее отражают то, как я вижу это в своей голове. Интересно будет услышать, насколько это отличается от визуализаций читателей.
Читать полностью »
Совсем скоро, в рамках третьей научно-технической конференции GraphHPC-2016, стартует конкурс GraphHPC, посвященный проблемам параллельной обработки больших графов с использованием суперкомьютеров. В этот раз участникам предстоит найти самую быструю реализацию задачи Community Detection (поиск сообществ) в неориентированном графе с весами.
Читать полностью »
Приветствую всех!
Сегодня я расскажу о возможностях платформы FlyElephant для ученых и инженеров, которые в своей работе проводят различные вычисления на C++, R, Python или Octave. Это могут быть научные расчеты, анализ данных, моделирование или другие задачи. 22 января я буду проводить вебинар “Введение в FlyElephant”, на котором детально расскажу о платформе FlyElephant, а сегодня в общих чертах познакомлю вас с ней и покажу процесс проведения расчетов.
FlyElephant — это платформа, которая предоставляет ученым готовую вычислительную инфраструктуру для проведения расчетов, автоматизирует рутинные задачи и позволяет сосредоточиться на основных вопросах исследований.
Читать полностью »
