Рубрика «Параллелизм»

в 15:42, , рубрики: atomic swap, lock-free, атомики, классификатор, конкурентность, Параллелизм, параллельное программирование, Программирование, Угадай писал человек или LLM

Mutex, CAS, акторы, STM, CRDT, иммутабельность, MVCC, Disruptor…

Когда читаешь про многопоточность, кажется, что способов — десятки, и каждый требует отдельного изучения.

На самом деле их ровно три. Всё остальное — реализации и комбинации.

Эта статья — попытка навести порядок в голове. После неё вы сможете:

  • за 5 секунд классифицировать любой подход к конкурентности;

  • понимать, почему Erlang выбрал акторы, а Java предлагает synchronized;

  • не изобретать велосипеды и не зацикливаться на «единственно правильном» решении;

  • проектировать многопоточный код, держа в голове простую модель.

    Читать полностью »

в 15:58, , рубрики: api, gpu, векторные операции, виртуальная память, интерпретаторы, компиляция, кэш, Параллелизм, процессор, регистр

В этой статье изложено всё, что нужно знать об устройстве компьютера с точки зрения программиста. А именно:

  • для чего нужен тактовый генератор, регистры, кэши и виртуальная память

  • что такое архитектура процессора

  • что такое машинный код и код ассемблера

  • чем отличается компиляция в машинный код в C, C++ или Rust от компиляции в байт-код виртуальной машины в языках типа Java и C#; в чём их отличие от интерпретируемых языков вроде JavaScript или Python

  • что такое динамические и статические библиотеки (.dll/.so, .lib/.a); что такое фреймворк

  • что такое API и web-API

  • Читать полностью »

в 22:34, , рубрики: edge, IoT, архитектура, Параллелизм, энергоэффективность

Efficient Computer — стартап из Питтсбурга, основанный в 2022 году командой исследователей из Университета Карнеги-Меллона. Между прочим, именно Университет Карнеги-Меллона является основным поставщиком кадров в MicrosoftResearch.

Efficient Computer разрабатывает принципиально новую не Фон-Неймановскую архитектуру процессоров и программную экосистему.

Читать полностью »

в 12:15, , рубрики: векторизация, вычисления, Параллелизм, погрешности округления, числа с плавающей точкой

Современные алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта обсчитывают огромные массивы чисел, интенсивно используя параллельные аппаратные ускорители. Одним из побочных эффектов параллельных вычислений является то, что порядок, в котором обрабатываются элементы данных, неочевиден и часто плохо предсказуем.

Многие алгоритмы быстрых вычислений, к примеру, матричного умножения, намеренно "портят", изменяют порядок действий, за счет этого добиваясь существенного сокращения количества необходимых операций.

Читать полностью »

в 11:25, , рубрики: CUDA, графические процессоры, оптимизация, Параллелизм

Наверное, я очень опоздал с изучением CUDA. До недавнего времени даже не знал, что CUDA — это просто C++ с небольшими добавками. Если бы я знал, что изучение её пойдёт как по маслу, я бы столько не медлил. Но если у вас есть багаж привычек C++ , то код на CUDA у вас будет получаться низкокачественным. Поэтому расскажу вам о некоторых уроках, изученных на практике — возможно, мой опыт поможет вам ускорить код.

Слияние блоков памяти

Если у вас множество потоков, работающих над одним массивом в C++, то, вероятно, вы попробуете перебрать его таким образом:

Читать полностью »

в 13:40, , рубрики: искусственный интеллект, Параллелизм, умныйдом

В своей предыдущей статье[1] я уже рассказывал, как начал свое знакомство с искусственным интеллектом (ИИ). Тогда это был ChatGPT, а теперь — китайский DeepSeek[2].

Общение с DeepSeek происходит без посредников, что делает его более удобным и доступным. Раньше за использование ChatGPT приходилось платить или, например,  задавать не более трёх вопросов в сутки. А с DeepSeek можно спрашивать сколько угодно и о чём угодно, не тратя ни копейки. Правда, есть опасения, что бесплатная подписка может закончиться, и тогда доступ к сервису будет закрыт. Также ходят слухи о возможных проблемах с «нежелательными» запросами.

Читать полностью »

в 14:56, , рубрики: cpu, gpu, GPU вычисления, архитектура, глубокие нейронные сети, глубокое обучение, нейронные сети, нейронные сети и машинное обучение, Параллелизм, параллельные вычисления

в 13:00, , рубрики: concurrency, ruvds_переводы, конкурентность, Параллелизм, параллельные вычисления, структуры данных, тестирование

Как правильно тестировать конкурентные структуры данных - 1


Есть потрясающая библиотека Rust под названием loom, которую можно использовать для тщательного тестирования неблокируемых (lock-free) структур данных. Я давно хотел разобраться, как она работает. И сейчас хочу! Но недавно я случайно реализовал небольшой эксперимент, который, как мне кажется, содержит часть идей loom, поэтому о нём стоит написать. Моя цель — не научить вас тому, что нужно использовать на практике (если вы хотите этого, то почитайте документацию loom), а, скорее, вывести пару идей из фундаментальных принципов.Читать полностью »

в 12:24, , рубрики: java, kotlin, Блог компании Издательский дом «Питер», ооп, Параллелизм
За последние несколько лет я видел много дискуссий о функциях Kotlin. Среди обсуждаемых тем обнуляемость всегда в первых рядах. Мне она нравится, но это определенно не моя любимая функция.

Больше всего в Kotlin мне нравятся некоторые мелкие особенности, благодаря которым язык становится очень элегантным. Например, смарт-кастинг (контракты), приостановка, функции приемника/расширения и делегирование.

Но на данный момент моей любимой особенностью является сочетание функций inline и suspend.Читать полностью »

в 4:48, , рубрики: c++, cpu, Алгоритмы, блокировки, высокая производительность, исследование, многопоточность, Параллелизм, параллельное программирование, системное программирование

Конкурентность сложно как следует наладить, как минимум, тем из нас, кому не повезло писать на языках, непосредственно открывающих нутро конкурентного аппаратного обеспечения: речь о потоках и разделяемой памяти. Не менее сложно организовать конкурентность так, чтобы она работала и правильно, и быстро. Все, что вы знаете об оптимизации однопоточного кода, зачастую вам не поможет. На микроуровне (отдельные инструкции) просто невозможно применить обычные правила, актуальные для μ-операций, цепочек зависимостей, пределов пропускной способности и т.д. При конкурентности правила другие.

Читать полностью »

123...4
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js