А производительность кластера то какая? У Маруси, говорят, 72 TFLOPS.
F1 rules only allow an average performance of 40 teraflops but having this high peak capability leaves room for intense use when needed and space to run experiments on last year’s design without breaking the rules.
Правда, не очень понятно, входят ли сюда вычисления по постройке болида на следующий год.
Я вообще удивляюсь, как можно писать на С код, который работает надёжно, и при этом не использовать goto. Это же либо миллиарды функций будет, либо столько отступов, что надо будет ставить 2 монитора рядом, и код будет на правом из них :)
Да там ничего сложного, всё построено на макросе
#define container_of(ptr, type, member) ({ \
const typeof( ((type *)0)->member ) *__mptr = (ptr); \
(type *)( (char *)__mptr — offsetof(type,member) );})
А в свою структуру надо добавить поле типа
struct list_head {
struct list_head *next, *prev;
};
С кольцами то всё просто, у них замок есть. Тепловой зазор у современных двигателей порядка 20мкм, допуск на диаметр цилиндра и поршня +-5мкм. Рабочие температуры — до 350 градусов, меняются в зависимости от нагрузки. Так что порядка 10мкм всего на температурные деформации.
Заэкветические сплавы алюминия давно и успешно применяют в автомобильных двигателях (конкретно — поршни), а там перепады температур сильно больше при похожих требованиях к уходу размеров — десятки микрон.
Вы не совсем правы, если потоки много времени проводят в блокирующих сисколах — то их надо делать больше, чем ядер. Скажем, если каждый поток проводит 50% времени в блокирующих операциях, то надо минимум 48 потоков на 24-ядерной машине, чтобы её нагрузить. Иногда максимальную производительность удаётся получить получить только при нескольких тысячах потоков в тредпуле на 24 ядрах.
Крайне рекомендую — тредпул и всё необходимое уже сделано, хэлперы для работы с запросом и ответом есть (чтение/установка хэдеров, работа с пост и гет параметрами, куками и т.д.). Для этого фреймворка приложение на плюсах — всего лишь 1 класс, унаследованный от базового. Легко пережёвывает большие нагрузки, своими глазами видел цифру в 30 000 запросов в секунду, и это было реальное приложение, которое делало полезную работу. Проверено десятком проектов Яндекса :)
Честно говоря, я не в курсе, можно ли эти вычисления положить на SIMD. Если нельзя — то да, данные процессоры могут быть оптимальнее. Если можно на SIMD положить — то домашние видеокарты порвут их. Но вообще не самое популярное занятие, правда? :)
Видеокарта на порядок! мощнее, а стоят всего в 3 раза дороже. Это если надо матрицы умножать, или биткоины майнить. Но это редко кому надо.
А вы кстати так и не сказали, что такое облачные вычисления.
А что вы подразумеваете под облачными вычислениями?
Вообще, очень мало кому надо что-то в облаке считать именно на видеокарте. Вы сходу можете такую задачу придумать? Кому надо было — те давно собрали себе кластерки с видюхами или теслами, ну или у амазона арендуют.
А вы сам себе злобный буратино. Если стоимость покупки больше или равна стоимости продажи — то никакого налога платить не надо. Если вы занижали стоимость в договоре купли-продажи либо если старый договор потеряли — в этом не законы же виноваты.
F1 rules only allow an average performance of 40 teraflops but having this high peak capability leaves room for intense use when needed and space to run experiments on last year’s design without breaking the rules.
Правда, не очень понятно, входят ли сюда вычисления по постройке болида на следующий год.
#define container_of(ptr, type, member) ({ \
const typeof( ((type *)0)->member ) *__mptr = (ptr); \
(type *)( (char *)__mptr — offsetof(type,member) );})
А в свою структуру надо добавить поле типа
struct list_head {
struct list_head *next, *prev;
};
Дальше всё как на лекции про связные списки.
Крайне рекомендую — тредпул и всё необходимое уже сделано, хэлперы для работы с запросом и ответом есть (чтение/установка хэдеров, работа с пост и гет параметрами, куками и т.д.). Для этого фреймворка приложение на плюсах — всего лишь 1 класс, унаследованный от базового. Легко пережёвывает большие нагрузки, своими глазами видел цифру в 30 000 запросов в секунду, и это было реальное приложение, которое делало полезную работу. Проверено десятком проектов Яндекса :)
А вы кстати так и не сказали, что такое облачные вычисления.
Вообще, очень мало кому надо что-то в облаке считать именно на видеокарте. Вы сходу можете такую задачу придумать? Кому надо было — те давно собрали себе кластерки с видюхами или теслами, ну или у амазона арендуют.