Некоторое время назад понадобилось мне в одной Delphi-шной программе много посчитать, но расчеты шли как-то подозрительно долго. Переписывать около 100 kLOC не хотелось- особенно из-за наличия большого количества форм, но предыдущий мой опыт показывал, что если код расчетов перекомпилировать в Lazarus'е (с FPC3.0.4)- то скорость счета возрастает до 2-х раз, и поэтому было очевидно, что конкретно в данном случае компилятор Embarcadero (разных версий) сильно несилен, и надо его менять. С другой стороны, IDE от Embarcadero для рисования GUI- вне конкуренции, а их компилятор на редкость быстрый (оно и понятно- быстро+плохо, или медленно+хорошо). Но ведь вкус кактуса неимоверно притягателен. Профайлинг подручными средствами (tinyprofiler) во всех случаях показывал, что основное время (90%) занимают операции векторной алгебры над большими массивами чисел, а быстрый тест производительности этих процедур показал, что на операциях с этой алгеброй общая "пропускная способность" имевшегося математического ядра составляет для операций типа умножения векторов и скалярных произведений- ~4 ГБ/с, для умножения вектора на матрицу- 1,5-2 ГБ/с, а вот для операций обращения матрицы- проседает до 360 МБ/с (на Core I5 4460 и на Xeon 2660V2, DDR3-1866). Внутре рядом с неонкой используются только 3-х и 4-х мерные вектора и матрицы. В голову пришла мысль, что 4х4 матрица- должна целиком влезать в SSE-регистры процессора и для нее SIMD- очень желательны, а в компилятор Delphi SIMD не завезли, кажется не завезут, и вообще- дальше нижней половины XMM0 не используют. В итоге нарисовалась очень простая задача- реализовать быструю векторную алгебру в минимальном объеме для 3D/4D векторов своими руками- то есть, соорудить стероидный велосипед, о котором в заголовке написано.
И вот здесь мой навык гуглинга дал сбой- мне предлагали купить проприетарные библиотеки, в которых все уже есть, или примеры векторных операций с FP32 на SSE, но нужного FP64 - нету! Под катом- как на SSE руками сделать операцию с вектором для расчетов какой-нибудь физики и вывернуть матрицу наизнанку.
Сегодня 
Реляционные базы данных (РБД) используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до мощных Teradata. Но в то же время существует очень немного статей, объясняющих принцип действия и устройство реляционных баз данных. Да и те, что есть — довольно поверхностные, без особых подробностей. Зато по более «модным» направлениям (большие данные, NoSQL или JS) написано гораздо больше статей, причём куда более глубоких. Вероятно, такая ситуация сложилась из-за того, что реляционные БД — вещь «старая» и слишком скучная, чтобы разбирать её вне университетских программ, исследовательских работ и книг.
Приветствую, %username%!
