Введение

При решении задач моделирования движения объектов в трехмерном пространстве практически всегда требуется использование операций пространственных преобразований, связанных с умножением матриц преобразований и векторов. Для задачи N тел эта операция используется многократно для задания поворота и смещения тела относительно начала координат. Матрица пространственного преобразования имеет размерность 4х4, а размерность вектора, к которому применяется преобразование, соответственно 4x1. Рассмотрим оптимизацию выполнения такой операции с большим числом матриц и векторов под архитектуру Intel® Xeon Phi™.

В становлении интернета вещей важны не только совершенно новые технологии. Неоценимую роль здесь играет возможность интеграции с разработками прошлых лет. А ключевой момент такой интеграции – связь. Существует немало протоколов, которые позволяют огромному количеству разнообразных «вещей» подключаться к интернету и взаимодействовать друг с другом.



Сегодня мы расскажем о паре взаимодополняющих протоколов, которые нашли применение в IoT. Первый – это Modbus. Он служит для организации связи между устройствами, расположенными недалеко друг от друга. Второй – MQTT. Он обладает гораздо более широкими возможностями, поддерживает работу в локальных сетях и в Интернете. С его помощью можно организовать обмен данными между «вещами» в глобальных масштабах.

В этой серии из двух статей говорится о том, как структура данных и памяти влияет на производительность. Предлагаются определенные действия для повышения производительности программного обеспечения. Даже простейшие действия, показанные в этих статьях, позволят добиться существенного прироста производительности. Многие статьи, посвященные оптимизации производительности программ, рассматривают распараллеливание нагрузки в следующих областях: распределенная память (например, MPI), общая память или набор команд SIMD (векторизация), но на самом деле распараллеливание необходимо применять во всех трех областях. Эти элементы очень важны, но память также важна, а про нее часто забывают. Изменения архитектуры программ и применение параллельной обработки влияют на память и на производительность.

Часть 1 » Часть 2 » Часть 3 » Часть 4 » Часть 5 » Часть 6 » Часть 7 // Конец )


Сегодня добавим в игру кое-что вкусное для змеи и реализуем систему обработки столкновений.

Недавно меня спросили о том, как добавить поддержку batman-adv в Yocto. В результате завязалась переписка, которая стала основой для этого поста. Итак, как же это сделать? Давайте разбираться вместе.

Инструменты отладки нужны каждому разработчику. Однако, не существует универсальных решений, подходящих и тем, кто создаёт приложения пользовательского уровня, и тем, кто пишет низкоуровневые программы, вроде драйверов оборудования. Чем ближе к «железу» — тем больше хардкора в отладке и тестировании.

Из этого материала вы узнаете о том, как отлаживать код и анализировать исключения на уровне ядра Linux ОС Android в системах, основанных на архитектуре Intel. А именно, мы рассмотрим отладочный инструмент JTAG Debugger, который является частью пакета Intel System Studio Ultimate Edition. Мы расскажем о стандарте JTAG, о вышеупомянутом JTAG-отладчике Intel, об обработке исключений. В качестве примера мы будем использовать мини-компьютер MinnowBoard MAX с Intel Atom на борту.

На прошлой неделе вышла новая версия компилятора С/С++ от Intel — 16.0 aka Parallel Studio XE Composer Edition for C++. Существенно расширилась поддержка новых стандартов (C11, C++14, OpenMP 4.1), возможности по работе с Xeon Phi, вышли новые версии библиотек и ещё много всего «вкусного». Давайте более подробно посмотрим на то, что появилось в последнем релизе. Поехали!

За последние тридцать лет технологии распознавания речи серьёзно продвинулись вперед, начав свой путь в исследовательских лабораториях и дойдя до широкого круга потребителей. Эти технологии начинают играть важную роль в нашей жизни. Их можно встретить на рабочем месте, дома, в машине. Их используют в медицинских целях и в других сферах деятельности. Распознавание речи входит в топ-10 перспективных технологий мирового уровня.


^{Оригинал картинки Vladstudio}

Эта статья содержит описание, как создать устройство на основе Intel Edison, которое проверяет Twitter и меняет цвет шара Orbotix Sphero, если появляется новый твит с хэштегом #intelmaker. Дополнительно будет рассмотрен небольшой пример, который использует встроенный светодиод на плате при отсутствии шара Sphero.

На языке Фортран написано огромное количество кода, отлаженного и работающего многие годы. Я не собираюсь поднимать вопрос «что лучше — Фортран или С?». У каждого языка есть свои сильные и слабые стороны. Но, учитывая большое распространение языка С, всё более популярными в определенных кругах становятся случаи «гибридных» приложений, когда часть кода пишется (скорее, уже написана) на языке Фортран, а другая – на С. Вот только у этих языков есть определенная специфика, про которую я частично уже говорил, и чтобы написанное нами приложение работало корректно, нужно учитывать много нюансов. Различия в типах данных, соглашениях о вызове (calling convention), именах (naming convention) делают задачу создания mixed language приложения далеко нетривиальной. Хорошо, что в стандарте Fortran 2003 появился целый набор средств, специально разработанный для решения задачи интероперабельности C и Фортрана. Кстати, не помню других языков, которые бы стандартизировали подобную работу — ещё один «плюсик» Фортрану за протянутую «руку дружбы».

Продолжаем начатый разговор о Intel® Graphics Technology, а именно о том, что у нас есть в распоряжении с точки зрения написания кода: прагмы offload и offload_attribute для оффлоадинга, атрибуты target(gfx) и target(gfx_kernel), макросы __GFX__ и __INTEL_OFFLOAD, интринсики и набор API функций для асинхронного оффлоада. Это всё, что нужно нам для счастья. Чуть было не забыл: конечно, нам нужен компилятор от Intel и магическая опция /Qoffload.

Но обо всё по порядку. Одна из основных идей – это относительно легкая модификация существующего кода, выполняемого на CPU для его выполнения на интегрированной в процессор графике.

Хотите получить плату Intel Galileo и уже сейчас начать писать приложения для интернета вещей? Тогда приходите на IoT Roadshow! Это серия тренингов-хакатонов, посвященных изучению возможностей Intel Galileo и разработке решений на ее основе. Мероприятие стартует субботним утром 22 ноября в DI Telegraph с подробного тренинга по работе с платой. Далее последует хакатон, по итогам которого 3 лучших проекта получат поддержку со стороны Фонда Сколково и призы от Intel.

Предлагаем вам сокращенный перевод статьи, освещающей разработку серии интерактивных развивающих игр для детей младшего возраста «Приключения Клифорда» от компании Scholastic Interactive. Разноплановое использование жестов и голоса в этой игре стали возможными благодаря технологии Intel Perceptual Computing SDK 2013 в сочетании с камерой Creative Senz3D*. Также обсуждаются новые методы распознавания жестов и голоса с помощью перцепционных вычислений, методика решения проблем с SDK.

^{(источник фото)}
Если задуматься, огромное количество технологий, которые окружают нас сегодня, находится на грани исчезновения. В данной статье я упомяну ряд вещей, которым, по разным подсчетам осталось жить от 10 до 20 лет. И это не вещи, вроде VHS или 35мм пленки, а то, чем сегодня многие пользуются каждый день.

^{Источник фото}
Тестирование — это очень важный процесс во время разработки приложений. В случае Android, тестирование приложения следует производить на большом количестве устройств, в связи с тем, что многие из них имеют значительные различия по характеристикам (разрешение экрана, версия Android и т.д.). Процесс тестирования приложения вручную на большом количестве устройств может быть трудоемок, утомителен и подвержен ошибкам. Более эффективный и надежный подход состоит в автоматизации тестирования пользовательского интерфейса. С помощью UIAutomator можно разработать тест-скрипт, который будет работать на множестве Android устройств
с одинаковой точностью и воспроизводимостью.

Мой недавний пост про OpenMP 4.0 натолкнул меня на мысль, что было бы неплохо написать и про Intel Cilk Plus, потому что модель программирования весьма интересная и уж точно заслуживает отдельного внимания. Ну и раз её часть стала фактически новым стандартом OpenMP, то, вероятно, были на то веские причины.

Intel ставит своей задачей увеличение производительности мобильных ЦП в 5 раз, а их графической подсистемы — в 15 раз в последующие два года. Ради достижения столь амбициозных результатов компания пересматривает график выхода следующих процессоров для мобильных устройств, о чем стало известно из выступлений руководства Intel на конференции для инвесторов в прошлый четверг.

Пакет Intel Parallel Studio XE давно известен разработчикам, в том числе и по публикациям в блоге Intel на Хабре. Недавно вышло обновление - Intel Parallel Studio XE 2013 Service Pack 1 (SP1), имеющее ряд интересных новшеств. Становится проще программировать для со-процессоров и встроенной графики, во многом благодаря поддержке стандарта OpenMP 4.0 (частичной). Поиск ошибок стал гибче, утечки памяти теперь обнаруживаются до завершения процесса, т.е. их можно искать в долгоиграющих сервисах и «падающих» приложениях. Найти узкие места в производительности будет легче благодаря новому представлению дерева вызовов, оценке накладных расходов и детальной информации о параллельных конструкциях.

NUMA (Non-Uniform Memory Access — «Неравномерный доступ к памяти» или Non-Uniform Memory Architecture — «Архитектура с неравномерной памятью») — технология совсем не новая. Я бы даже сказала, что совсем старая. То есть, в терминах музыкальных инструментов, это уже даже не баян, а, скорее, варган.
Но, несмотря на это, толковых статей, объясняющих, что это, а главное, как с этим эффективно работать, нет. Данный пост, исправляющий эту ситуацию, предназначен прежде всего для тех, кто ничего не знает про NUMA, но также содержит кое-что интересное и для знатоков-NUMизматов, а главное, он облегчает жизнь мне, инженеру Intel, так как отныне всех интересующихся NUMA русскоязычных разработчиков буду отсылать к нему.

Как известно, в программном интерфейсе приложений для магазина Windows (Windows Store apps) отсутствуют многие функции работы с потоками, начиная с CreateThread() и заканчивая работой с TLS ключами. И это отличный повод перейти от параллелизма, основанного на системно-зависимых потоках к параллелизму, основанному на задачах. Данный пост излагает пошаговую инструкцию о том, как написать простейший многопоточный пример, который проходит аттестацию для магазина Windows (Windows App Certification Kit validation) и, гипотетически, может быть масштабирован до игрушек космического масштаба. А поскольку используется кроссплатформенная библиотека Intel Threading Building Blocks (Intel TBB, TBB, threadingbuildingblocks.org), то вычислительная часть может быть легко перенесена на другие платформы, и задача будет заключаться только в том, чтобы нарисовать новый красивый графический интерфейс.