Ввиду того, что при решении задач оптимизации, дифференциальных игр, и в 2D и 3D расчётах, а вернее при написании софта, который проводит вычисления для их решения одними из наиболее часто выполняемых операций являются векторно-матричные преобразования типа , где — скалярные значения, — вектора или матрицы размерности .
Собственно вот такие:
(источник).
Так, чтобы не углубляться в теорию оптимизации за примерами достаточно вспомнить формулу численного интегрирования Рунге-Кутты четвёртого порядка:
где — очередное значение интегрируемой функции — шаг метода, а , — значения интегрируемой функции в некоторых промежуточных точках — в общем случае векторах.
Как можно заметить основную массу математических операций как для векторов, так и для матриц составляют:
О сложности вычислений хорошо написано в соответствующем курсе МФТИ.
Помимо этого, довольно существенные расходы при реализации векторных вычислений приходятся на операции управления памятью — создание и уничтожение массивов представляющих собой матрицы и вектора.
Соответственно есть смысл заняться снижением количества операций привносящих наибольшую сложность — умножения (математика) и операции управления памятью (алгоритмика).
Несколько новых возможностей C++17 позволяют написать более компактный и ясный код. Это особенно важно при шаблонном мета-программировании, результат которого часто выглядит жутко…
Например если вы хотите выразить if, который вычисляется во время компиляции, вы будете вынуждены написать код используя приём SFINAE (например enable_if) или статическую диспетчеризацию (tag dispatching). Такие выражения тяжело понять, и они выглядят как магия для разработчиков, незнакомых с продвинутыми шаблонами мета-программирования.
К счастью, с появлением C++17 мы получаем if constexpr. Теперь большинство приёмов SFINAE и статической диспетчеризации отпадает, и код уменьшается, становится похожим на "обычный" if.
Эта статься демонстрирует несколько приёмов использования if constexpr.
Это вторая статья из серии статей об оптимизации кода. Из первой мы узнали, как находить и анализировать узкие места в коде, снижающие производительность. Мы предположили, что главная проблема в примере — медленное обращение к памяти. В этой статье рассмотрим, как снизить расходы при работе с памятью, а следовательно, и увеличить скорость программы.
Привет, я Тони Альбрехт (Tony Albrecht), инженер в Riot. Мне нравится профилировать и оптимизировать. В этой статье я расскажу об основах профилирования, а также проанализирую пример С++-кода в ходе его профилирования на Windows-машине. Мы начнём с самого простого и будем постепенно углубляться в потроха центрального процессора. Когда нам встретятся возможности оптимизировать — мы внедрим изменения, а в следующей статье разберём реальные примеры из кодовой базы игры League of Legends. Поехали!
Во время написания диссертации одним из направлением исследований было распараллеливание поиска в пространстве состояний на вычислительных кластерах. У меня был доступ к вычислительному кластеру, но не было практики в программировании для кластеров (или HPC — High Performance Computing). Поэтому прежде чем переходить к боевой задаче, я хотел поупражняться на чем-то простом. Но я не любитель абстрактных hello world без реальных практических задач, поэтому такая задача быстро нашлась.
Всем известно, что полный перебор является самым низкоэффективным способом подбора паролей. Однако с появлением суперкомпьютеров появилась возможность существенно ускорить данный процесс, поскольку, как правило, перебор параллелится практически без накладных расходов. Поэтому, теоретически, на кластере можно ускорить процесс с линейным коэффициентом, т.е. имея 100 ядер — ускорить процесс в 1000*k раз (где 0.0 < k <= 1.0). Так ли это на практике?
/*
- * Select the list item based on the index. Negative operand means
- * end-based indexing (-2, ...), and -1 means out of range.
+ * Decode end-offset index values.
*/
- if (opnd < -1) {
- index = opnd+1 + objc;
- } else {
- index = opnd;
- }
+ index = opnd + (opnd <= TCL_INDEX_END)*(objc - 1 - TCL_INDEX_END);
pcAdjustment = 5;
TCL_INDEX_END есть константное определение (-2)).index = opnd + cmp(opnd, (-2))==>(0 | 1) * (objc - 1 - (-2));
TEBCresume), ибо она ответственна за исполнение байт-кода (JIT скомпилированных инструкций языка TCL). По этой причине эта функция еще и самая большая (порядка 6 тысяч строк + примитивы и макросы) и одна из самых сложных в кодовой базе проекта, с множественными `goto`, головоломными макросами для работы со «стеком» исполнения, свёртка/развертка NRE (nonrecursive evaluation) и т.д. и т.п.if или даже if/else, я видел улучшение как и в результирующем ассемблерном коде, так и явно при конечном сравнении производительности результатов исполнения.
