если верить описанию — heredoc начинается с <<< + последовательность и заканчивается аналогичной последовательностью.
+ обратите внимание на ограничение символов закрывающей последовательности
Мне кажется, что проблема использования многоядерных систем, а отсюда и проблема производительности на тех же CPU, упирается в возможность распараллелить технические задачи.
Приведу пример из реальной жизни.
Имеется некая геологическая модель, которая зависит, допустим, от десятка параметров. Можно переложить расчет каждого параметра на отдельное ядро, но при этом в конечном итоге использоваться будет всего 10 ядер на параметры и 1 ядро на расчет результатов моделирования. Сами по себе расчеты модели при заданных параметрах тоже возможно распараллелить. Но на сколько? 2-3 ядра? ну 5.
В результате, кластер собранный из 3х обычных «башень» рассчитывает модель лишь на пару часов медленнее, чем ТОП-25 суперкомпьютер «Ломоносов» (ноябрь 2012).
Может быть все же стоит, прежде чем дальше углубляться в сложности архитектуры будь она 2D или 3D, сначала научиться создавать достаточно параллельные алгоритмы, тем самым увеличивать производительность на тех же процессорных мощностях.
Я уже молчу о вводе/выводе того массива информации, который может обработать исходная мощность, потому как в комментах выше этот вопрос уже поднимался.
Вот вам реальная задача, не бытового уровня, реальные результаты решение и реальная статистика.
Безусловно можно свалить все на криворукость программера, написавшего программный код модели, но дело не в том, что «он идиот». А в самим алгоритмах и методах решения тех типичных задач, которые ставятся перед нами, в т.ч. и в области научных изысканий.
+ обратите внимание на ограничение символов закрывающей последовательности
А это явным образом противоречит высказыванию
Приведу пример из реальной жизни.
Имеется некая геологическая модель, которая зависит, допустим, от десятка параметров. Можно переложить расчет каждого параметра на отдельное ядро, но при этом в конечном итоге использоваться будет всего 10 ядер на параметры и 1 ядро на расчет результатов моделирования. Сами по себе расчеты модели при заданных параметрах тоже возможно распараллелить. Но на сколько? 2-3 ядра? ну 5.
В результате, кластер собранный из 3х обычных «башень» рассчитывает модель лишь на пару часов медленнее, чем ТОП-25 суперкомпьютер «Ломоносов» (ноябрь 2012).
Может быть все же стоит, прежде чем дальше углубляться в сложности архитектуры будь она 2D или 3D, сначала научиться создавать достаточно параллельные алгоритмы, тем самым увеличивать производительность на тех же процессорных мощностях.
Я уже молчу о вводе/выводе того массива информации, который может обработать исходная мощность, потому как в комментах выше этот вопрос уже поднимался.
Вот вам реальная задача, не бытового уровня, реальные результаты решение и реальная статистика.
Безусловно можно свалить все на криворукость программера, написавшего программный код модели, но дело не в том, что «он идиот». А в самим алгоритмах и методах решения тех типичных задач, которые ставятся перед нами, в т.ч. и в области научных изысканий.
Спасибо за оценку. Оставлю маны для чайников, буду писать что-нибудь более «ценное».