ЕГЭ по информатике доброволен. Я когда-то добровольно сдавал обычную информатику и решил бы все эти задачи без напряжения. При этом, это сложные задачи, там полно задач вида «укажите файлы, удовлетворяющие маске ?hel*lo.c*», которые для решения требуют 10-15 секунд. Так что на сложные задачи останется минут по 20.
«Опишите на русском языке или одном из языков программирования алгоритм получения из заданного целочисленного массива размером 30 элементов другого массива, который будет содержать модули значений элементов первого массива (не используя специальной функции, вычисляющей модуль числа). „
Мне кажется, сформулировано корректно и однозначно.
Отлично, давно такого хотелось. Вот только хочется отдельную табличку с точностью на 5 дней. Меня обычно всю неделю волнует погода в субботу и воскресенье :-)
Так написано же, что на double производительность в 10 раз падает. Смотрите float:
Blas — 87, Cuda — 372. В 4.3 раза быстрее чем Quad, в 17 раз быстрее одного ядра.
Думаю, быстрое преобразование фурье может дать больший разрыв во floate за счёт хорошего синуса в Nvidia.
Там трасса проходила как бы по верхушке высокой стены. С огромными перепадами высоты и крутыми поворотами, с длинными прыжками и возможностью вылететь.
Работа с изображениями — классический пример. Фильтры, декодирование raw и т.п.
Видео-обработка тоже должна хорошо лечь на GPU, особенно в HD-варианте.
CUDA-архиваторы не за горами.
Это я всё про ширпотреб. А что уж говорить про узкоспециализированные числодробильные приложения, в которых перемножение матриц из миллионов элементов — обычное дело!
Для работы с тестом подходит хорошо, а для разных сортировок массивов змейками — не уверне, не знаю
Всякие сортировки и т.п. переводятся между Паскалем — Си — Perl — Ruby и подобными процедурными языками механически и бездумно. А скорость работы при обучении не важна.
«Опишите на русском языке или одном из языков программирования алгоритм получения из заданного целочисленного массива размером 30 элементов другого массива, который будет содержать модули значений элементов первого массива (не используя специальной функции, вычисляющей модуль числа). „
Мне кажется, сформулировано корректно и однозначно.
Blas — 87, Cuda — 372. В 4.3 раза быстрее чем Quad, в 17 раз быстрее одного ядра.
Думаю, быстрое преобразование фурье может дать больший разрыв во floate за счёт хорошего синуса в Nvidia.
Видео-обработка тоже должна хорошо лечь на GPU, особенно в HD-варианте.
CUDA-архиваторы не за горами.
Это я всё про ширпотреб. А что уж говорить про узкоспециализированные числодробильные приложения, в которых перемножение матриц из миллионов элементов — обычное дело!
Всякие сортировки и т.п. переводятся между Паскалем — Си — Perl — Ruby и подобными процедурными языками механически и бездумно. А скорость работы при обучении не важна.
Вот хорошо видно: www.timestretch.com/FractalBenchmark.html
А даже хорошие клавиатурщики проигрывают джойстику/рулю более минуты :-)
Но из NFSных серий самая лучшая, наверное, NFS:PU. Пусть только Porsche, но зато какие разные! Дальше всё аркаднее и аркаднее становилось.
Как мониторите среднее время выполнения запроса и сколько запросов в секунду обрабатываете на ядро?