Часто программисты полагаются на компилятор в вопросе векторизации циклов. Но компилятор не всесилен, ему зачастую тоже требуется помощь при разборе трудных участков. В данной статье есть ответ на вопрос: как узнать, где компилятор испытывает сложности с векторизацией и как помочь ему их преодолеть?

Перевод статьи Джефа Прешинга Atomic vs. Non-Atomic Operations. Оригинальная статья: http://preshing.com/20130618/atomic-vs-non-atomic-operations/

В Сети уже очень много написано об атомарных операциях, но в основном авторы рассматривают операции чтения-модификации-записи. Однако, существуют и другие атомарные операции, например, атомарные операции загрузки (load) и сохранения (store), которые не менее важны. В этой статье я сравню атомарные загрузки и сохранения с их неатомарными аналогами на уровне процессора и компилятора C/C++. По ходу статьи мы также разберемся с концепцией «состояния гонок» с точки зрения стандарта C++11.

В этой статье я попытаюсь описать терминологию, используемую для описания систем, способных исполнять несколько программ параллельно, то есть многоядерных, многопроцессорных, многопоточных. Разные виды параллелизма в ЦПУ IA-32 появлялись в разное время и в несколько непоследовательном порядке. Во всём этом довольно легко запутаться, особенно учитывая, что операционные системы заботливо прячут детали от не слишком искушённых прикладных программ.



Используемая далее терминология используется в документации процессорам Intel. Другие архитектуры могут иметь другие названия для похожих понятий. Там, где они мне известны, я буду их упоминать.

Цель статьи — показать, что при всём многообразии возможных конфигураций многопроцессорных, многоядерных и многопоточных систем для программ, исполняющихся на них, создаются возможности как для абстракции (игнорирования различий), так и для учёта специфики (возможность программно узнать конфигурацию).

Волею судеб мне довелось разбираться с организацией многозадачности, точнее псевдо-многозадачности, поскольку задачи делят время на одном ядре процессора. Я уже несколько раз встречала на хабре статьи по данной теме, и мне показалось, что данная тема сообществу интересна, поэтому я позволю себе внести свою скромную лепту в освещение данного вопроса.
Сначала я попытаюсь рассказать о типах многозадачности (кооперативной и вытесняющей). Затем перейду к принципам планирования для вытесняющей многозадачности. Рассказ рассчитан скорее на начинающего читателя, который хочет разобраться, как работает многозадачность на уровне ядра ОС. Но поскольку все будет сопровождаться примерами, которые можно скомпилировать, запустить, и с которыми при желании можно поиграться, то, возможно, статья заинтересует и тех, кто уже знаком с теорией, но никогда не пробовал планировщик “на вкус”. Кому лень читать, может сразу перейти к изучению кода, поскольку код примеров будет взят из нашего проекта.
Ну, и многопоточные котики для привлечения внимания.

В предыдущей своей статье я затронула тему многопоточности. В ней речь шла о базовых понятиях: о типах многозадачности, планировщике, стратегиях планирования, машине состояний потока и прочем.

На этот раз я хочу подойти к вопросу планирования с другой стороны. А именно, теперь я постараюсь рассказать про планирование не потоков, а их “младших братьев”. Так как статья получилась довольно объемной, в последний момент я решила разбить ее на несколько частей:

1. Многозадачность в ядре Linux: прерывания и tasklet’ы
2. Многозадачность в ядре Linux: workqueue
3. Protothread и кооперативная многозадачность

В третьей части я также попробую сравнить все эти, на первый взгляд, разные сущности и извлечь какие-нибудь полезные идеи. А через некоторое время я расскажу про то, как нам удалось применить эти идеи на практике в проекте Embox, и про то, как мы запускали на маленькой платке нашу ОС с почти полноценной многозадачностью.

Рассказывать я постараюсь подробно, описывая основное API и иногда углубляясь в особенности реализации, особо заостряя внимание на задаче планирования.

Среди задач по программированию часто попадаются такие: дана последовательность однотипных элементов (обычно это числа), требуется за один проход по ней найти какую-нибудь характеристику (среднее квадратическое отклонение, количество минимальных элементов, непрерывный участок с наибольшей суммой...) Дополнительное ограничение — последовательность может быть очень длинной, и в память не поместится. Других ограничений на элементы последовательности, обычно, не накладывается.
С этими задачами всё, более или менее, понятно: нужно найти то, что на мехмате МГУ называют «индуктивным расширением» искомой функции, и реализовать её вычисление. Если найти не удалось (требуемый объём памяти слишком велик), то задача не решается.
Но попадаются и другие задачи. В них есть дополнительные ограничения на элементы последовательности в совокупности, и эти ограничения приходится существенно использовать для решения (и проверять их не надо). Простейшая такая задача выглядит так:

Задача 1. В последовательности записаны целые числа от 1 до N в произвольном порядке, но одно из чисел пропущено (остальные встречаются ровно по одному разу). N заранее неизвестно. Определить пропущенное число

Решение очевидно: просматриваем числа, находим их количество K и сумму S. По условию, N=K+1, значит, сумма чисел от 1 до N будет равна (K+1)*(K+2)/2, и пропущенное число равно (K+1)*(K+2)/2-S. Если вы почему-то боитесь переполнений, то работайте с беззнаковыми числами (там переполнения не страшны — но будьте осторожны при вычислении (K+1)*(K+2)/2 :) ), или вместо суммы ищите XOR всех чисел.

Тема бинарных деревьев уже обсуждалась на хабре (здесь и здесь).

Про AA-дерево было сказано, что «из-за дополнительного ограничения операции реализуются проще чем у красно-черного дерева (за счет уменьшения количества разбираемых случаев)».

Мне, однако, кажется, что AA-дерево заслуживает отдельной статьи.

Программный рендеринг (software rendering) — это процесс построения изображения без помощи GPU. Этот процесс может идти в одном из двух режимов: в реальном времени (вычисление большого числа кадров в секунду — необходимо для интерактивных приложений, например, игр) и в «оффлайн» режиме (при котором время, которое может быть потрачено на вычисление одного кадра, не ограничено настолько строго — вычисления могут длиться часы или даже дни). Я буду рассматривать только режим рендеринга в реальном времени.

У этого подхода существуют как недостатки так и достоинства. Очевидным недостатком является производительность — CPU не в состоянии конкурировать с современными видеокартами в этой области. К достоинствам стоит причислить независимость от видеокарты — именно поэтому он используется как замена аппаратного рендеринга в случаях, когда видеокарта не поддерживает ту или иную возможность (так называемый software fallback). Существуют и проекты, цель которых — полностью заменить аппаратный рендеринг программным, например, WARP, входящий в состав Direct3D 11.

Но главным плюсом является возможность написания подобного рендерера самостоятельно. Это служит образовательным целям и, на мой взгляд, это — самый лучший способ понять лежащие в основе алгоритмы и принципы.

Это именно то, о чем будет рассказано в серии этих статей. Мы начнем с возможности закрашивать пиксель в окне заданным цветом и построим на этом возможность отрисовки трехмерной сцены в реальном времени, с движущимися текстурированными моделями и освещением, а так же с возможностью перемещаться по этой сцене.

Но для того, чтобы вывести на экран хотя бы первый полигон, необходимо освоить математику, на которой это построено. Первая часть будет посвящена именно ей, поэтому в ней будет много различных матриц и прочей геометрии.

В конце статьи будет ссылка на гитхаб проекта, который можно рассматривать как пример реализации.

Сегодня мы завершаем новогоднюю серию постов, посвященных лекциям Школы анализа данных. Последний по порядку, но никак не по важности курс — «Алгоритмы и структуры данных поиска».

В этом курсе рассматриваются базовые алгоритмы и структуры данных, включая хешировани, сложность и модели вычислений, деревья поиска, B-деревья, задачи геометрического поиска, динамическую связность в графах и другое.

Мы учли то, о чём нас просили в комментариях к прошлым курсам — теперь при желании можно не только смотреть/скачивать лекции по отдельности, но и загрузить всё разом в виде открытой папки на Яндекс.Диске. Кстати — в предыдущих постах тоже появились такие же апдейты (вот ссылки для удобства: «машинное обучение», «дискретный анализ и теория вероятностей», «параллельные и распределённые вычисления»).



Лекции читает Максим Александрович Бабенко, заместитель директора отделения computer science, ассистент кафедры математической логики и теории алгоритмов механико-математического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова, кандидат физико-математических наук.

В интернете довольно много говорят о новых возможностях C++11: auto, lambda, variadic templates. Но как-то обошли стороной новые возможности работы с исключениями, которые предоставляет язык и стандартная библиотека.

От предыдущей версии стандарта остался механизм генерации исключений (throw), проверка того, что мы находимся в процессе обработки исключения (std::uncaught_exception), механизм остановки, если исключение не было обработано. Также есть иерархия стандартных исключений на базе класса std::exception.

Новый стандарт добавляет к этим вещам еще несколько сущностей, которые, на мой взгляд, могут существенно упростить работу с исключениями в C++.

В далекие времена, для IT-индустрии это 70-е годы прошлого века, ученые-математики (так раньше назывались программисты) сражались как Дон-Кихоты в неравном бою с компьютерами, которые тогда были размером с маленькие ветряные мельницы. Задачи ставились серьезные: поиск вражеских подлодок в океане по снимкам с орбиты, расчет баллистики ракет дальнего действия, и прочее. Для их решения компьютер должен оперировать действительными числами, которых, как известно, континуум, тогда как память конечна. Поэтому приходится отображать этот континуум на конечное множество нулей и единиц. В поисках компромисса между скоростью, размером и точностью представления ученые предложили числа с плавающей запятой (или плавающей точкой, если по-буржуйски).

Арифметика с плавающей запятой почему-то считается экзотической областью компьютерных наук, учитывая, что соответствующие типы данных присутствуют в каждом языке программирования. Я сам, если честно, никогда не придавал особого значения компьютерной арифметике, пока решая одну и ту же задачу на CPU и GPU получил разный результат. Оказалось, что в потайных углах этой области скрываются очень любопытные и странные явления: некоммутативность и неассоциативность арифметических операций, ноль со знаком, разность неравных чисел дает ноль, и прочее. Корни этого айсберга уходят глубоко в математику, а я под катом постараюсь обрисовать лишь то, что лежит на поверхности.

Думаю, многим, также, как и мне, книга «Getting Started with LLVM Core Libraries» покажется интересной. Это первая книга, посвященная целиком и полностью LLVM. В основном, как следует из названия, ориентирована на новичков, которые только обратили свое внимание на LLVM, но уже имеют опыт программирования на C++.

Вне всяких сомнений, Pro Git — это одна из лучших книг про систему контроля версий git. Совсем недавно появилось второе издание этой замечательной книжки. Большие изменения произошли в издательском процессе: исходный код книги теперь хранится в AsciiDoc, а не в Markdown, а различные форматы (PDF, ePub и Mobi) автоматически генерируются с помощью O'Reilly Atlas platform. Разработка книги активно ведётся на гитхабе, актуальная online-версия находится в открытом доступе на официальном сайте, а любители печатной продукции могут заказать себе экземпляр на Amazon. Второе издание получилось почти в два раза больше первого: на сегодняшний день PDF-версия содержит 570 страниц. Помимо улучшения старого материала, книжка также пополнилась новыми главами и разделами:

Заметил, что люди часто рассуждают о причинах не запроса PIN-кода, либо наоборот удивляются, почему вдруг он потребовался. Пытаясь объяснить, в каких ситуациях необходим PIN-код, я запутался и решил собрать данные и написать статью.

Эта статья — частичный перевод исчерпывающего руководства Дэвида Хоуэлса (David Howells) и Пола Маккени (Paul E. McKenney) распространяемого в составе документации Linux (Documentation/memory-barriers.txt онлайн версия).

Must read для разработчиков ядра/драйверов и очень познавательно для прикладных программистов.