По «условию задачи» инлайн запрещён, так что пункт 1 можно исключить. Получается, что не так страшен Натив, как сперва кажется. Хотя и 20% это может быть принципиальной разницей. Видимо, по умолчанию надо пытаться избегать нативного кода, а если есть реальная необходимость использования, то там явно что-то нетривиальное и разница в скорости выполнения нативного кода будет покрывать потерю на вызове функции. А для простого кода чистый Java будет и быстрее и удобнее для программирования.
Разумеется, это в том случае, если программист умеет и в JVM и в натив примерно на одном хорошем уровне и не будет писать что-то сильно неудачое просто от того, что не может на другом языке реализовать.
Есть результат для расчёта Фибонначи в Java, тем же алгоритмом, что и в нативном коде?
Догаываюсь, что в Java выходит быстрее, но интересно знать прям цифры, чтобы вопрос окончательно закрыть :)
Ещё вопрос. На какой архитектуре проводились тесты? Наверняка на х86, x64 и ARM будут различные результаты, ведь разные реализации JVM и целевая архитектура разная.
В попугаях разница устрашающая, но в абсолютных величинах это сколько? Например, по сравнению со сложением или умножением двух вещественных чисел?
Интуитивно кажется очевидным, что для масипусеньких фукнций JN(J) вызовы лучше не делать, но если фукнция выполняет какую-то более сложную работу, чем ничего, то будет ли влияние хоть сколько-то заметно? Что-нибудь простое если делать, например, суммировать элементы массива, то с какого числа элементов влияние способа вызова перестаёт иметь значение?
Нужна самая важная и самая интересная статистика: Сколько победивших «независимых» кандидатов вступило в «Единую Россию» в течении месяца после подведения итогов голосования?
Ну с мигающей или перегоревшей прокатит, а удаётся поменять потускневшую? Т.е. она светит, но не на 100, а на 80 ватт (условно). Т.е. воткнут, скажут, что светит и пошлют в пешее путешествие. Вот сейчас у меня две «как 100 ватт» дают света примерно как одна нормальная 100 ваттная. Но не мигают, не звенят…
Это не к Гауссу, это ко всем лампам на рынке. По деньгам выгоднее 100 ваттные лампы накаливания вкручивать, чем каждый год дорогие светодиодные покупать. Хотя, я дороже 500 рублей лампочки не брал, так что не могу вообще за все говорить, но если по 1000 рублей брать, то лампы накаливания тем более выгоднее в рублях выходят.
В интернете… Я пока изучаю вопрос, личного опыта нет. Пишут, что float до 32 раз быстрее считает, в зависимости от размеров данных. Причём на TESLA (вспомнил название) разница в скорости не столь большая.
Так то очевидно, что double вдвое больше нагружает шину и, если объёмы огромные, то будет заметная разница в скорсоти из-за бОльших издержек. Потому я и пишу, что интересно сравнение именно на больших объёмах данных, а не на игрушечных массивах в 100 тыссяч элементов.
NVidia хочет деняк, поэтому на игровых GPU порезали скорость вычислений double. Хочешь считать double — покупай Quadro или как там у них про-карточки называются и внешние девайсы специальные.
Когда там биткойн рухнет и Видеокарты подешевеют? И в продаже появятся…
Хорошо, что эту статью нашёл, а в ней ссылку на TidyTabs нашёл, например :)
Разумеется, это в том случае, если программист умеет и в JVM и в натив примерно на одном хорошем уровне и не будет писать что-то сильно неудачое просто от того, что не может на другом языке реализовать.
Догаываюсь, что в Java выходит быстрее, но интересно знать прям цифры, чтобы вопрос окончательно закрыть :)
Ещё вопрос. На какой архитектуре проводились тесты? Наверняка на х86, x64 и ARM будут различные результаты, ведь разные реализации JVM и целевая архитектура разная.
Интуитивно кажется очевидным, что для масипусеньких фукнций JN(J) вызовы лучше не делать, но если фукнция выполняет какую-то более сложную работу, чем ничего, то будет ли влияние хоть сколько-то заметно? Что-нибудь простое если делать, например, суммировать элементы массива, то с какого числа элементов влияние способа вызова перестаёт иметь значение?
Жаль, что удалили. Теперь рекрутерам даже спросить нечего на собеседовании…
Сколько победивших «независимых» кандидатов вступило в «Единую Россию» в течении месяца после подведения итогов голосования?
Так то очевидно, что double вдвое больше нагружает шину и, если объёмы огромные, то будет заметная разница в скорсоти из-за бОльших издержек. Потому я и пишу, что интересно сравнение именно на больших объёмах данных, а не на игрушечных массивах в 100 тыссяч элементов.