Виртуальный. В отличие от большинства модных компьютерных словечек, это понятие обычно соответствует своему словарному определению в тех случаях, когда речь идёт об аппаратуре или программах. Словарь «Random House College Dictionary» определяет «virtual» как «проявляющий свойства и эффекты чего-либо, но не являющийся таковым на самом деле».

Оригинал

Virtual. Unlike most computer buzzwords, this one usually holds true to its dictionary definition when it refers to hardware or software. The Random House College Dictionary defines «virtual» as «being such in force or effect, though not actually or expressly such.» [4]

Недавно была опубликована статья под заголовком "Глобально оптимальный, восьмой и наиболее быстрый вид интерпретаторов байткода". Несколько тезисов из статьи вызвали у меня сомнения в их справедливости. Об этом я попробовал написать ряд комментариев тире вопросов к указанной статье. Но основной лейтмотив всех ответов сводился к тому - "а ты напиши свою статью". Подход не столько инженерно-научный, сколько детсадовский. Мне бы хватило и содержательных ответов в формате комментариев, но как говорится - уговорили :).

Итак, что же утверждается автором статьи про наиболее быстрый интерпретатор:

Совершать невозможное и раздавать пинки здравому смыслу — в этом и состоит жизнь членов Гуррен-Дана! (C) Камина

Эта статья вступает в техническую полемику со статьей 2015 года за авторством Atakua, подходы из которой я и атакую. Atakua исследует 7 видов интерпретаторов байткода, но делает это без уважения - быстрейшей оказывается двоичная трансляция, которая, по сути, уже не интерпретатор байткода, а форма Ahead-Of-Time компилятора. Эта двоичная трансляция транслирует байткод в машинный код, представляющий собой цепочку вызовов скомпилированных сервисных процедур. Тех самых, что в интерпретаторе байткода отвечают за выполнение каждого опкода.

Но Atakua не выжал из интерпретаторов байткода всю скорость которая возможна. Так что эта статья - туториал: как написать интерпретатор байткода, который может обгонять JIT/AOT-компиляцию по скорости. Интересно? Читайте дальше!

Бенчмарк прилагается. Будет немного хардкора и ни одной сгенерированной нейросетью картинки!

• Объекты в LOH никогда не перемещаются
• LOH только растет и никогда не уменьшается (т.е. если объект собран сборщиком мусора, размер LOH все равно остается неизменным)
• Хип LOH освобождается только тогда, когда LOH полностью пуст

• Память в LOH может оказаться фрагментированной. Т.е. происходит то, с чем так боролись в unmanaged мире: в какой-то момент у вас может быть 10Mb свободной памяти, но вы не сможете выделить память под объект размером 1Mb
• Если вы однажды выделили память под большой объект, а потом используете только маленькие, то вы фактически лишаете себя большого куска памяти. При чем, если у вас в LOH был список или хэш-таблица размером N, а вы добавили в него один элемент, то список реаллоцируется и растет в два раза, сответственно размер LOH составит как минимум 3*N (N – исходные данные, 2N – копия данных и резерв под новый размер). Следующий рост потребует в LOH непрерывный кусок памяти размером в 4*N, а так как такого куска в LOH у нас нет (есть только N), его придется позаимствовать из адресного пространства процесса. В итоге размер LOH вырастет до 7*N, и так далее.

Вычисления на GPU могут быть полезны многим разработчикам, поскольку они позволяют повысить производительность кода. Эта технология доступна, но для ускорения выполнения кода или создания красочной визуализации нельзя просто перенести вычисления с CPU на GPU — для этого требуются специальные компиляторы и библиотеки.

Сегодня собрали несколько интересных решений, которые пригодятся в разнообразных задачах: от ускорения высоконагруженных вычислений до генерации графики.

Для улучшения возможностей научных вычислений в C# я реализовал evaluator, способный вычислять любое математическое строковое выражение с исключительной производительностью. Он также поддерживает пользовательские переменные, операторы и функции. Библиотека .NET под названием MathEvaluator и её документация доступны на GitHub.

Для достижения высокой производительности при вычислении математических выражений используется сочетание современных возможностей .NET и эффективных алгоритмов.

Придерживаясь великой цитаты "правила созданы для того, чтобы их нарушать", давайте нарушим какие-то основополагающие правила CLR. Как на счет того, чтобы послать GC с его работой в отставку и самим заняться размещением в памяти экземпляров классов? Заодно разберемся, как все это работает где-то там под капотом CLR.

Недавно мы публиковали подборку докладов по C++, но не будем же мы обделять и C# разработчиков. Поэтому предлагаем вашему вниманию интересные доклады из мира .NET и C#.

Написать данную статью меня побудили следующие обстоятельства:

Обновление ОС на своём роутере до OpenWrt 23.05, сломавшее мой предыдущий setup, где я делал роутинг по GeoIP.

Многочисленные вопросы знакомых и в дискуссиях в постах на Хабре.

Статья на Хабре, по которой я стал делать и понял, что так делать не надо.

Статья про внешние сортировки слиянием. Что это вообще такое, зачем это нужно и как это реализовать? На все эти вопросы я постарался ответить в данной статье, а также привёл примеры кода, написанного на C# 11.

ВНИМАНИЕ! Если у вас нет шума в ушах (тиннитуса) и/или нейросенсорной тугоухости, но есть особенности психики в части психосоматики или подобного – покиньте данный пост не читая.

Самые важные победы в мире – победы над собой

Всем привет. Меня зовут Паша Герасимов, мне 38, я – инженер в ИТ, геймер, и у меня диагноз НСТ (нейросенсорная тугоухость), а также субъективный шум в ухе (тиннитус) и гидропс правого лабиринта. По ощущениям, это комбо – шум/гул/свист в ухе, снижение слуха, чувство заложенности за перепонкой, и гиперакузия (повышенная чувствительность к некоторым звукам). Для тех, кто не в теме – представьте, что у вас ухо заложено ваткой, а внутри уха – звук неработающего канала ТВ (как видео пример, или mp3). И так – регулярно, месяцами, без возможности исправления.  

До 37 лет я практически не болел и не ходил по поликлиникам, это повлияло на всю историю с тиннитусом, поэтому для многих очевидные вещи, я понял на своей шкуре. 

Всем привет. Сегодня я хотел бы поговорить об устройстве современных оптимизирующих компиляторов. Я никогда не публиковался на Хабре ранее, но надеюсь, что мне удастся написать серию статей, которая просуммирует мой опыт в этой области.

Коротко обо мне. Меня зовут Макс, и так получилось, что я вот уже 10 лет, почти с самого начала своей карьеры, занимаюсь оптимизирующими компиляторами. Я начинал в Intel, потом перешёл в Azul Systems, год провёл в Cadence и вернулся обратно, всё это время занимаясь компиляторными оптимизациями для Java, C++ и нейросетевых моделей. На момент написания статьи у меня чуть за 900 патчей в LLVM, большинство из них посвящено цикловым оптимизациям.

За это время я провёл десятки собеседований на позиции как интернов, так и инженеров сеньорного уровня, и довольно часто люди, приходя на эти собеседования, многих вещей не знают или знают поверхностно. И я подумал: а мог бы я написать такой цикл статей, чтобы человек, прочитав их, узнал бы всю ту базу, которая, на мой собственный взгляд, необходимо начинающему компиляторному инженеру? Очень бы хотелось, чтобы новичку в этой области можно бы было дать один (относительно небольшой по объёму) набор текстов, чтобы он получил оттуда всё необходимое для старта. Это не перевод, текст оригинальный, поэтому в нём могут быть ошибки и неточности, которые я буду рад исправить, если вы мне их укажете.

Итак, поехали.

На Хабре можно найти немало статей, посвящённых оптимизациям поиска кратчайшего пути на графе. Я расскажу ещё про еще один подход. Речь пойдёт о распараллеливании алгоритма A* и исполнении его на двух потоках, а также о сложностях, с которыми я столкнулся при реализации, и их преодолении.

Небольшая подборка интересных докладов с конференций для C# и .NET разработчиков за последние несколько лет.

Тема тредпула, скажем так, complex and hard. У меня в жизни было два «осознания», когда я гордо говорил себе — вот теперь-то я точно понял, как устроен и как работает тредпул в дотнете! Впрочем, после второго раза я неоднократно осознавал, как же я ошибался.