Notice: file_put_contents(): Write of 19042 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Эшу быдлокодит@eshu_coding P.152
ESHU_CODING Telegram 152
Итого подошла к концу эпопея с оптимизацией реализации алгоритма развертки фазы, написанного на с#. В качестве эталона используется реализация на чистом С, скопированная из репозитория библиотеки sklearn-image.

Итог оптимизации: производительность на С и С# практически сравнялась, теперь я отстаю примерно на
20% вместо 400% в начале пути.

Произведенные манипуляции:
1. Обновление классов вместо их пересоздания. Подробнее - тут

2. Использование встраиваемых функций. Встраивание - процедура, обратная разбиению кода на отдельные функции для повышения читаемости. Такие функции я пометил как встраиваемые (inline), чтобы компилятор вставил их содержимое в байт-код вместо простого вызова. Подробнее - тут, 7й раздел.

3. Правильное использование сортировки. Узким местом в алгоритме являлась сортировка массива, размером равного удвоенному числу пикселей.

После долгих экспериментов с сортировкой, я сделал две вещи:
А) вынес поле сортируемых классов в отдельных массив и использовал сорировку "по ключу" - т.е. сортировал один массив по данным из другого.
Б) Раскопав код коробочного метода сортировки я обнаружил, что он отлично работает на массивах с повторяющимися значениями. Потому я округлил используемый мной параметр до третьего знака (задача позволяет), в результате чего выгадал ещё процентов 30 скорости сортировки. Про эту реализацию Быстрой сортировки напишу отдельно.

Итого, я разогнал FPS своего приложения до 8 на 2 мега пикселях. Немного поколдовать над интеграцией с Arduino и им можно пользоваться. SIMD и другие оптимизационные шаманства оказались неприменимы, единственное, откуда я могу получить рост производительности - распараллеливание.

Я уже получил levelup и кучу экспиренса, но задача - преобразование картинки в реальном времени - не решена. Я алгоритм конечно распараллелю, но появилась новая вводная - 5 мегапикселей, потому следующий большой пункт назначения - CUDA.

#csharp #диссер



tgoop.com/eshu_coding/152
Create:
Last Update:

Итого подошла к концу эпопея с оптимизацией реализации алгоритма развертки фазы, написанного на с#. В качестве эталона используется реализация на чистом С, скопированная из репозитория библиотеки sklearn-image.

Итог оптимизации: производительность на С и С# практически сравнялась, теперь я отстаю примерно на
20% вместо 400% в начале пути.

Произведенные манипуляции:
1. Обновление классов вместо их пересоздания. Подробнее - тут

2. Использование встраиваемых функций. Встраивание - процедура, обратная разбиению кода на отдельные функции для повышения читаемости. Такие функции я пометил как встраиваемые (inline), чтобы компилятор вставил их содержимое в байт-код вместо простого вызова. Подробнее - тут, 7й раздел.

3. Правильное использование сортировки. Узким местом в алгоритме являлась сортировка массива, размером равного удвоенному числу пикселей.

После долгих экспериментов с сортировкой, я сделал две вещи:
А) вынес поле сортируемых классов в отдельных массив и использовал сорировку "по ключу" - т.е. сортировал один массив по данным из другого.
Б) Раскопав код коробочного метода сортировки я обнаружил, что он отлично работает на массивах с повторяющимися значениями. Потому я округлил используемый мной параметр до третьего знака (задача позволяет), в результате чего выгадал ещё процентов 30 скорости сортировки. Про эту реализацию Быстрой сортировки напишу отдельно.

Итого, я разогнал FPS своего приложения до 8 на 2 мега пикселях. Немного поколдовать над интеграцией с Arduino и им можно пользоваться. SIMD и другие оптимизационные шаманства оказались неприменимы, единственное, откуда я могу получить рост производительности - распараллеливание.

Я уже получил levelup и кучу экспиренса, но задача - преобразование картинки в реальном времени - не решена. Я алгоритм конечно распараллелю, но появилась новая вводная - 5 мегапикселей, потому следующий большой пункт назначения - CUDA.

#csharp #диссер

BY Эшу быдлокодит


Share with your friend now:
tgoop.com/eshu_coding/152

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

How to create a business channel on Telegram? (Tutorial) The optimal dimension of the avatar on Telegram is 512px by 512px, and it’s recommended to use PNG format to deliver an unpixelated avatar. Click “Save” ; It’s yet another bloodbath on Satoshi Street. As of press time, Bitcoin (BTC) and the broader cryptocurrency market have corrected another 10 percent amid a massive sell-off. Ethereum (EHT) is down a staggering 15 percent moving close to $1,000, down more than 42 percent on the weekly chart. “Hey degen, are you stressed? Just let it all out,” he wrote, along with a link to join the group.
from us


Telegram Эшу быдлокодит
FROM American