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: |

Telegram has announced a number of measures aiming to tackle the spread of disinformation through its platform in Brazil. These features are part of an agreement between the platform and the country's authorities ahead of the elections in October. The Standard Channel On Tuesday, some local media outlets included Sing Tao Daily cited sources as saying the Hong Kong government was considering restricting access to Telegram. Privacy Commissioner for Personal Data Ada Chung told to the Legislative Council on Monday that government officials, police and lawmakers remain the targets of “doxxing” despite a privacy law amendment last year that criminalised the malicious disclosure of personal information. The channel also called on people to turn out for illegal assemblies and listed the things that participants should bring along with them, showing prior planning was in the works for riots. The messages also incited people to hurl toxic gas bombs at police and MTR stations, he added. The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information.
from us


Telegram Эшу быдлокодит
FROM American