производительность

Они голодные, медлительные и заразные, а ты — их пища 

( Читать дальше )

Пока писал Пузыри. Hype cycles by Gartner, задумался о том, что вообще пузырем является, а что нет.

В конце прошлого века для описания мощных и производительных вычислительных машин применялся термин «суперкомпьютер». Вычислительная машина Cray 1, которая одной из первых заслужила титул «суперкомпьютера», была создана в 1974 году. Её производительность оценивалась в 180 миллионов операций в секунду. Порог в 1 миллиард флопс (1 Гигафлопс) был преодолен уже в 1983 году. Граница 1 Тфлопс была впервые преодолена в 1996-ом компьютером ASCI Red. 1 квадриллион флопс (1 Петафлопс) покорился суперкомпьютеру IBM Roadrunner в 2008 году.

Уже в 1993 году казалось, что суперкомпьютеры достигли максимума производительности. Дальше расти физические законы не позволяют, да и просто незачем.

Начинка нового iPhone 7 и iPhone 7 Plus (процессор A10 Fusion) выжимает более 400 Гигафлопс. Сейчас мы в карманах носим то, что 15 лет назад занимало несколько комнат, а 15 лет назад у нас на столах стояло то, что занимало несколько комнат 30 лет назад. График роста производительности за последние 40 лет смахивает на линейный. Экстраполируя, получаем, что еще через 15 лет у всех нас будет по квантовому компьютеру в карманах с мощностью где-то в 100-500 петафлопс. Правда, этого уже физические законы не позволяют, да и просто незачем :)

Производительность роботов на C# (NinjaTrader).

 
Перед тем, как использовать в своем роботе переменные типа Dictionary или List, если у вас производится частое обращение к ним, обязательно проведите анализ на производительность. Вот мой кусочек анализа.

Для примера описываем переменные:

private List<KeyValuePair<int, string>> listArray;
private Dictionary<int, string> dictArray;

По сути будем иметь набор связок Integer и String. Содержание в данном случае не особо важно. Важно то, что это содержание одинаково в обеих переменных.
А теперь просто заполним эти переменные одинаковыми записями:

// Переменные для замера времени выполнения
sw1 = new Stopwatch();
sw2 = new Stopwatch();

// Инициализация переменных
listArray = new List<KeyValuePair<int, string>>();
dictArray = new Dictionary<int, string>();

// Стартуем замер производительности
sw1.Start();
for (int i = 0; i < 1000000; i++)
{
//Добавляем переменную в массив
    listArray.Add(new KeyValuePair<int, string>(i, "test"));
}

// Останавливаем замер производительности
sw1.Stop();
// Выводим результат
Print("List: " + sw1.ElapsedMilliseconds);
// Очищаем список
listArray.Clear();


// Стартуем второй счетчик производительности
sw2.Start();
// Запускаем второй цикл
for (int i = 0; i < 1000000; i++)
{
    dictArray.Add(i, "test");
}

// Останавливаем счетчик
sw2.Stop();
// Выводим результат
Print("Dictionary: " + sw2.ElapsedMilliseconds);

( Читать дальше )

Для сравнения языков MQL5 и QLUA мы написали несколько тестов, которые замеряют скорость выполнения базовых операций.

В тестах использовался компьютер с Windows 7 Professional 64 bit, MetaTrader 5 build 1340 и QUIK версии 7.2.0.45.

Результаты представлены в таблице, где все значения представлены в миллисекундах (чем меньше время, тем лучше):

Название            MQL5        QLUA     Преимущество MQL5

TestFloat          3 969     273 391     69 раз
TestArrays           375     230 768    615 раз
TestFibo           1 125      61 110     55 раз
TestPiCalculated   2 328     183 812     79 раз
TestQuickSort      2 031     211 279    104 раза
TestAckermann        828      64 541     78 раз

( Читать дальше )

В последнее время масса писем про то как все хреново в государстве. Да, не просто, конечно. Но, надо бы разбираться по существу. Вот замечательная картинка из блога. Вроде как делается вывод, что производительность труда в «развитых» и других странах в разы отличается:

По оси Х отложена типа длительность рабочего времени одного работника в год, по У, типа производительность труда. Пишу «типа» потому, что именно типа. На самом деле демонстрация того, что экономические данные крутить можно как угодно и выводы делать какие угодно.  Но вопрос оказался интересным. Даже без вопроса почему на диаграмме отсутствуют две из шести крупнейших экономик – Китай и Индия, меня в первую очередь интересовали два вопроса:

1. Является ли показатель  (ВВП по ППС/численность населения) действительно показателем производительности?
2. Можно ли на основе такой диаграммы делать выводы о кластеризациях экономик по производительности?

( Читать дальше )