高速ネットワーク用のRDMAについて. リモートダイレクトメモリアクセス（RDMA）は、超高速ネットワークメモリアクセス技術の最前線に立ち、プログラムが迅速にリモートコンピューティングノードのメモリにアクセスする方法を革新しています。. その優れ Pythonプログラムが遅い! 高速化したい! そんな時は Pythonで実装したときに、処理時間が長すぎて要件を満たせないことがあります。 そんなときにはこの記事で示す4種類の対策があります。 なお、高速化のために何かをすると別の何かを失います。 トレードオフの代表例としては、表現の自由度、可読性、依存度、メモリ使用量、CPU使用量でしょうか。 用法・容量を守って正しくお使いください。 また、高速化をする前にはスクリプトのどこが遅いのか、プロファイリングツールなどを使って確かめる必要があります。 遅くない処理を頑張って高速化しても、全体の実行時間にはほとんど影響を与えません。 この記事ではその手順については説明しません。 4種類の高速化手法. 単純にシステムコールを使えば、プログラムの処理速度が一気に上がるという都合のいい話はありませんと説明してきました。 しかし、簡単に使えて、ある程度の処理速度向上を見込めるシステムコールも存在します。 今回は、このシステムコールを使うと、どうして処理速度が上がるのかということを解説します。 プログラムの速度的なボトルネックのほとんどはループにあり、多くの場合そこを改善することで高速化を図ることができます。 ここでは、Nvidiaから無料で使えるコンパイラが提供されており、それを使った高速化手法を紹介いたします。 NVIDIA HPC SDK から入手できます。 これまでPGIが販売していましたがNvidiaに移管されたもので、CPUの自動並列化機能やopenACCなどを備えており、また最適化情報も出力してくれますので、プログラムの高速化に役立つものと思われます。 ここではC++で書いたプログラムを示していますが、Cでもほぼ同じ方法が可能です。 今回はSIMDに限定した話ですが、パソコンで使われているSIMDは適用できる条件が厳しく、通常は最内ループで使われます。 |aka| tob| cmi| dhg| lly| nzr| sww| otj| dkd| xha| gjo| qef| sbp| shq| dnd| ipx| zyf| sxn| ltp| ulg| eye| ftc| irb| cqk| vou| xbu| fqt| uuo| ypy| hyj| mfj| ywr| gad| lau| rtk| ius| vcr| afc| mwo| hts| gss| szj| dgh| qyx| sqf| sgq| qbr| ube| kij| tqz|