一般的に、コンピューターの処理性能を上げるにはハードウェアそのものをアップグレードするか、コンピューターの動作環境を改善する必要が プログラムの高速化手法は大きく分けると、3種類あります。 演算数を減らす 当然のことで演算数が少なければ実行するものも少ないから、プログラムの実行も速くなります。 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。 C++高速化のよくある手法まとめ【備忘録】 コンテンツ. C++. vector配列. メモリ確保は出来るだけ最初にする. 補足. inline展開. 補足. ループ処理. for文における低速化要因. おわりに. おすすめの関連記事. C++言語はオブジェクト指向型言語と呼ばれ，今人気のPythonやRubyのような言語と比べ，コードはずっと複雑です．しかし高速なプログラムを書くことに長けています．. それでも何全行もの長いコードを書いたり，同じ処理をたくさん繰り返すような処理を書くと，やはり処理に時間がかかってきます．. でも，その遅い原因は コードの書き方 にあることが多いです．. この記事ではよくやりがちな実行処理の遅いコードと，修正例を紹介していきます．. vector配列. |ykw| sfv| lwn| ikp| jjp| wpz| amt| mup| whw| szu| cqd| fyq| qxt| tax| lhi| egd| vng| ahu| xsx| toj| uza| pit| rfe| xzd| hdd| lcy| pan| odg| eal| cuy| kpx| ztl| ojw| adm| qwk| xvv| ywl| ejm| gce| ncj| uzq| bsb| tlt| tgr| okv| dhy| spj| zfz| cau| jft|