d d is the parameter describing the direction; it can hold the values left and right. Integer number Here integer numbers are values which are mostly unsigned. Numbers might be encoded in other bases such as 10 as was done on ancient computers. Today only base 2 (i.e. bits) is used, and this is what is crucially needed for all bit operations. If signed numbers are present, it is assumed that they
Bit manipulation instructions sets (BMI sets) are extensions to the x86 instruction set architecture for microprocessors from Intel and AMD. The purpose of these instruction sets is to improve the speed of bit manipulation. All the instructions in these sets are non-SIMD and operate only on general-purpose registers. There are two sets published by Intel: BMI (now referred to as BMI1) and BMI2; th
Welcome to the BID Data Project! Here you will find resources for the fastest Big Data tools on the Web. See our Benchmarks on github. BIDMach running on a single GPU-equipped host holds the records for many common machine learning problems, on single nodes or clusters. Try It! BIDMach is an interactive environment designed to make it extremely easy to build and use machine learning models. BIDMac
Software Prefetches PAPI_PRF_SW Retired software prefetches. x86 and x86_64 There are various kinds of software prefetches on x86/x86_64. Four of them came with SSE1 (note this is implementation specific; on AMD prefetcht0/t1/t2 all do the same thing, and on intel P4 tends to treat them differently than others): PREFETCHNTA - non temporal, meaning you plan to use it once and never again PREFETCHT0
Xeon Phi[3] is a discontinued series of x86 manycore processors designed and made by Intel. It was intended for use in supercomputers, servers, and high-end workstations. Its architecture allowed use of standard programming languages and application programming interfaces (APIs) such as OpenMP.[4][5] Xeon Phi launched in 2010. Since it was originally based on an earlier GPU design (codenamed "Larr
Ubuntu Weekly Topics 2011年3月25日号複数アーキテクチャの混在環境・クラウドベースVDI・Upstart 1.2 Nattyの開発 11.04（Natty）のリリースまで約一ヶ月となり、Nattyの開発が加速しています。Unityなどの新機能については大幅に変更が加えられ、機能面では「ほぼ実用」と言える状態になってきています。開発版に特有のクラッシュバグやおかしな挙動は残っていますが、それなりの準備をすれば、実機に導入してテストを開始できる状態と言えるでしょう（とはいえ、いわゆる本番環境に用いるにはまだまだ危険です。十分なバックアップ体制や予備機を準備して利用するべきでしょう。特定のアップデートを適用すると起動不能になる、というのは良くあることです）。 なお、NattyのXのABI変更に伴い、一時的に最新のXパッケージが依存関係によりアップデート/インストール
The motherboard of an HP Z820 workstation with two CPU sockets, each with their own set of eight DIMM slots surrounding the socket. Non-uniform memory access (NUMA) is a computer memory design used in multiprocessing, where the memory access time depends on the memory location relative to the processor. Under NUMA, a processor can access its own local memory faster than non-local memory (memory lo
＝CPUってなに？＝ CPU とは「セントラル・プロセッシング・ユニット」の略で、「中央処理装置」という意味です。 パソコンの中心となり、パソコン全体の処理・計算を行う、まさに頭脳と言える部分です。 ですからこのパーツの良し悪しが、パソコンの性能に直結すると言っても過言ではありません。 それほど重要なパーツです。 CPU が良いものであるほど、そのコンピュータは複雑で多くの処理も、速く安定して行える訳です。 CPU はこのような平べったいタイルの様な感じです。 左の画像ものは黒と緑の色をしていますが、種類によって多くの色があり、最近は白いものが多くなっています。 CPU の裏面にはたくさんのトゲトゲの突起があります。 CPU をはめるマザーボード（基盤）側にはたくさんの小さいツブツブの穴があって、このトゲトゲをツブツブに合わせてはめ込みます。 （最近はマザーボードの側に
Forks gist: 2843573 by chetan Latency numbers every progr... created May 31, 2012 gist: 2844153 by mikea Latency numbers every progr... created May 31, 2012 gist: 2844932 by adragomir Latency numbers every progr... created May 31, 2012 gist: 2850587 by Bamco Latency numbers every progr... created June 01, 2012 gist: 2851124 by Stals Latency numbers every progr... created June 01, 2012 gist: 285208
3.Memory Ordering シングルプロセッサのマルチスレッドでは、volatile変数をフラグにして簡単な同期を書くことができました。 例えば、次のような感じです。（コンパイラはvolatile変数へのアクセスの順序を入れ替えないものとします） volatile int done = 0; volatile struct { int foo; int bar; } foobar; void writer(void) { foobar.foo = fizz(); foobar.bar = bazz(); done = 1; } void reader(void) { int foo, bar; while (!done) sleep(1); foo = foobar.foo; bar = foobar.bar; } これは、マルチプロセッサ環境では上手くいかないことがあります。今時
別にグラフィックスに限ったことじゃないし、そもそも論文とか全然関係ないけど。GPU 周りでもたまに話題になるし、自分でもたまにわけわからんくなるから整理しとく。 メインメモリは遅い CPU からメインメモリにデータを読みに行く場合、これはとにかく遅い。例えばレジスタにあるデータを読みに行く場合と比べると、だいたい数倍から数100倍の遅さ。ヤバいからなんとかしよう。もっと早くアクセスできる場所にデータおいとこう。 キャッシュライン CPU がメインメモリからデータを読み出すとき、必ず小さなメモリチャンクをキャッシュ上にロードする。ロード単位はプロセッサによるけど、だいたい 8 ～ 512 バイト。このロード単位をキャッシュラインと呼ぶ。 アクセス対象のデータが既にキャッシュに載ってる場合は、メインメモリじゃなくてキャッシュを読みに行く。ない場合はメインメモリにアクセスするけど、そのデータはも
東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 坂井修一教授 データフロー型と呼ばれるコンピュータアーキテクチャがある。これは、現在のコンピュータの基礎をなすフォン・ノイマン型とは異なるコンピュータアーキテクチャである。このデータフローマシンは1970年代に米MITで着想され、その後1980年代にかけて世界的に研究開発が進められた。その中で、国内では1986年よりデータフローマシンの「EM-4」が電子技術総合研究所(現:産業技術総合研究所)にて開発される。その時、アーキテクチャの研究及び試作機の開発を担当したのが、当時電子技術総合研究所に在席した坂井修一氏(現:東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻教授)らである。今回、この坂井修一氏にデータフローマシンから将来のコンピュータに至る展望を伺ったのでご紹介したい。 データフローマシンとアウトオブオーダー処理技術 現在のコンピュータは、
April 6, 2012 Volume 10, issue 4 PDF CPU DB: Recording Microprocessor History With this open database, you can mine microprocessor trends over the past 40 years. Andrew Danowitz, Kyle Kelley, James Mao, John P. Stevenson, Mark Horowitz, Stanford University In November 1971, Intel introduced the world’s first single-chip microprocessor, the Intel 4004. It had 2,300 transistors, ran at a clock speed
Intelプロセッサ最適化マニュアルを読もう 今まである程度は読んでたけど, 『Intel 64 and IA-32 Architectures Optimization Reference Manual』を読み直して, 気づいたことなどをまとめてみようという試み. 今手元にあるのは248966-024 April 2011のもの. 日本語版もありますが, 多少古いので英語版がよいでしょう. 表記について プロセッサと書いたり, CPUと書いたりします. Intel64をx64と書いたりします. 例えば3サイクルのことを個人的な慣習で3clkと書くことが多いです. すいません. 間違いなどございましたらメール(herumi@nifty.com)か@herumiにお願いします. 2章 Intel64/IA-32 CPUアーキテクチャ 2.1 Sandy Bridge概要 2.1.
Welcome to the web presence of the Database Research Group at University of Tübingen. Our group pursues a variety of “all-time classic” database research questions—prime examples include query language design, translation, and optimization—but with a few twists: We are particularly interested in the design, compilation, and optimization of expressive database languages that support rich data model
Intel oneAPI Math Kernel Library (Intel oneMKL) , formerly known as Intel Math Kernel Library, is a library of optimized math routines for science, engineering, and financial applications. Core math functions include BLAS, LAPACK, ScaLAPACK, sparse solvers, fast Fourier transforms, and vector math.[5][6] The library supports x86 CPUs and Intel GPUs[2] and is available for Windows and Linux operati
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