Разработка высокоэффективных алгоритмов для крупномасштабных задач: различия между версиями

Все инструменты и техники разработки алгоритмов, созданные в последние годы, применимы к разработке высокоэффективных алгоритмов. Однако многие из этих инструментов требуют дальнейшей доработки. К примеру, техники программирования, обеспечивающие высокую эффективность использования кэша, являются ключом к высокой производительности, однако конкретные пути реализации пока не вполне ясны – главным образом из-за сложных машинно-зависимых проблем, таких как ограниченная ассоциативность, преобразование виртуальных адресов и все более многоуровневые иерархии высокопроизводительных компьютеров. основной вопрос заключается в том, можно ли найти простые модели в качестве основы для разработки алгоритмов. К примеру, в теории алгоритмы без явного задания параметров кэша [ ] эффективны на всех уровнях иерархии памяти, но на практике лишь немногие из них работают хорошо. Или, скажем, профилирование уже выполняемой программы представляет серьезную проблему в последовательной среде (любой инструмент профилирования меняет поведение наблюдаемого процесса), однако эти проблемы меркнут в сравнении с аналогичными проблемами, возникающими в параллельной или распределенной среде (к примеру, для измерения аппаратного ограничения пропускной способности может потребоваться участие оборудования в виде сетевых переключателей или по меньшей мере их перепрограммирование, что, безусловно, изменит их поведение). Разработка эффективных и переносимых алгоритмов для серийно выпускаемых многоядерных и многократноядерных процессоров представляет собой нерешенную проблему.

* [[Анализ неудачных обращений к кэшу]]

* [[B-деревья без явного задания параметров кэша]]