Mi pregunta es sobre el rendimiento de Java frente al código compilado, por ejemplo C++/fortran/assembly en aplicaciones numéricas de alto rendimiento. Sé que este es un tema polémico, pero estoy buscando respuestas/ejemplos específicos. También comunidad wiki. He hecho preguntas similares anteriormente, pero creo que las expuse de manera amplia y no obtuve las respuestas que estaba buscando.C/C++ versus Java/C# en aplicaciones de alto rendimiento
multiplicación de matriz de matriz de doble precisión, comúnmente conocida como biblioteca dgemm en blas, es capaz de lograr un rendimiento de CPU máximo de casi 100 por ciento (en términos de operaciones flotantes por segundo).
Hay varios factores que permiten lograr que el rendimiento:
bloqueo caché, para lograr la máxima localidad de memoria
bucle desenrollado para reducir al mínimo el control de sobrecarga
instrucciones vectoriales, como el SSE
preconfiguración de memoria
garantía ninguna memoria aliasing
he visto una gran cantidad de puntos de referencia utilizando el montaje, C++, Fortran, Atlas, proveedor BLAS (casos típicos son la matriz de dimensión 512 y superiores). Por otro lado, he escuchado que los principales lenguajes/implementaciones compilados en bytes, como Java, pueden ser rápidos o casi tan rápidos como los lenguajes compilados por máquina. Sin embargo, no he visto puntos de referencia definidos que demuestren que sea así. Por el contrario, parece que (de mi propia investigación) los lenguajes compilados en bytes son mucho más lentos.
¿Tiene buenos puntos de referencia de multiplicación de matrices matriciales para Java/C#? ¿hace el compilador just-in-time (implementación real, no hipotética) capaz de producir instrucciones que satisfagan los puntos que he enumerado?
Gracias
en cuanto a rendimiento: cada CPU tiene un rendimiento máximo, dependiendo del número de instrucciones de procesador puede ejecutar por segundo. Por ejemplo, la moderna CPU Intel de 2 ghz puede alcanzar 8 billones de precisión doble agregar/multiplicar por segundo, lo que resulta en un rendimiento pico de 8 gflops. Matrix matrix Multiply es uno de los algoritmos que es capaz de lograr un rendimiento casi completo con respecto al número de operaciones por segundo, razón principal por la que es mayor la proporción de operaciones de computación sobre memoria (N^3/N^2). Números Estoy interesado en algo sobre el pedido N > 500.
en lo que respecta a la implementación: detalles de nivel superior como el bloqueo se realiza en el nivel de código fuente. La optimización de nivel inferior es manejada por el compilador, tal vez con sugerencias de compilador con respecto a la alineación/alias. La implementación compilada por bytes también se puede escribir usando el enfoque de bloques, por lo que, en principio, los detalles del código fuente para una implementación decente serán muy similares.
Puedo escribir código en Java que utiliza el 100% de la CPU, incluso sin hacer nada significativo ;-) Supongo que entiendo lo que "realmente" significa, pero su fraseo es un poco ambigua. –
Aún no está mucho más claro para mí ... ¿quiere decir que hay algún tipo de "ideal" que establece que para una arquitectura de CPU determinada, el mejor rendimiento numérico imaginable es tal y tal, y esto es lo que llama el 100 por ciento? ¿Habría alguna medida concreta como MFLOPS para esto? No soy un experto en esta área. –
No voté para cerrar esta publicación (aún no tengo el derecho). Lo encuentro interesante, solo trato de darle retroalimentación para aclarar su publicación. –