{"id":282839,"date":"2016-12-21T19:20:03","date_gmt":"2016-12-21T16:20:03","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=282839"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=282839","title":{"rendered":"\u041c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043f\u043e\u0442\u043e\u0447\u043d\u0430\u044f \u0441\u043a\u0430\u0437\u043a\u0430 \u043e \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043d\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438"},"content":{"rendered":"

\u0412 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0421\u043a\u0430\u0437\u043a\u0430 \u043e \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043d\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438<\/a> crea7or<\/a> \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u043e\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0433\u0430\u043b \u0413\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443 \u042d\u0439\u043b\u0435\u0440\u0430<\/a> \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c CPU.
\u041c\u043d\u0435 \u0436\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0431\u044f GPU, \u0438 \u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u043b \u043e\u0434\u043d\u043e\u043f\u043e\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0441 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043f\u043e\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f CPU \u0438 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043f\u043e\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f GPU, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 CUDA<\/a>.
<\/a><\/p>\n

\u0416\u0435\u043b\u0435\u0437\u043e \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u044b<\/b><\/p>\n
CPU Core i5 4440<\/a>
GPU GeForce GTX 770<\/a>
MSVS 2015 update 3<\/a>
tookit CUDA 8<\/a>.
\u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u043d\u0430\u044f<\/b> \u0438 64 \u0431\u0438\u0442\u043d\u0430\u044f, \u0441 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \/02 \u0438 \/LTCG. <\/p>\n
\u041e\u0442\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u0430<\/b><\/p>\n
\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434, \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0434\u0440\u0430\u0439\u0432\u0435\u0440 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0430\u0435\u0442 CUDA-\u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0434\u043e \u0441\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043a\u043b\u044e\u0447 \u0440\u0435\u0435\u0441\u0442\u0440\u0430
HKEY_LOCAL_MACHINE\\SYSTEM\\CurrentControlSet\\Control\\GraphicsDrivers\\TdrDelay \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440. <\/div>\n<\/div>\n

<\/div>\n<\/div>\n

CPU<\/h3>\n

\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u043b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c<\/a> \u0434\u043b\u044f CPU. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 a<\/b>. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u0435\u0441\u044c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d 1..N \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0441\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u043a\u0430\u0440\u043c\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u044f\u0434\u0440\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430. <\/p>\n

void Algorithm_1(const uint32_t N, const std::vector<uint64_t>& powers, const uint32_t from, const uint32_t to) {   for (uint32_t a = from; a < to; ++a) {     for (uint32_t b = 1; b < a; ++b) {       for (uint32_t c = 1; c < b; ++c) {         for (uint32_t d = 1; d < c; ++d) {           const uint64_t sum = powers[a] + powers[b] + powers[c] + powers[d];           if (std::binary_search(std::begin(powers), std::end(powers), sum)) {             const auto it = std::lower_bound(std::begin(powers), std::end(powers), sum);             uint32_t e = static_cast<uint32_t>(std::distance(std::begin(powers), it));             std::cout << a << " " << b << " " << c << " " << d << " " << e << "\\n";           }         }       }     }   } } <\/code><\/pre>\n
  \u0412 \u043c\u043e\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e 4 \u044f\u0434\u0440\u0430, \u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0447\u0443\u0442\u044c-\u0447\u0443\u0442\u044c \u0434\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0443\u043b \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u0437\u044f\u043b \u0437\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u0442\u0443\u0442<\/a>. \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0442, \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u044f\u0434\u0435\u0440.<\/p>\n
GPU<\/h3>\n
  \u0414\u043b\u044f GPU \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435. \u0412\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0432\u0430 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440\u0430 (a<\/b> \u0438 b<\/b>) \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044b, \u0430 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0445 \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u0432 (c<\/b> \u0438 d<\/b>). \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0430<\/b> = 1..N \u0438 b<\/b> = 1..N. \u041d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u0432\u0441\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0432\u0441\u0435-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0437\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 CUDA \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432. <\/p>\n
\u0411\u043b\u043e\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438<\/b><\/p>\n
\n
  int blocks_x = N;   int threads = std::min(1024, static_cast<int>(N));   int blocks_y = (N + threads - 1) \/ threads;   dim3 grid(blocks_x, blocks_y);   NaiveGPUKernel<<<grid, threads>>>(N); <\/code><\/pre>\n
  blocks_x<\/b> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 a<\/b>.
  \u0410 \u0432\u043e\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 b<\/b> \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 (1024), \u0438 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u0447\u0435\u0442\u0447\u0438\u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 threads<\/b> \u0438 blocks_y<\/b>:
  a<\/b> \u0438 b<\/b> \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a:   <\/p>\n
  const int a = blockIdx.x + 1;   const int b = threadIdx.x + blockIdx.y * blockDim.x + 1; <\/code><\/pre>\n
  \u042d\u0442\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u043e\u043b\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u0432. \u041d\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b.   <\/div>\n<\/div>\n
  \u041a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f GPU \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0439 \u043d\u0430 CPU, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0440\u0443\u043a\u0430\u043c\u0438.  <\/p>\n
__constant__ uint64_t gpu_powers[8192];  inline __device__ int gpu_binary_search(const uint32_t N, const uint64_t search) {   uint32_t l = 0;   uint32_t r = elements_count - 1;   uint32_t m;   while (l <= r) {     m = (l + r) \/ 2;     if (search < gpu_powers[m])       r = m - 1;     else if (search > gpu_powers[m])       l = m + 1;     else      return l;   }   return -1; }  __global__ void NaiveGPUKernel(const uint32_t N) {   const int a = blockIdx.x + 1;   const int b = threadIdx.x + blockIdx.y * blockDim.x + 1;   if (b >= a)     return;   for (uint32_t c = 1; c < b; ++c) {     for (uint32_t d = 1; d < c; ++d) {       const uint64_t sum = gpu_powers[a] + gpu_powers[b] + gpu_powers[c] + gpu_powers[d];       const auto s = gpu_binary_search(N, sum);       if (s > 0) {         printf("%d %d %d %d %d\\n", a, b, c, d, s);       }     }   } } <\/code><\/pre>\n
  \u0422\u0430\u043a \u0436\u0435 \u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0443\u0442<\/a>. <\/p>\n
\u0417\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438<\/h3>\n
  \u0417\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f CPU \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043f\u043e \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0430, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435 GPU, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u044f \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e \u0441\u0435\u043c\u044c \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u043b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f. \u0420\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 \u0434\u043b\u044f GPU \u043c\u043e\u0433 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u043a\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u043c, \u044d\u0442\u043e \u044f \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u044e \u0442\u0435\u043c \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f CUDA-\u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440.  <\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
<\/th>\nN<\/th>\nCPU \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043c\u0441<\/th>\nCPU (4 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430) \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043c\u0441<\/th>\nGPU \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043c\u0441<\/th>\n<\/tr>\n
@antonkrechetov<\/a><\/td>\n100<\/td>\n58.6<\/td>\n16.7<\/td>\n14.8<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439<\/a> <\/td>\n100<\/td>\n45.3<\/td>\n13.0<\/td>\n10.7<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #1<\/a><\/td>\n100<\/td>\n6.3<\/td>\n2.1<\/td>\n12.7<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #2<\/a><\/td>\n100<\/td>\n1.4<\/td>\n0.7<\/td>\n0.8<\/td>\n<\/tr>\n
@antonkrechetov<\/a><\/td>\n250<\/td>\n2999.7<\/td>\n782.9<\/td>\n119.0<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439<\/a> <\/td>\n250<\/td>\n2055.6<\/td>\n550.1<\/td>\n90.9<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #1<\/a><\/td>\n250<\/td>\n227.2<\/td>\n60.3<\/td>\n109.2<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #2<\/a><\/td>\n250<\/td>\n42.9<\/td>\n11.9<\/td>\n6.0<\/td>\n<\/tr>\n
@antonkrechetov<\/a><\/td>\n500<\/td>\n72034.2<\/td>\n19344.1<\/td>\n1725.83<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439<\/a> <\/td>\n500<\/td>\n38219.7<\/td>\n10200.8<\/td>\n976.7<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #1<\/a><\/td>\n500<\/td>\n3725.1<\/td>\n926.5<\/td>\n1140.36<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #2<\/a><\/td>\n500<\/td>\n630.7<\/td>\n170.2<\/td>\n48.7<\/td>\n<\/tr>\n
@antonkrechetov<\/a> <\/td>\n750<\/td>\n396566.0<\/td>\n105003.0<\/td>\n11521.2<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439<\/a> <\/td>\n750<\/td>\n218615.0<\/td>\n57639.2<\/td>\n5742.5<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #1<\/a><\/td>\n750<\/td>\n19082.7<\/td>\n4736.8<\/td>\n6402.1<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #2<\/a><\/td>\n750<\/td>\n3272.0<\/td>\n846.9<\/td>\n222.9<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #2<\/a><\/td>\n1000<\/td>\n10204.4<\/td>\n2730.3<\/td>\n1041.9<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #2<\/a><\/td>\n1250<\/td>\n25133.1<\/td>\n6515.3<\/td>\n2445.5<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #2<\/a><\/td>\n1500<\/td>\n51940.1<\/td>\n14005.0<\/td>\n4895.2<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n
\u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u043a\u043e\u043b\u0435\u043c \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u0434\u0440\u0435\u043d\u0430\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0432 CPU!<\/h3>\n
  \u0418 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0430\u0434\u0440\u0435\u043d\u0430\u043b\u0438\u043d\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 Profile-guided optimization<\/a>.<\/p>\n
  \u0414\u043b\u044f PGO \u044f \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0436\u0443 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f CPU, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e GPU \u043c\u0430\u043b\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0438 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u043e.  <\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
<\/th>\nN<\/th>\nCPU
  \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043c\u0441<\/th>\n		CPU (4 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430)
  \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043c\u0441<\/th>\n		CPU+PGO
  \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043c\u0441<\/th>\n		CPU+PGO
  (4 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430)
  \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043c\u0441<\/th>\n<\/tr>\n
@antonkrechetov<\/a><\/td>\n100<\/td>\n58.6<\/td>\n16.7<\/td>\n55.3<\/td>\n15.0<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439<\/a> <\/td>\n100<\/td>\n45.3<\/td>\n13.0<\/td>\n42.2<\/td>\n12.1<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #1<\/a><\/td>\n100<\/td>\n6.3<\/td>\n2.1<\/td>\n5.2<\/td>\n1.9<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #2<\/a><\/td>\n100<\/td>\n1.4<\/td>\n0.7<\/td>\n1.3<\/td>\n0.8<\/td>\n<\/tr>\n
@antonkrechetov<\/a><\/td>\n250<\/td>\n2999.7<\/td>\n782.9<\/td>\n2966.1<\/td>\n774.1<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439<\/a> <\/td>\n250<\/td>\n2055.6<\/td>\n550.1<\/td>\n2050.2<\/td>\n544.6<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #1<\/a><\/td>\n250<\/td>\n227.2<\/td>\n60.3<\/td>\n200.0<\/td>\n53.2<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #2<\/a><\/td>\n250<\/td>\n42.9<\/td>\n11.9<\/td>\n40.4<\/td>\n11.4<\/td>\n<\/tr>\n
@antonkrechetov<\/a><\/td>\n500<\/td>\n72034.2<\/td>\n19344.1<\/td>\n68662.8<\/td>\n17959.0<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439<\/a> <\/td>\n500<\/td>\n38219.7<\/td>\n10200.8<\/td>\n38077.7<\/td>\n10034.0<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #1<\/a><\/td>\n500<\/td>\n3725.1<\/td>\n926.5<\/td>\n3132.9<\/td>\n822.2<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #2<\/a><\/td>\n500<\/td>\n630.7<\/td>\n170.2<\/td>\n618.1<\/td>\n160.6<\/td>\n<\/tr>\n
@antonkrechetov<\/a> <\/td>\n750<\/td>\n396566.0<\/td>\n105003.0<\/td>\n404692.0<\/td>\n103602.0<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439<\/a> <\/td>\n750<\/td>\n218615.0<\/td>\n57639.2<\/td>\n207975.0<\/td>\n54868.2<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #1<\/a><\/td>\n750<\/td>\n19082.7<\/td>\n4736.8<\/td>\n15496.4<\/td>\n4082.3<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #2<\/a><\/td>\n750<\/td>\n3272.0<\/td>\n846.9<\/td>\n3093.8<\/td>\n812.7<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #2<\/a><\/td>\n1000<\/td>\n10204.4<\/td>\n2730.3<\/td>\n9781.6<\/td>\n2565.9<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #2<\/a><\/td>\n1250<\/td>\n25133.1<\/td>\n6515.3<\/td>\n23704.3<\/td>\n6244.1<\/td>\n<\/tr>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f #2<\/a><\/td>\n1500<\/td>\n51940.1<\/td>\n14005.0<\/td>\n48717.5<\/td>\n12793.5<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n
  \u0412\u0438\u0434\u043d\u043e \u0447\u0442\u043e PGO \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e #1 \u043d\u0430 \u0446\u0435\u043b\u044b\u0445 18%, \u0434\u043b\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0441\u0442 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0441\u044f \u0441\u043a\u0440\u043e\u043c\u043d\u0435\u0435. <\/p>\n
\u0427\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435<\/h3>\n
  \u0414\u043b\u044f CPU \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c \u0446\u0438\u043a\u043b\u044b, \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0434\u0432\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0437\u0430 \u0440\u0430\u0437, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430.
  \u0414\u043b\u044f GPU \u043f\u043e\u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u043e\u043c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e-\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0445, \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n
\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/h3>\n
  1 \u041f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 CUDA \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e.
  2 \u0411\u0435\u0437 \u0443\u0445\u0438\u0449\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430 CUDA \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0441\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 CPU \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0437.
  3 \u0412 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 GPU \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 CPU \u0437\u0430 \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u0434\u0435\u043d\u044c\u0433\u0438. 
  4 GPU \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043d\u0430 \u00ab\u0440\u0430\u0441\u043a\u0430\u0447\u043a\u0443\u00bb \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u0442\u044c.
  5 \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f CPU, \u043d\u043e \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f GPU.
  6 \u041f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e.<\/p>\n
\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438 <\/h3>\n
  \u0422\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u043e\u0433\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430 GitHub<\/a>.
 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habrahabr.ru\/post\/318066\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u0412 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0421\u043a\u0430\u0437\u043a\u0430 \u043e \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043d\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438<\/a> crea7or<\/a> \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u043e\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0433\u0430\u043b \u0413\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443 \u042d\u0439\u043b\u0435\u0440\u0430<\/a> \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c CPU.
  \u041c\u043d\u0435 \u0436\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0431\u044f GPU, \u0438 \u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u043b \u043e\u0434\u043d\u043e\u043f\u043e\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0441 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043f\u043e\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f CPU \u0438 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043f\u043e\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f GPU, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 CUDA<\/a>.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-282839","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/282839","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=282839"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/282839\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=282839"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=282839"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=282839"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}