Цифровое образование

OTUS: Ускоряем матричное умножение на C++ // Демо-занятие курса «Специализация C++ Developer» - виде HD

OTUS: Ускоряем матричное умножение на C++ // Демо-занятие курса «Специализация C++ Developer» - виде
01:49:26
Работая в сфере IT, нужно постоянно изучать новое, чтобы оптимизировать процессы и улучшать результаты труда. Часто для этого требуется в сжатые сроки освоить смежные направления и новые технологии. Где брать время? Учиться онлайн у профессионалов!

Ускоряем матричное умножение на C++ // Демо-занятие курса «Специализация C++ Developer» - виде.

Когда выбирают язык для создания высокопроизводительных приложений, то сразу вспоминают про C++. На вебинаре посмотрим как этот язык позволяет нам ускорить такую популярную в мирах 3D-графики и машинного обучения операцию как умножение матриц. Спойлер — оно в производительном коде выглядит не так, как нас учили в университете.

На занятии:

— рассмотрим способы хранения матриц в памяти;
— сравним по скорости исполнения различные алгоритмы умножения;
— обсудим причины отличий во времени исполнения.

В результате:

— научитесь писать микробенчмарки на C++ с использованием библиотеки Google Benchmark;
— узнаете, как ускорить операции умножения матриц.

Это будет полезно:

— начинающим программистам на C++;
— программистам на других языках, которые хотят понять почему C++ такой быстрый;
— программистам, которые занимаются научными вычислениями, 3D-графикой или машинным обучением.

«Специализация C++ Developer» — otus.pw/2gVx/

Преподаватель: Павел Филонов — автор серии докладов про ML, С++, управление DS проектами и развитии команды

Подключайтесь к обсуждению в чате — otus.pw/J5ZS4/

Пройдите опрос по итогам мероприятия — otus.pw/JpNe/

Следите за новостями проекта:
— Telegram: t.me/Otusjava
— ВКонтакте: otus.pw/850t
— LinkedIn: otus.pw/yQwQ/
— Хабр: otus.pw/S0nM/
RSS
Mikhail Gorshkov
23:08
+1
Стоит еще упомянуть про новый набор инструкций AMX — Advanced Matrix Extensions, завезенный в последних поколениях Intel и AMD, с помощью которых можно умножать матрицы за 1 операцию (правда, небольшого размера, ну а для больших можно того же Штрассена).
Загрузка...