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本文“为GPU优化Datalog”,介绍了GPULog系统,该系统旨在高效地在GPU上执行Datalog程序。Datalog程序通过显式元组和隐式规则定义关系,评估过程持续到达到不动点——本质上是重复的类似SQL的连接操作。作者利用半朴素评估算法,通过将元组分为“新”、“增量”和“全”三个桶来避免冗余计算,从而进行优化。 GPULog的核心创新是一种新型数据结构:哈希索引排序数组。该结构结合了紧凑的数据数组、用于高效查找的词法排序索引数组以及用于快速定位索引内起始点的哈希表。这使得能够实现连贯的内存访问模式,对于GPU性能至关重要。 结果表明,GPULog的性能显著优于最先进的CPU Datalog实现(Soufflé),即使后者通过HIP移植到相同的GPU硬件上也是如此。作者认为,内存带宽而非计算是主要的性能瓶颈,为未来研究减少带宽的Datalog算法开辟了道路。
开发者 Satrio Budiarto 表示,该应用程序的隐私措施可能包括以下数据处理方式。苹果尚未验证这些信息。更多信息,请参阅开发者的隐私政策。为了帮助您更好地理解开发者的回复,请参阅隐私定义和示例。隐私措施可能因您使用的功能或年龄而异。了解更多。
这系列文章围绕着两种数独求解器构建方法的比较:Ron Jeffries的测试驱动开发(TDD)尝试和Peter Norvig的直接实现。 核心观察,由Peter Seibel(《工作中程序员》作者)指出,Jeffries过于关注数独棋盘的*表示*及其通过大量TDD操作,导致代码量显著增加(81+行 vs. Norvig的12行),但实际*解决*谜题的进展有限。Seibel认为这种“原地打转”的模式经常发生在TDD应用于程序员不完全理解的问题时。 Norvig优先考虑简洁的数据表示,从而实现了一个代码量最少的函数式求解器。进一步的讨论,包括Andrew Dalke对TDD的批评,表明了TDD在没有清晰的问题解决策略的情况下应用的潜在局限性。这些文章最终提倡在深入实现和测试*之前*理解问题领域。
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