Na crowdsourcingové platformě Crowd Supply byla spuštěna kampaň na podporu open source biometrického monitoru ve tvaru hodinek HealthyPi Move. Cena je 249 dolarů a plánovaný termín dodání listopad letošního roku.
Firma Murena představila /e/OS verze 2.0. Jde o alternativní sestavení Androidu bez aplikací Google. Mezi novinkami je podrobnější nastavení ochrany soukromí před sledováním aplikacemi. Murena prodává několik smartphonů s předinstalovaným /e/OS (Fairphone, repasovaný Google Pixel 5).
Do 30. května lze v rámci akce Warhammer Skulls 2024 získat na Steamu zdarma hru Warhammer 40,000: Gladius - Relics of War.
HelenOS (Wikipedie), tj. svobodný operační systém českého původu založený na architektuře mikrojádra, byl vydán ve verzi 0.14.1. Přehled novinek v poznámkách k vydání. Vypíchnou lze nabídku Start. Videopředstavení na YouTube.
BreadboardOS je firmware pro Raspberry Pi Pico (RP2040) umožňující s tímto MCU komunikovat pomocí řádkového rozhraní (CLI). Využívá FreeRTOS a Microshell.
Vývojáři KDE oznámili vydání balíku aplikací KDE Gear 24.05. Přehled novinek i s náhledy a videi v oficiálním oznámení. Do balíku se dostalo 5 nových aplikací: Audex, Accessibility Inspector, Francis, Kalm a Skladnik.
Byla vydána (𝕏) nová verze 18.0.0 open source webového aplikačního frameworku Angular (Wikipedie). Přehled novinek v příspěvku na blogu.
V neděli 26. května lze navštívit Maker Faire Rychnov nad Kněžnou, festival plný workshopů, interaktivních činností a především nadšených a zvídavých lidí.
Byla vydána nová stabilní verze 3.20.0, tj. první z nové řady 3.20, minimalistické linuxové distribuce zaměřené na bezpečnost Alpine Linux (Wikipedie) postavené na standardní knihovně jazyka C musl libc a BusyBoxu. Z novinek lze vypíchnou počáteční podporu 64bitové architektury RISC-V.
Aha pardon, ja si neuvědomil na co se vlastně ptáš. Ty čtyři instance, které jsem zmínil to jsou 4 současně spuštěné procesy lišící se jen písmenkem které na začátaku vypisují. Prostě
time ./p1 & time ./p2 & time ./p3 & time ./p4
(nechtělo se mi hrát s va_args )
Teorie je taková, že by měl GCD inteligentně zasáhnout a pro každý proces povolit jen 2 thready ale neudělá to a povolí pro každý 8 threadů- Kdyby ty procesy více komunikovaly s pamětí tak by si navzájem přepisovaly TLB a obsah cache. Tohle určitě není optimální řešení...
Ok, takto som to aj pochopil, ale je-lepší-si-bejt-jistej-než-potom-litovat
Podle mě to je fér. Jak chcete ošetřit třeba to, že na začátku spuštění úlohy jsou využité sice všechny jádra jiným procesem, který se ale za chvilku uklidní. Takto se sice vytvoří hodně vláken, které může OS spustit každé po sobě, takže v nejhorším případě by to mělo trvat jen o trochu dýl, než v případě jedno vlákna (o čas potřebný na synchronizaci / spuštění úloh).
Jediná možnost jak využít pouze dostupný potenciál je nějaká komunikace s OS (něco takového existuje zatím jen pro Windows 7).
Přesně to Apple ve svých materiálech (nejen těch marketingových) slibuje - GCD má mít přehled o stavu front v celosystémovém měřítku a přidělovat prostředky na základě momentálního vytížení a znalosti všech front. Když spustím 8 instancí té aplikace tak se dostanu na load 64. Epic fail actually.
Jste si jist, ze to skutecne vytvorilo 32 threadu? Vidite to v process manageru nebo to jen odhadujete z toho, ze se Vam spustilo 32 uloh pred prvnim ukoncenim?
Bude se to chovat stejne, kdyz globalni (konkurentni) frontu vymenite za vlastni serializovanou?
Jsem, Mac OS ochotne praskne kolik ma proces threadu navic při 4 procesech load spolehlivě vyleze až na 32 a při 8 procesech na 64.
Když vyměním frontu za serializovanou tak se spustí jediný thread.
OK. O to mi slo. Ze samotneho vystupu programu to totiz bez znalosti implementace globalni (konkurentni) fronty urcit nelze.
Cili to znamena, ze GCD optimalizuje nikoliv pro system, nybrz pro proces. Otazkou ale je, zda je to spatne ci ne -- priklad:
Procak se 4 jadry.
V systemu bezi 8 procesu, ktere aktivne vyuzivaji asynchronni GCD.
i) V pripade optimalizace pro system dle Vasi predstavy: GCD vytvori (az) 4 vlakna, na nichz se bude tech 8 procesu nejakym zpusobem stridat.
ii) V pripade optimalizace pro proces: GCD vytvori az 4 vlakna pro kazdy proces (dle aktualniho vyuzivani async dispatche kazdym procesem), ktere jsou dedikovany pro dany proces. Celkove v systemu v jeden cas az 32 vlaken specialne pro GCD.
ad i) Dovedu si predstavit, zvlaste tehdy, kdy exekuce jednoho tasku je casove netrivialni zalezitosti, ze nektere aplikace by naopak mohly ztratit na responsivite.
ad ii) Muzou existovat pripady, kdy bude v jednu dobu v systemu pomerne znacne mnozstvi vlaken specialne jen pro GCD, ktere budou vsechny aktivni. Scheduler se z toho pak mozna zblazni a responsivita aplikaci pujde zrejme take ke dnu. Otazkou je, zda je pocet GCD vlaken pro proces dynamicky menitelny ci nikoliv, tj. zda maji vzdy staticky thread pool nebo jeho kapacitu v runtimu prizpusobuji.
Pocitam, ze vysvetleni bude asi takove:
1) Bud je to jiz finalni verze implementace GCD presne podle predstav Apple vyvojaru. A pak bych jim veril, ze maji jednotlive varianty zmerene skrz naskrz a vysledkem je ta nejlepsi.
2) Nebo jde o prvni, neuplnou implementaci GCD, ktera jeste muze v dalsich (sub)releasech Mac OS X doznat zmen.
Ha, nasel jsem na applovskym mailing listu pomerne rozsahlou diskusi na prakticky stejne tema. Jeste jsem se ji neprokousal, takze zatim bez komentare jen odkaz:
lists.apple.com/archives/PerfOptimization-dev/2009/Sep/msg00003.html
Aha, pak je ale otázka, jestli je to vůbec možné. Podle mě není problém 8 vláken na proces, který něco počítá. Pokud má OS mnoho běžících procesů, tak ty vlákna zavolá sekvenčně, a výsledek bude trochu horší, než optimalizovaný pro jedno vlánko (ale asi né o moc horší).
V knihovně Fog jsem dělal multivláknové vykreslování, celkem jsem s tím experimentoval (nastavoval jsem u vláken i affinity a tak), ale dospěl jsem k závěru, že je lepší to nechat na OS. Pokud je OS zatížený, tak si ty vlákna zavolá postupně a je z toho prakticky jednovláknové vykreslování. Pokud má volné prostředky, tak to pustí na všechny jádra a výsledný čas je lepší.
Zjistil jsem, že pro náročnější úlohy (momentálně je to rasterizer) je největší problém memory management a L1/L2/L3 cache. Například u některých benchmarků na noťasu mi vychází, že při použití více vláken na jednodádru je vykreslení rychlejší, než při použití jen jednoho vlákna (hlavního). Vysvětlení je takové, že jednotlivé vlákna sice byly spuštěné postupně (sekvenčně), ale jejich práce se vešla do cache procesoru, takže výsledný čas byl třeba o 40% lepší (i přes minimální overhead způsobený synchronizací).
Troufám si dokonce tvrdit, že všechny SW grafické knihovny (je to můj obor:) ), co jsem viděl, jsou navržené s ohledem na dnešní procesory špatně, a teď nemluvím jen o cairu nebo GDI+, ale zapadá sem přes veškeré optimalizace i Fog a mnoho dalších knihoven / rasterizerů, které vykreslují věci postupně (bez analýzy). Možná se i někdy dopracuju k ideálnímu řešení.
Zjistil jsem, že pro náročnější úlohy (momentálně je to rasterizer) je největší problém memory management a L1/L2/L3 cache.ve svem dusledku tady tyto veci nema moc cenu resit... protoze kazdy procesor si to resi po svem... je rozdil, jak se chova k pameti vicejadrovy notebookovy procesor typu core duo a jak se chova viceprocesorovy stroj s xeony... a to nemluvim o tom, ze uplne jinak se chovaji opterony. a to se pohybujeme jenom v ramci jedne architektury...
Například u některých benchmarků na noťasu mi vychází, že při použití více vláken na jednodádru je vykreslení rychlejší, než při použití jen jednoho vlákna (hlavního).docela casto podobne situace nastavaji pokud je potreba delsi dobu cekat na nejake I/O.
V mém případě se jedná o čistý benchmark bez IO atd. Ten memory management jsem zmínil proto, protože u některých úloh hodně záleží na velikosti cache (a v grafické knihovně je celkem silný předpoklad, že data se do cache nevejdou), takže i celkem triviální přepis může znamenat výkonnostní rozdíl v desítkách procent.
Ještě bych upřesnil, že používám architekturu x86/x64. Ostatní architektury pro mě v současnosti nejsou zajímavé.
Tiskni Sdílej: