Сколько операций в секунду выполняет c
Всем привет ! передо мной стоит задача — вычислить сколько операций
( +, -, *, /) произойдет за секунду для каждого типа.
я начал делать и кажется не правильно (покажу на примере int’ов, операции +)
int a = 0; clock_t start1 = clock(); for(int j = 0;j < 1000; j ++) < for (int i = 0; i < 1000;i++) < a = mas1[i] + mas2[i]; >> long double time = 1000 / ( (long double) (clock() - start1) / CLOCKS_PER_SEC ) * 1000000;В этом фрагменте я выполняю 1.000.000 операций, где mas1 и mas2 — массивы из 1000 элементов, потом в переменную time я :
получаю примерно 20 милисекунд. Делю 1000 (милисекунд в секунде) на результат и умножаю на 1.000.000 (кол-во операций), таким образом получая кол-во операций за секунду.
Прекрасно понимаю что мой алгоритм идиотский, по-этому хотел спросить как его улучшить или переделать)
Последний раз редактировалось ACE Valery; 18.03.2012 в 05:13 .
Работа со временем и памятью
На олимпиадах, перед тем, как начинать писать решение, вам всегда надо сперва ответить себе на вопрос: А зайдёт ли моя программа по памяти и по времени?
У каждой задачи есть свои ограничения, стандартное: 1 секунда, 256Mb памяти. Научимся работать с этим.
Когда вы решаете задачу, удобно полагать, что вы можете делать $2 \cdot 10^8$ простых операций в секунду, если вы пишите на C++. Однако, эта величина зависит от сервера, на котором работает тестирующая система, и поэтому правильнее сделать следующее(желательно, на пробном туре, дабы не тратить попытки): заслать в систему программу, которая делает $10^8$ операций и заведомо укладывается в ограничения по времени и посмотреть, сколько времени она будет работать.
Итак, вы знаете, какое максимальное число операций ваше решение может себе позволить. Как же теперь оценить, сколько операций выполняет ваше решение? Тут нам на помощь приходит асимптотика. Зная асимптотику вашего решения, вы можете прикинуть с точностью до константы, сколько действий совершает ваша программа. Например, решение за $O(n^2)$ при $n$ до $10^4$ $~-$ это ОК, при условии, что вы не повторяете ваше решение $100$ раз. А вот решение, которое выполняет около $n^3$ операций при $n$ до $10^3$ $~-$ это уже TL.
С памятью сложнее. Каждый тип потребляет свое количество байт. Основные типы перечислены ниже:
- bool — 1 байт (обратите внимание, что хоть bool и несёт в себе 1 бит информации, в силу некоторых особенностей архитектуры компьютера, на его хранение всё равно выделяется 1 байт памяти)
- char — 1 байт
- int — 4 байта
- long long — 8 байт
- double — 8 байт
Теперь давайте посмотрим на вашу программу. Допустим вы используете 3 переменные типа bool, 1 int и массив на 1000 long long. Тогда ваша программа использует — $1000 \cdot 8 + 3 + 4 = 8007$ байт, в 1 килобайте — 1024 байт, следовательно наша программа потребляет меньше 8 килобайт, в мегабайте также 1024 килобайт, следовательно наша программа потребляет гораздо меньше 1 мегабайта памяти и точно подходит под ограничения.
Следует также помнить, что если ваше решение использует рекурсию, то это приводит к дополнительным небольшим, но всё же затратам памяти, о чём важно помнить, если вы пишете чувствительное к ограничениям по памяти решение.
Автор конспекта: Глеб Лобанов, Александр Гришутин
По всем вопросам пишите в telegram @glebodin
О лживых постах в ВК или сколько операций в секунду выполняет мозг человека
На написание этой статьи меня побудил пост одного из популярных пабликов ВКонтакте, в котором дословно было следующее: «Человеческий мозг в состоянии выполнять 1016 операций в секунду. Это значит, что его мощность до сих пор выше, чем мощность любого существующего на сегодняшний день компьютера.». Я разобрался кто круче, мозг, или компьютер.
Для начала разберемся, что это за операции в секунду, какова мощность вашего настольного компьютера, и какова мощность самого супермегапапского компа на планете.
Для измерения вычислительной мощности компьютеров используется единица измерения, называемая флопс (flops, flop/s). Флопс показывает, сколько операций с плавающей запятой выполняет компьютер за одну секунду. Кроме того, для измерения вычислительной мощности используется такое понятие, как тактовая частота. Тактовая частота процессора показывает, какое количество основных операций выполняет процессор в секунду, и измеряется в герцах. Основная операция, выполняемая процессором, может включать в себя множество операций с плавающей запятой, поэтому результаты измерения в флопсах и герцах различаются. Если вы найдете у себя на рабочем столе иконку «Мой компьютер», кликните по ней правой копкой мыши, в выпадающем меню откроете свойства, то истина для вас откроется. Найдите в открывшемся окне заголовок «Ситема», и там, напротив слова «процессор» будет указана тактовая частота вашего процессора. Скорее всего она будет иметь такой вид: «2.10 GHz». Число может незначительно отличаться. Так вот, 1 GHz — это 1000000000 герц, или один миллиард операций в секунду. Из этого следует, что при тактовой частоте 2.10 гигагерца проц выполняет 2100000000 операций в секунду. Это конечно побольше, чем 1016. При измерении в флопсах число возрастет в несколько раз.
Идем дальше. Суперкомпьютер Titan компании Cray inc. имеет приблизительную вычислительную мощность 20 петафлопс. 1 петафлопс равен 10^15 флопс. Можете сами подсчитать, какое получится число и сколько у него нулей. Как сказал один поэт: «Это ж долбануться. »
Теперь о головном мозге. Тут все не так просто, как с компьютерами. На современном этапе развития нейробиологии довольно трудно подсчитать вычислительную мощность мозга, и сравнить его с компьютером. Однако и так понятно, что мы не можем выполнять те же операции, что выполняет наш ноутбук с такой же скоростью и в таких же объемах. Очевидно, что комп мощнее, да? А вот и нет.
Давайте разберемся подробнее, как он работает.
Мозг — это биологическая нейронная сеть. Нейронная сеть состоит из нейронов, (в случае с мозгом — это клетки мозга), каждый из которых связан с другими нейронами. Место связи нейронов называется синапсом. Через синапс от одного нейрона передается химический или электрический импульс другому нейрону. Количество нейронов в головном мозге человека примерно равно 100000000000 (ста миллиардам). Данные в из разных источников немного различаются, но в целом картина схожа. Каждый из этих нейронов имеет от 7000 до 10000 синапсов. В среднем, через один синапс проходит 10 импульсов в секунду, т.е. мы имеем тактовую частоту 10 герц на одну синоптическую связь. А теперь занимательная математика: 100000000000 нейронов мы умножаем на 10000 их синоптических связей и умножаем все это на 10 герц. Мы получаем число с шестнадцатью нолями после единицы, а иначе 10^16. Так вот откуда взялось загадочное число 1016. Видимо оно просто трансформировалось в ходе бесконечного перепоста из паблика в паблик. И оказывается, что наш мозг имеет бОльшую вычислительную мощность, чем суперкомпьютер Titan. В конечном итоге автор поста о 1016 операциях в секунду был прав.
Сколько операций в секунду выполняет c
В 2021 году Аргоннская национальная лаборатория (исследовательский центр Министерства энергетики США) презентует новейший суперкомпьютер нового поколения Aurora.
Только представьте: Aurora сможет за одну секунду выполнять операцию, на которую нам, обычным и не очень умным людям понадобилось бы 31,7 триллионов лет! Рассказываем, что такое суперкомпьютеры и зачем их вообще создают.
Суперкомпьютер — что это?
Представьте работу обычного компьютера: он выполняет все задачи последовательно и не может одновременно проводить несколько тысяч сложных вычислений. Если в системе происходит сбой, он приветливо помашет вам ручкой и покажет «экран смерти».
Суперкомпьютеры могут параллельно и очень быстро совершать несколько миллионов вычислений в секунду. В народе их даже называют «числогрызами»: такие машины щелкают сложнейшие задачи как орешки. Суперкомпьютеры оснащены сотнями супермощных процессоров. Именно благодаря этому они могут мгновенно выполнять сложнейшие операции, для которых даже самому мощному игровому ПК понадобится минимум неделя.
На сегодняшний день самым мощным суперкомпьютером является японский Fugaku. Его разработала компания Fujitsu, которую вы можете знать благодаря фото- и видеотехнике Fuji. Fugaku был разработан на базе Института Кобе в составе Института физико-химических исследований (RIKEN). Его концепция была придумана в 2010 году, и более шести лет ушло на создание и сборку.
Очевидно, что такие технологические гиганты не работают на Windows, Linux или MacOS, для них создано особое ПО.
Суперкомпьютер Fugaku работает на базе операционной системы Red Hat Enterprise Linux 8 c гибридным ядром, состоящим из одновременно работающих ядер Linux и McKernel. Чаще всего суперкомпьютер состоит из нескольких высокомощных компьютеров, объединенных локальной сетью.
Японский суперкомпьютер Fugaku
У суперкомпьютеров есть своя единица для оценивания производительности — флопс (FLOPS — FLoating-point Operations Per Second). Флопс означает количество операций над числами с плавающей точкой в секунду. С 2008 года используются петафлопсы, которые обозначают количество миллионов миллиардов вычислений в секунду. Такое даже представить страшно!
Суперкомпьютер Aurora, который власти США должны представить в этом году, сможет выполнять 1 квинтиллион операций в секунду и обойдется в $500 млн.
Зачем нужны суперкомпьютеры?
Суперкомпьютеры применяются в медицине, космонавтике, астрономии и инженерии. Главная задача суперкомпьютеров — выполнять максимум сложнейших задач за минимум времени.
Например, Fugaku изучает пути распространения коронавируса и проводит его диагностику. Он собирает и обрабатывает огромные массивы статистических данных, изучает коэффициент заражения коронавирусом, а также его состав и модель поведения. Кроме того, он может прогнозировать и воспроизводить природные катастрофы.
Другие суперкомпьютеры заточены на работу только с одним приложением, например, для прогнозирования изменения климата или моделей ядерных испытаний. В будущем это позволит избежать реальных испытаний ядерного оружия и исключить риски взрывов.
Суперкомпьютеры могут не только выполнять сложнейшие вычисления, но и моделировать реальность. В марте 2020 года года астрономы из Технологического университета Суинберна (Австралия) и Калифорнийского технологического университета (США) смоделировали на суперкомпьютере эволюцию Млечного Пути. Чтобы этого добиться, ученые использовали абсолютно все данные, известные обо всех звездных скоплениях в нашей галактике.
Еще суперкомпьютеры используются и в области искусственного интеллекта. Так, Aurora должна будет ускорить научные открытия, разработать новые возможности для улучшения медицины и прогнозирования экстремальных погодных условий.