메이플 다운로드 속도

메모리 영역을 추가 하면 단풍나무는 큰 단일 연속 메모리 영역 (힙)에 의해 부과 된 제한에 의해 더 이상 제약을 받지 않습니다. 대신, 단풍나무는 수요에 따라 추가 영역을 통합할 수 있습니다. 다양 한 유형의 메모리 영역이 제공 됩니다. 작은 할당 스레드 로컬 영역 (512 단어 및이 하)에서 온, 중간 크기의 할당은 글로벌 스레드 공유 영역 (1mb 미만)에 상주 하 고 마지막으로 큰 메모리 블록이 개별적으로 할당 됩니다. 그들의 자신의 명료한 지구로. 전반적으로이를 통해 메이플은 사용 가능한 메모리 리소스를 보다 효과적이 고 효율적으로 관리할 수 있으며 보다 구체적으로는 더 나은 데이터 집약성과 조각화 감소를 통한 캐싱 개선을 제공 합니다. 벤치 마크 64 비트 메이플 17 리눅스 인텔 코어 i5 CPU 760 @ 2.80 ghz의에서 계산. * gc ()에 대 한 명시적인 호출은 메이플의 메모리 관리 시스템의 특정 동작을 설명 하기 위해 여기에 사용 됩니다. 일반적으로, 메이플에서 가비지 콜렉션 주기를 초기화할 시기를 결정할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 순차 오버 헤드와 암달의 법칙을 제거 하기 때문에 메이플 17에서 병렬 속도가 향상 됩니다. 아래의 분해에 대 한 메이플 17 26.01 CPU를 사용 하 여 62.24 메이플 16 대, 그래서 그것은 조금 더 절반 이상의 작업을 절약할. 그러나, 저장 된 모든 시간은 순차적이 었 어 요, 메이플 17은 실제로 쿼드 코어 CPU에서 3.7 x 빠르게 실행 되며, 병렬 속도 향상은 1.3 x에서 2.0 x로 증가 합니다.

메이플 17은 스파스 매트릭스와 벡터 연결을 훨씬 더 실용적으로 만드는 복잡 한 숫자와 새로운 저수준 루틴을 통해 더 빠른 수치 계산을 위한 새로운 알고리즘이 특징입니다. 부동 소수점 행렬 및 벡터에 최적화 된 BLAS 및 lapack 함수에 대 한 업데이트는 cholesky 분해 및 고 유치와 같은 행렬 계산을 멀티 코어 시스템에서 훨씬 빠르게 수행 합니다. 메이플 커널이 새로운 데이터 구조를 이용 하기 위해 새로운 고성능 알고리즘이 개발 되었습니다. 차별화, 계수 추출, 다항식의 평가 등 많은 핵심 작업을 개선 했습니다. 다음 예제에서는 가비지 수집기에서 여러 스레드를 사용 하는 속도를 보여 줍니다. 위성 인터넷은 널리 사용할 수 있지만, 멀리 여행 신호로 인해 느린 속도를 제공 합니다. 메이플 우리는 시간 p: = 확장 (f * g); 나누기 (p, f, ` q `); 및 팩터 (p); 메이플 17은 정수 계수를 사용 하 여 분산 된 다변량 다항식에 대 한 새로운 고성능 데이터 구조를 자동으로 사용 합니다. 메이플 커널의 새로운 알고리즘과 함께, 이것은 대부분의 다항식 계산 속도와 확장성을 대폭 향상 시킵니다.

메이플 17의 초등학교 기능, 메이플 17의 메모리 영역, 병렬 선형 대수학, 가비지 콜렉션, 스파스 매트릭스 및 벡터 부동 소수점 행렬 및 벡터에 대해 최적화 된 BLAS 및 lapack 함수에 대 한 액세스는 메이플 17에서 업데이트 되었습니다. 는 메이플에서 컬렉션에 사용할 스레드 수를 제어 합니다. 에 할당 된 값으로 나눈 할당 된 바이트 수는 스레드 수를 결정 합니다. 메모리 덩어리가 커밋될 때 단풍나무의 이전 릴리스에서는, 그것은 세션의 나머지 부분에 대 한 메이플의 컨트롤 아래에 남아 있었다.