Новый язык программирования обрабатывает данные в четыре раза быстрее
На этой неделе на конференции PACT 2016 исследователи из Массачусетского технологического института представили новый язык программирования под названием Milk, который позволит программистам более эффективно управлять памятью в программах, работающих с разрозненными значениями в больших наборах данных. Об этом рассказало издание Phys.org.
Сообщается, что в тестах новый язык программирования работал в 4 раза быстрее, чем существующие языки. Исследователи полагают, что дальнейшая работа над ним даст лучшие результаты.
Современные языки программирования работают по принципу локальности: если программе необходимы какие-то данные, хранящиеся в определенной ячейке памяти, она, скорее всего, будет нуждаться и в соседних ячейках. Это вызывает проблемы при работе с большими данными, что ведет к медленной работе программы.
Milk добавляет несколько команд в OpenMP, расширение языков C и Fortran, что позволяет упростить написание кода для многоядерных процессоров. Когда ядро обнаруживает, что нуждается в каких-то данных, оно не запрашивает их в основной памяти. Вместо этого ядро добавляет адрес элемента данных в список локально сохраненных адресов. Когда список становится достаточно длинным, ядра объединяют свои списки и группируют адреса, находящиеся рядом, и перераспределяют их по ядрам. Получается, что каждое ядро запрашивает только те элементы данных, которые ему нужны.
Кейсы и технологии в области Big Data и искусственного интеллекта будут представлены на нашей конференции 16 сентября. Посмотреть программу можно по ссылке.
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Популярное
Налог на прибыль организаций
Материалы по теме
-
Пройти курс «Как открыть пункт выдачи заказов»
- 1 Большие данные и ИИ стали драйвером роста российской экономики По прогнозам, к 2030 году вклад ИИ и big data в ВВП страны достигнет 10,6 трлн рублей 18 апреля 14:00
- 2 Как вывести работу с данными на новый уровень: кейс по комплексному анализу данных с помощью RnD Рассказываем об уникальной методологии анализа данных 20 марта 19:52
- 3 Машинное обучение и большие данные: как они связаны? Прежде чем данные смогут «обучить» алгоритмы машинного обучения, они проходят этапы 19 марта 06:30
- 4 Топ-7 идей Data Science проектов — пет-проекты и примеры анализа данных Полезные проекты на каждый день 03 марта 18:55