L'application de Golang et Swift au calcul haute performance

Go et Swift dans le calcul haute performance : Go : Concurrence et communication, atteignant des performances élevées avec son mécanisme goroutine et ses mécanismes de communication (canaux et sélecteurs). Swift : gestion efficace de la mémoire, utilisant ARC et le vérificateur de sécurité de la mémoire pour garantir une gestion efficace de la mémoire et éviter les goulots d'étranglement des performances.

Go et Swift dans le calcul haute performance

Dans le monde du calcul haute performance (HPC), la performance est primordiale. Go et Swift, deux langages de programmation hautes performances populaires, sont également largement utilisés en HPC.

Go : concurrence et communication

Go est connu pour ses excellentes fonctionnalités de concurrence. Son mécanisme goroutine permet d'écrire du code parallèle pour tirer pleinement parti des processeurs multicœurs. De plus, les mécanismes de communication de Go, tels que les canaux et les sélecteurs, facilitent la coordination des tâches simultanées.

Cas pratique : multiplication matricielle distribuée

Un cas pratique de calcul haute performance écrit en Go est la multiplication matricielle distribuée. Dans ce cas, la matrice est divisée en morceaux et distribuée entre plusieurs goroutines sur plusieurs nœuds. Les goroutines s'exécutent simultanément et le résultat de chaque multiplication matricielle est stocké dans le canal.

func multiplyBlocks(blockA, blockB [][]float64) [][]float64 {
    result := make([][]float64, len(blockA))
    for i := range result {
        result[i] = make([]float64, len(blockB[0]))
        for j := range result[i] {
            for k := range blockA[0] {
                result[i][j] += blockA[i][k] * blockB[k][j]
            }
        }
    }
    return result
}

func main() {
    // 输入矩阵
    matrixA := [][]float64{{1, 2}, {3, 4}}
    matrixB := [][]float64{{5, 6}, {7, 8}}

    // 划分矩阵
    blocksA := splitMatrix(matrixA)
    blocksB := splitMatrix(matrixB)

    // 创建通道接收结果
    resultCh := make(chan [][]float64)

    // 启动 goroutine 计算矩阵块乘积
    for i := range blocksA {
        for j := range blocksB {
            go func(blockA, blockB [][]float64) {
                resultCh <- multiplyBlocks(blockA, blockB)
            }(blocksA[i], blocksB[j])
        }
    }

    // 收集结果
    result := make([][]float64, len(matrixA))
    for i := range result {
        for j := range result[i] {
            result[i][j] = <-resultCh
        }
    }

    // 打印结果
    fmt.Println(result)
}

Swift : gestion efficace de la mémoire

Swift possède d'excellentes fonctionnalités de gestion de la mémoire qui le rendent très efficace dans les environnements HPC. ARC (Automatic Reference Counting) et le vérificateur de sécurité de la mémoire introduit dans Swift 3 garantissent que la mémoire est gérée efficacement au moment de l'exécution pour éviter les goulots d'étranglement des performances.

Cas pratique : Bibliothèque matricielle universelle

Un cas pratique pour le calcul haute performance écrit en Swift est la bibliothèque matricielle universelle. La bibliothèque fournit un riche ensemble d'opérations matricielles, ce qui la rend idéale pour le calcul scientifique et l'apprentissage automatique. Les fonctionnalités de sécurité de la mémoire de Swift garantissent la fiabilité et les performances de la bibliothèque.

import Accelerate

// Swift 通用矩阵库

// 矩阵乘积
func matrixMultiply(A: [Float], B: [Float]) -> [Float] {
    var result = Array<Float>(repeating: 0, count: A.count * B.count)
    cblas_sgemm(CblasColMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans,
                Int32(A.count), Int32(B.count), Int32(A.count),
                1.0, A, Int32(A.count), B, Int32(B.count),
                0.0, &result, Int32(B.count))
    return result
}

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