プログラム高速化で時間短縮、作業効率大幅アップ

各種プロファイラーの利用により、プログラムのどの部分に一番時間がかかっているかを解析します。
特殊なOSでプロファイラーが利用できないときでも、コードを埋め込んだり、ロジックトレーサを使って測定いたします。

サブルーチン単位でプログラム・コードを見直します。

• コンパイラの最適化

  コンパイラとの整合を取り直して、高速化を計ります。
  場合よっては、コンパイル手法を変更するだけで10%以上の改善が見込めます。

• forループの最適化

  ループを整理し、最適なステップ数で実行される様に書き直します。

• メモリの読み書き最適化

  メモリの読み書きアドレスをなるべくキャッシュに載るような形で考え直します。
  データキャッシュの整合性をコード側で取ることにより高速化を計ります。

• CPU/SSE命令の利用

  PentiumⅢ以降採用されているマルチメディア命令セットや、MMXの後継に当たる浮動小数点演算平行処理機能、 3D命令セットなどを積極的に利用し、部分的に高速化を計ります。

• GPUの利用

  ブラフィック・チップに装備されているGPU命令を積極的に使うようにコードを修正します。
  以下のI/Fを選ぶことが出来ます。

  1. OpenCL

     主としてInterl第3世代Coreプロセッサー (IvyBridge) 以降のCPUの内蔵のグラフィックコントローラのGPUが使用でき、 外部GPUボードを使わずに高速化する事が出来ます。
     少し冗長的ですが汎用的なI/Fもあり、GPUが変わっても使えるように記述することもできます。

  2. CUDA

     NVIDIA専用の命令セットで、ベクトル・行列演算、FFTが高速で実行できます。 GeForce8以上が必要です。

  3. ATI Stream

     AMD専用の命令セットでCPUとGPUとの処理能力の融合により高速化が望めます。
     CUDAとどちらが早いかは目的の機能によります。

仕様を整理し、設計レベルからの見直しを行います。

• 制御ループの最適化

  設計変更により、制御ループをより簡単にし、高速化を計ります。

• 計算ロジックの見直し

  計算方法そのものよりも、全体の動きを見直した結果として、計算ロジックをより高速的な手法に置き換えます。
  その後、GPUの利用などして、高速化を計ります。

OSが存在する場合、OSとの関係を見直し、CPU動作レベルを変更します。
それにより、OSとのオーバヘッドを少なくします。
例えば、入出力ルーチンをドライバ化したり、フィルタードライバを積み重ねることにタスク切替時間を最適化できます。

ソフトウェアだけで満足できない場合は、ハードウェアの追加をします。

• CPUの増設

  並列化できる処理であれば、CPUを増やせば、CPU個数倍の速さになります。
  この場合、OpenMPを利用したマルチスレッド化や、独自のマルチプレセス化を設計することもできます。

• 専用ハードウェアの追加

  時間がかかる部分をそのままハードウェアで置き換えます。
  ALTERAやXilinxの試作ボードと、そのドライバソフトを全て納品することが可能です。
  ハードウェアの記述言語はVHDLやAHDLやVerilog、システムCなどから選んでいただけます。
  最終的にASICにすることも可能です。