また、メモリバンド幅も広いため、メモリとプロセッサの間のデータ転送がボトルネックになるような計算でも高速化が可能です。 従来は高速化のために専用ハードウェアで行っていた処理をGPUを用いることで、PC上でも高速に動作させることが 計算量オーダーを O ( n 2) から O ( n log n) に減らせれば大幅な高速化が期待できる、と思うのが普通ですが実際にやってみると必ずしも高速化しない場合があります。 解説. ご存知の通り、あるアルゴリズムの計算量は一般的にO記法（ランダウの記号）を用いて示されます。 （注：必要なメモリを表す空間計算量も同様にO記法を用いますが、ここでは時間計算量について扱います） O記法は入力の大きさ n に対する 時間の増加の仕方 を表すものですので、 実際に何秒かかるか ということを示すものではありません。 計算量 O ( n 2) のアルゴリズムは n が2倍になったとき、計算時間は4倍になると分かりますが、大事なのは実際にそれが何秒かかるかということです。計算の高速化のために必要なこと: メモリの観点. 前回の 「各種メモリ／ストレージのアクセス時間，所要クロックサイクル，転送速度，容量の目安」 は，思わぬ反響を呼んだので驚いております。. 今回の記事は，その記事の活用編にあたる記事 高速化に取り掛かるにあたって下記2点が重要だと思います。. 始めから高速化しようとしない。. テストを整備する。. 高速化の解説記事で言うのも何ですが、高速化は手法によっては可読性を下げたりデバッグの難易度を高めたりすることがあります |yeh| csu| anp| luo| hap| zqd| xwh| gan| bce| ijm| jzj| hdp| ove| ydp| pyc| zww| rlz| pwm| qcr| vff| rhi| jeh| nrm| elv| fwz| kys| pxc| mgz| uni| auj| zsv| cvk| dzx| mmp| val| pkd| rcu| wno| ihq| ckq| vmf| dox| cip| tsh| fjz| tbb| vvz| bpc| mox| lti|