Skip to content

emka.web.id

menulis pengetahuan – merekam peradaban

Menu
  • Home
  • Tutorial
  • Search
Menu

Upaya Perangkat Lunak Terbaru Intel Untuk Mencapai Kinerja Lebih Besar: Pengoptimal Tata Letak Tipis

Posted on April 11, 2024

Tim perangkat lunak Intel hari ini berbagi inovasi terbaru mereka untuk mencapai kinerja lebih baik pada sistem Linux: Thin Layout Optimizer. Pengoptimal Tata Letak Tipis Intel terinspirasi oleh pengoptimal Meta/LLVM BOLT dan Propeller Google, tetapi bertujuan agar lebih mudah digunakan sambil tetap memberikan peningkatan kinerja terukur untuk biner yang dioptimalkan.
BOLT LLVM telah ada selama beberapa tahun dan mengoptimalkan tata letak kode biner untuk peningkatan kinerja yang sehat. Meta/Facebook meng-upstream Alat Laoyout Pengoptimalan Biner ini ke LLVM dan menunjukkan kemampuan untuk memberikan peningkatan kinerja yang bagus. Membuat BOLT biner agak sulit karena pertama-tama perlu mengkompilasi basis kode, membuat profil kinerja, dan kemudian menjalankan BOLT untuk mengoptimalkan tata letak kode biner. Halaman GitHub Pengoptimal Tata Letak Tipis menjelaskan kelemahan BOLT karena tidak dapat menjamin kebenaran dan kecepatan serta kebutuhan memori yang lebih besar. Kelemahan baling-baling digambarkan membutuhkan Dentang/LLD, perubahan signifikan pada proses pembuatan program, dan tidak terlalu cocok untuk penggunaan umum atau distribusi paket.
Pengoptimal Tata Letak Tipis Intel masih bergantung pada kebutuhan profil kinerja, namun para insinyur Intel lebih menekankan pada kemudahan penggunaan dan membuatnya lebih portabel untuk diintegrasikan ke dalam proses pembangunan yang berbeda. Thin Layout Optimizer juga tidak memerlukan biner perantara apa pun untuk digunakan. Pengoptimal Tata Letak Tipis mengandalkan kinerja untuk merekam profil, skrip Python dengan mudah mengemas hasil akhirnya, dan kemudian perintah pengoptimal tata letak tipis kemudian menjalankan tugas pengoptimalan untuk biner.

The Thin Layout Optimizer Wiki menjelaskan pendekatan desain mereka:
“Thin-Layout-Optimizer adalah pengoptimal tata letak kode baru yang terutama menekankan kemudahan penggunaan dan kemudahan penerapan namun tetap kompetitif dalam kinerja dibandingkan dengan BOLT/Propeller.
Seperti BOLT/Propeller, Thin-Layout-Optimizer beroperasi pada profil yang dihasilkan dengan kinerja Linux dan LBR.
Thin-Layout-Optimizer tidak membongkar biner, melainkan berfungsi sebagai bagian yang disusun ulang melalui skrip linker yang mirip dengan Propeller.
Namun tidak seperti Propeller, ia tidak memerlukan bagian blok dasar, dan bekerja dengan rincian bagian apa pun. Perincian yang efektif adalah bagian-fungsi (-ffunction-sections) yang hampir didukung secara universal dan memberikan dasar yang masuk akal untuk menyusun ulang pengoptimalan.
Selain itu, ini tidak memerlukan perubahan apa pun pada perintah linker dan beroperasi secara transparan dengan menggunakan variabel lingkungan.
Terakhir, ia secara transparan menskalakan ke sejumlah paket yang berubah-ubah dan memerlukan sedikit atau tanpa perubahan bertahap.” Thin Layout Optimizer sudah digunakan oleh distribusi Linux internal Intel, Clear Linux, yang dikenal memberikan hasil terbaik. kinerja Linux x86_64 yang terbaik.Paket Clear Linux secara diam-diam telah mulai memanfaatkan Thin Layout Optimizer untuk mencapai kinerja yang lebih baik lagi pada tahun 2024.
Ada juga grafik ini dari Intel Wiki untuk memberikan gambaran umum tingkat tinggi tentang proses Thin Layout Optimizer:

Halaman Wiki ditutup dengan ringkasan ini:
“Thin-Layout-Optimizer adalah pengoptimal tata letak kode baru yang dengan senang hati kami rilis. Ini masih dalam tahap awal dan masih banyak ruang untuk perbaikan, namun kami yakin penekanannya pada kegunaan dan skalabilitas transparan akan sangat berharga, dan berharap jika Anda bosan mengintegrasikan alat pengoptimalan tata letak kode sebelumnya ke dalam alur kerja Anda, ini mungkin berubah pikiran.” Saya masih mempelajari Thin-Layout-Optimizer yang sekarang memiliki akses, semoga dapat menyiapkan beberapa tolok ukur saya sendiri segera. Dengan pengujian Intel sendiri, mereka menemukan kinerja sekitar 4% lebih baik saat mengoptimalkan LLVM sebagai contoh pengujian. Jumlah tersebut kurang dari ~7,5% penggunaan BOLT namun dengan Thin-Layout-Optimizer memiliki keuntungan karena lebih mudah beradaptasi dan mudah diterapkan.
Mereka yang ingin mempelajari lebih lanjut tentang Thin Layout Optimizer atau mencoba kode sumber terbuka (berlisensi MIT) dapat menemukannya melalui intel/thin-layout-optimizer di GitHub.

Itulah berita seputar Upaya Perangkat Lunak Terbaru Intel Untuk Mencapai Kinerja Lebih Besar: Pengoptimal Tata Letak Tipis, semoga bermanfaat. Disadur dari Phoronix.com.

Terbaru

  • Inilah Cara Membuat File Koneksi RDP Secara Manual Biar Akses Remote Kalian Nggak Error Lagi
  • Inilah Cara Clear RDP Cache dan Registry MRU Biar Remote Desktop Kalian Kembali Segar
  • Cara Restore File Association .rdp Agar Remote Desktop Bisa Terbuka Otomatis Lagi
  • Apa itu Probabilistic Methods dalam Klasifikasi Data?
  • Apa itu Klasifikasi Data dengan Metode Feature Selection?
  • Inilah Panduan Lengkap Jalur Afirmasi Disabilitas SPMB Kota Malang 2026, Simak Syarat dan Jadwalnya!
  • Inilah Cara Lengkap Daftar UM Undip 2026: Panduan Teknis, Jadwal, dan Syarat Biar Nggak Salah Langkah!
  • Inilah Daftar Kampus Swasta Terbaik di Indonesia 2026 Versi Webometrics dan QS WUR, Nggak Kalah Sama Negeri!
  • Inilah Cara Daftar PPKB UI 2026, Kesempatan Emas Masuk Kampus Jaket Kuning Tanpa Tes!
  • Inilah Tampilan Baru Aplikasi Cek Bansos Kemensos 2026, Cara Cek Status dan Nominal Bantuan yang Cair!
  • Inilah Aturan PIN SPMB Jatim 2026, Bisa Dipakai Berapa Kali Sih?
  • Apa itu Common Techniques in Data Classification?
  • Inilah Cara Mengatasi Error Loading File Default.rdp Saat Menggunakan Remote Desktop
  • Anak Anies, Mutiara Baswedan Sukses Lulus S2 di Harvard University Sambil Momong Anak, Inspiratif Pol!
  • Inilah Kenapa Nama Cut Salwa Viral di TikTok dan X, Bikin Netizen Penasaran Banget!
  • Inilah Panduan Lengkap Fakultas Vokasi UNY Kampus Wates 2026: Jurusan, Biaya Kuliah, dan Bedanya dengan Gunungkidul
  • Inilah Arti FOMO yang Sebenarnya dan Cara Biar Jenengan Nggak Gampang Ikut-ikutan Tren Viral
  • Inilah Perbedaan Red Flag dan Green Flag Serta Cara Mengenalinya dalam Hubungan
  • Inilah Cara Menghitung Nilai Gabungan Rapor dan TKA SPMB 2026 Supaya Peluang Lolos Makin Besar
  • Inilah Sisi Gelap Dunia Kotak-Kotak, Mengenal Creepypasta Minecraft yang Bikin Pemain Merinding Seharian
  • Inilah Caranya Plotting Bidang Tanah Mandiri Lewat Aplikasi Sentuh Tanahku Supaya Data Jenengan Makin Akurat
  • Inilah Debut Yua Mikami di Drama Netflix Sins of Kujo, Perannya Bikin Banyak Orang Kaget!
  • Inilah Alasan Kenapa Video Viral Rok Hijau di Dapur Jadi Trending Topik dan Bikin Geger Netizen
  • Inilah Arti Rizz yang Viral di Media Sosial dan Rahasia Punya Karisma Alami Tanpa Perlu Banyak Gaya
  • Inilah Cara Menghapus Game Steam Sampai Bersih Biar Penyimpanan Lega dan Library Tetap Rapi
  • Inilah Cara Melacak iPhone Hilang Biar Bisa Motret Muka Pencurinya Secara Otomatis
  • Iki Loh Mitos Jam Posting Instagram yang Sering Bikin Bingung
  • Inilah Arti Withdrawn dalam Saham dan Cara Melakukannya Biar Nggak Bingung Pas Trading
  • Inilah Cara Melihat Nilai UTBK SNBT 2026 dan Tutorial Download Sertifikat Resminya
  • Inilah Kenapa Kalian Harus Pilih View TikTok Gratis Tanpa Login Biar Akun Tetap Aman dan Cepat FYP
  • How to Secure Sudo in Linux (Secure Sudo Logging & Timeout)
  • Make Fedora Login Safe with Authselect and Faillock
  • How Measure Linux Security Use OpenSCAP Lynis and Systemd
  • SELinux Make Nginx Break and How to Fix It Easy
  • How See Hidden SELinux Errors When Your Server Is Broken
  • How to Automate Your Entire SEO Strategy Using a Swarm of 100 Free AI Agents Working in Parallel
  • How to create professional presentations easily using NotebookLM’s AI power for school projects and beyond
  • How to Master SEO Automation with Google Gemini 3.1 Flash-Lite in Google AI Studio
  • How to create viral AI video ads and complete brand assets using the Claude and Higgsfield MCP integration
  • How to Transform Your Mac Into a Supercharged AI Assistant with Perplexity Personal Computer
RSS Error: WP HTTP Error: A valid URL was not provided.

©2026 emka.web.id | Design: Newspaperly WordPress Theme