Assembly öğremek

quote:

Orijinalden alıntı: elektro_gadget

Bilgisayar sistemlerinde taşınabilir cihazların ağır bastığı bir dönemdeyiz. Artık x86 asm pek işine yaramaz. Zaten derleyiciler çok verimli x86 kodu üretebiliyor, elle yazsan onun kadar iyi olmaz muhtemelen.

Onun yerine Arm assembly ye bak, ya da mips. Özellikle de simd komut setlerine yoğunlaş (Neon vs.). Mov, load, mul, div, push, pop gibi tırışkadan şeylere fazla takılmana gerek yok. Derleyici bunları zaten birebir üretiyor. Önemli olan büyük veriler üzerinde işlem yapan, derleyicinin uygulamakta zorlandığı simd komut setleri.

Bunlardan çok daha iyi olan ise OpenCl. Matematiğin iyi ise direkt buraya dal. Asm yi salla gitsin.

quote:

Orijinalden alıntı: greencraft

Neden assembly öğrenmek istiyorsun ki? Deveplor olarak assembly ihtiyacı duymazsın kanımca fakat eğer dersenki ben sürükle bırak yapmicam ben adam gibi yazıcam algoritmamı sonra diğer diller bana ekmek peynir dersen ayrı. İnternette satıldığı yerlerdeki yorumları,yazarlarını araştırırsan sonuca ulaşabilirsin fakat herhangibir fiktirm yok.

quote:

Orijinalden alıntı: Tugrul_512bit

Ben avx intrinsic fonksiyonları kullanan bir c++ dll'si yapmıştım sonra onu c# içinde dllimport yardımıyla ekledim, 8192x8192 boyutlarındaki kare matrislerin çarpım hızları iç-içe 3 adet döngü ile yapılandan yaklaşık 80 kat hızlı oldu. Intrinsic yerine Asm ile aynısını denemiştim daha yavaş olmuştu. Şimdi her işlemci için ayrı bir komut sırası ile fonksyion kurmak, ara belleğe göre programı ayarlamak gibi şeylerle uğraşmak gerekiyor. C++ içindeki intrinsicler ile de aynı şeyi yapınca derleyici otomatik en uygun konuma getiriyor o komutları. Opencl ise cpu'yu aynı hızda kullanamıyor gibi geldi, sanırım bendeki sürücüler ile alakalı. Şu anda algoritma kasmak daha mantıklı gibi, mesela Strassen Algoritması yardımıyla matris boyu ikiye katlandıkça gereken süre 8 e katlanacağına 7 ye katlanıyor yani karmaşıklık seviyesi azalıyor. Normalde O(n^3) iken O(n^2.8 ) gibi birşey oluyor. Simd yardımıyla belli bir boyuta kadar olan matrisler direk 10-20 kat hızlı oluyor ama daha zor problemlerde asıl hız iyi algoritma uygulayınca oluyor.

Not: yerine göre giriş seviyesi ekran kartı bile en baba işlemciyi geçebiliyor openclde.

Elinde matlab olan biri 8192x8192 kare matris çarpımının kaç saniye sürdüğünü yazabilir mi(sistemiyle birlikte)?

quote:

Orijinalden alıntı: berk327tr

quote: Orijinalden alıntı: Tugrul_512bit Ben avx intrinsic fonksiyonları kullanan bir c++ dll'si yapmıştım sonra onu c# içinde dllimport yardımıyla ekledim, 8192x8192 boyutlarındaki kare matrislerin çarpım hızları iç-içe 3 adet döngü ile yapılandan yaklaşık 80 kat hızlı oldu. Intrinsic yerine Asm ile aynısını denemiştim daha yavaş olmuştu. Şimdi her işlemci için ayrı bir komut sırası ile fonksyion kurmak, ara belleğe göre programı ayarlamak gibi şeylerle uğraşmak gerekiyor. C++ içindeki intrinsicler ile de aynı şeyi yapınca derleyici otomatik en uygun konuma getiriyor o komutları. Opencl ise cpu'yu aynı hızda kullanamıyor gibi geldi, sanırım bendeki sürücüler ile alakalı. Şu anda algoritma kasmak daha mantıklı gibi, mesela Strassen Algoritması yardımıyla matris boyu ikiye katlandıkça gereken süre 8 e katlanacağına 7 ye katlanıyor yani karmaşıklık seviyesi azalıyor. Normalde O(n^3) iken O(n^2.8 ) gibi birşey oluyor. Simd yardımıyla belli bir boyuta kadar olan matrisler direk 10-20 kat hızlı oluyor ama daha zor problemlerde asıl hız iyi algoritma uygulayınca oluyor. Not: yerine göre giriş seviyesi ekran kartı bile en baba işlemciyi geçebiliyor openclde. Elinde matlab olan biri 8192x8192 kare matris çarpımının kaç saniye sürdüğünü yazabilir mi(sistemiyle birlikte)?

yorumun için teşekkürler.bu arada algoritma ile ilgili bir kitap almıştım ama üniversute seviyesi bir kitap galiba teknik terim çok ve açıklaması az sence algoritmayı çok iyi öğrenmek için ne yapmalıyım ?

quote:

Orijinalden alıntı: Tugrul_512bit

quote: Orijinalden alıntı: berk327tr quote: Orijinalden alıntı: Tugrul_512bit Ben avx intrinsic fonksiyonları kullanan bir c++ dll'si yapmıştım sonra onu c# içinde dllimport yardımıyla ekledim, 8192x8192 boyutlarındaki kare matrislerin çarpım hızları iç-içe 3 adet döngü ile yapılandan yaklaşık 80 kat hızlı oldu. Intrinsic yerine Asm ile aynısını denemiştim daha yavaş olmuştu. Şimdi her işlemci için ayrı bir komut sırası ile fonksyion kurmak, ara belleğe göre programı ayarlamak gibi şeylerle uğraşmak gerekiyor. C++ içindeki intrinsicler ile de aynı şeyi yapınca derleyici otomatik en uygun konuma getiriyor o komutları. Opencl ise cpu'yu aynı hızda kullanamıyor gibi geldi, sanırım bendeki sürücüler ile alakalı. Şu anda algoritma kasmak daha mantıklı gibi, mesela Strassen Algoritması yardımıyla matris boyu ikiye katlandıkça gereken süre 8 e katlanacağına 7 ye katlanıyor yani karmaşıklık seviyesi azalıyor. Normalde O(n^3) iken O(n^2.8 ) gibi birşey oluyor. Simd yardımıyla belli bir boyuta kadar olan matrisler direk 10-20 kat hızlı oluyor ama daha zor problemlerde asıl hız iyi algoritma uygulayınca oluyor. Not: yerine göre giriş seviyesi ekran kartı bile en baba işlemciyi geçebiliyor openclde. Elinde matlab olan biri 8192x8192 kare matris çarpımının kaç saniye sürdüğünü yazabilir mi(sistemiyle birlikte)? yorumun için teşekkürler.bu arada algoritma ile ilgili bir kitap almıştım ama üniversute seviyesi bir kitap galiba teknik terim çok ve açıklaması az sence algoritmayı çok iyi öğrenmek için ne yapmalıyım ?

Ben en iyi şekilde stajda öğrenmiştim, diğer arkadaşları bilemem ama uygulama yapmadıkça direk unutuyorum. Bir amaç edinip onu gerçekleştirmeye çalışmak gerek sanırım. İnternette yeterince kaynak var zaten kitabın da varmış, gerçi kitabına göre değişebiliyor mesela bir soru soruyorlar hemen biri gelip "o kitabı çöpe at, şu kitabı al" diyor sanırım o kişilerden destek almak da iyi olabilir. 8086 simülatörü ile başlamıştım, sonra C++ için intrinsicler ile çok daha verimli olduğunu görünce p4 e kadar olan komutları es geçtim direk avx öğrendim. İlk önce kod çalışıyor mu bi bakıyorum, sonra okunulabilirliğini arttırıyorum en sonunda hızlandırmak için değişiklik yapıyorum. DLL olarak derleyince hem Java hem C# içinde kullanılabiliyor zaten.

Assembly, derleyicinin hangi fonksiyon için hangi komutları oluşturduğunu görmekte baya işe yarıyor, derleyici yetersiz kaldığında can alıcı noktaları daha iyi bir şekle sokabiliyorsun. Tersten öğrenme yöntemi de olabilir tabi, mesela bir döngü yazıyorum C dilinde, sonra derleyicinin çıktısına bakıyorum, "hmm demek böyle yapınca daha verimli oluyormuş, azalarak giden sayaç seçmek daha iyiymiş" şeklinde daha iyi akılda kalıyor.

quote:

Orijinalden alıntı: berk327tr

quote: Orijinalden alıntı: Tugrul_512bit quote: Orijinalden alıntı: berk327tr quote: Orijinalden alıntı: Tugrul_512bit Ben avx intrinsic fonksiyonları kullanan bir c++ dll'si yapmıştım sonra onu c# içinde dllimport yardımıyla ekledim, 8192x8192 boyutlarındaki kare matrislerin çarpım hızları iç-içe 3 adet döngü ile yapılandan yaklaşık 80 kat hızlı oldu. Intrinsic yerine Asm ile aynısını denemiştim daha yavaş olmuştu. Şimdi her işlemci için ayrı bir komut sırası ile fonksyion kurmak, ara belleğe göre programı ayarlamak gibi şeylerle uğraşmak gerekiyor. C++ içindeki intrinsicler ile de aynı şeyi yapınca derleyici otomatik en uygun konuma getiriyor o komutları. Opencl ise cpu'yu aynı hızda kullanamıyor gibi geldi, sanırım bendeki sürücüler ile alakalı. Şu anda algoritma kasmak daha mantıklı gibi, mesela Strassen Algoritması yardımıyla matris boyu ikiye katlandıkça gereken süre 8 e katlanacağına 7 ye katlanıyor yani karmaşıklık seviyesi azalıyor. Normalde O(n^3) iken O(n^2.8 ) gibi birşey oluyor. Simd yardımıyla belli bir boyuta kadar olan matrisler direk 10-20 kat hızlı oluyor ama daha zor problemlerde asıl hız iyi algoritma uygulayınca oluyor. Not: yerine göre giriş seviyesi ekran kartı bile en baba işlemciyi geçebiliyor openclde. Elinde matlab olan biri 8192x8192 kare matris çarpımının kaç saniye sürdüğünü yazabilir mi(sistemiyle birlikte)? yorumun için teşekkürler.bu arada algoritma ile ilgili bir kitap almıştım ama üniversute seviyesi bir kitap galiba teknik terim çok ve açıklaması az sence algoritmayı çok iyi öğrenmek için ne yapmalıyım ? Ben en iyi şekilde stajda öğrenmiştim, diğer arkadaşları bilemem ama uygulama yapmadıkça direk unutuyorum. Bir amaç edinip onu gerçekleştirmeye çalışmak gerek sanırım. İnternette yeterince kaynak var zaten kitabın da varmış, gerçi kitabına göre değişebiliyor mesela bir soru soruyorlar hemen biri gelip "o kitabı çöpe at, şu kitabı al" diyor sanırım o kişilerden destek almak da iyi olabilir. 8086 simülatörü ile başlamıştım, sonra C++ için intrinsicler ile çok daha verimli olduğunu görünce p4 e kadar olan komutları es geçtim direk avx öğrendim. İlk önce kod çalışıyor mu bi bakıyorum, sonra okunulabilirliğini arttırıyorum en sonunda hızlandırmak için değişiklik yapıyorum. DLL olarak derleyince hem Java hem C# içinde kullanılabiliyor zaten. Assembly, derleyicinin hangi fonksiyon için hangi komutları oluşturduğunu görmekte baya işe yarıyor, derleyici yetersiz kaldığında can alıcı noktaları daha iyi bir şekle sokabiliyorsun. Tersten öğrenme yöntemi de olabilir tabi, mesela bir döngü yazıyorum C dilinde, sonra derleyicinin çıktısına bakıyorum, "hmm demek böyle yapınca daha verimli oluyormuş, azalarak giden sayaç seçmek daha iyiymiş" şeklinde daha iyi akılda kalıyor.

teşekkürler

Alıntıları Göster

quote:

Orijinalden alıntı: berk327tr

bir de hala kitap tavsiye etmediniz ?ingilizce de olur

quote:

Orijinalden alıntı: Tugrul_512bit

Hocam bir de assembly içinde şunlara dikkat etmek gerekiyor:

**Tampon bellek kullanımı iyi olmalı ki aranan bilgi orada bulunabilsin, iletişim hattının genişliğine göre erişim şeklini değiştirmek gerekebilir.

**Döngü içindeki değişkenlerin ve komutların birbirlerine bağımlılıklarını inceleyip, en kısa yoldan ayrılabilecekleri ayırmak ve bağımsız hale getirmek gerekebilir.

**Komut alma zamanlarını bilmek gerekebilir.

**Komutların mikro-komutlara çözülme süresini bilmek gerekir.

**Arka arkaya cpu tarafından alınıp birikmiş komut havuzundaki hangi komutların hangi zamanlarda sonlandırılacağını bilmek gerekebilir(instruction retirement gibi birşey)

**Bir yazmaçın yarısına bir bilgi koyup sonrasında tüm yazmaçı okumaktan kaçınmak(partial register stall)

**İşlemcideki giriş-çıkış kapılarının ne kadar gecikmesinin olduğunu bilmek gerekebilir.

**Aritmetik işlem birimleri ve benzeri parçaların her komut için ne kadar gecikmesinin olduğunu bilmek gerekebilir,

**Komutların sırasını değiştirmek gerekebilir.

** Sıçrama komutlarının işlemciyi çok yanıltmayacak şekilde kullanımı gerekebilir,

**Floating point hesaplarında istisnalardan uzak durmak gerekir.


**Güzel bir C/C++ derleyicisi yardımıyla kodlarınızın karşılaştırmasını yaparak tersten öğrenmek (gcc, msvc) gerekebilir,

**sadece en önemli kısımlara asm olarak odaklanmak daha iyi olabilir.

**Uygun algoritma

**Sanırım linux tabanlı bir sistemde daha çok sayıda SIMD yazmacı programcının kontrolünde oluyor(windowsa göre), emin değilim bu konuda.

quote:

Orijinalden alıntı: Tugrul_512bit

quote: Orijinalden alıntı: berk327tr bir de hala kitap tavsiye etmediniz ?ingilizce de olur

Bu kitabı kullandım ama ingilizce. Sorun olur mu?http://www.agner.org/optimize/optimizing_assembly.pdf http://www.agner.org/optimize/optimizing_cpp.pdf

Bir de kenarda kullandığın işlemcinin manual kitabı açık olacak sürekli bakmak gerekecek hangi komut hangi portları kullanıyor ne kadar sürüyor diye.

quote:

Orijinalden alıntı: berk327tr

quote: Orijinalden alıntı: Tugrul_512bit quote: Orijinalden alıntı: berk327tr bir de hala kitap tavsiye etmediniz ?ingilizce de olur Bu kitabı kullandım ama ingilizce. Sorun olur mu?http://www.agner.org/optimize/optimizing_assembly.pdf http://www.agner.org/optimize/optimizing_cpp.pdf Bir de kenarda kullandığın işlemcinin manual kitabı açık olacak sürekli bakmak gerekecek hangi komut hangi portları kullanıyor ne kadar sürüyor diye.

İngilizce sorun olmaz yardımların için çok minnettarım manuel kitap derken ?kullandığım işlemciyi nerden öğrenebilirim ?

quote:

Orijinalden alıntı: desci

Deveplor .))

Geliştirici olarak assembly diline ihtiyaç duyar, niye duymasın? Belki ARM için bir uygulama geliştirecek yada gömülü sistem üzerinde çalışacak veya sırf mikroişlemci mimarisini daha iyi anlamak için öğrenmek istiyor.

Hayatı boyunca yüksek seviye bir dilde programlar yazıp dünyanın geri kalanından bihaber yaşayanlar da var demek ki.

quote:

Orijinalden alıntı: desci

Deveplor .))

Geliştirici olarak assembly diline ihtiyaç duyar, niye duymasın? Belki ARM için bir uygulama geliştirecek yada gömülü sistem üzerinde çalışacak veya sırf mikroişlemci mimarisini daha iyi anlamak için öğrenmek istiyor.

Hayatı boyunca yüksek seviye bir dilde programlar yazıp dünyanın geri kalanından bihaber yaşayanlar da var demek ki.