• C++/컴파일러의 변수에 대한 최적화 . . . . 19 matches
        6. 스칼라 교환 (Scalar replacement): 배열이나 구조체와 같은 복합 데이터 구조의 일부 요소를 스칼라 변수로 대체하여 메모리 액세스를 줄입니다.
       스칼라 교환(Scalar Replacement)은 배열이나 구조체와 같은 복합 데이터 구조의 일부 요소를 스칼라 변수로 대체하여 메모리 액세스를 줄이는 최적화 기법입니다. 이 기법을 통해 메모리 액세스 오버헤드를 줄이고, 프로세서 레지스터를 효율적으로 활용할 수 있습니다.
        1. 배열이나 구조체의 일부 요소가 자주 사용되거나, 값이 변경되지 않는 경우, 이를 스칼라 변수로 대체할 수 있습니다. 이렇게 하면 메모리 액세스를 줄이고, 레지스터를 효율적으로 사용할 수 있습니다.
        2. 루프 내에서 일부 배열 요소가 반복적으로 사용되는 경우, 루프 외부로 이동시켜 불필요한 메모리 액세스를 줄일 수 있습니다. 이를 루프 불변 코드 제거(Loop-invariant Code Motion)라고도 합니다.
       위 코드에서 `points[i].x`와 `points[i].y`는 각각 루프에서 반복적으로 사용되는 배열 요소입니다. 컴파일러는 스칼라 교환을 통해 이를 스칼라 변수로 대체하고, 불필요한 메모리 액세스를 줄일 수 있습니다.
        4. '''캐시 최적화''': 메모리 액세스 패턴을 최적화하여 캐시 히트율을 높이고, 캐시 미스에 따른 성능 저하를 최소화하는 기법입니다. 이를 위해 배열 순회 순서 변경, 데이터 정렬, 행렬 분할 등의 기법이 사용됩니다.
        5. '''스칼라 교환 (scalar replacement)''': 스칼라 교환은 배열이나 구조체의 일부 요소를 스칼라 변수로 대체하여 메모리 액세스를 줄이는 최적화 기법입니다. 이를 통해 메모리 액세스 오버헤드를 줄이고, 프로세서 레지스터를 효율적으로 활용할 수 있습니다.
       벡터화는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 아키텍처를 기반으로 합니다. SIMD는 프로세서의 벡터 레지스터를 사용하여 하나의 명령어로 여러 데이터 요소를 동시에 처리할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 루프 및 배열 처리와 같은 반복적인 연산에서 높은 성능 향상을 얻을 수 있습니다.
       예를 들어, 두 개의 배열의 요소를 합산하여 결과 배열에 저장하는 경우를 생각해봅시다. 스칼라 버전의 코드는 다음과 같습니다: {{{#!vim cpp
       이 코드는 각 배열 요소를 차례대로 더하며, 이 과정은 순차적으로 진행됩니다. 벡터화를 사용하면, SIMD 명령어를 통해 동시에 여러 요소를 더할 수 있습니다. 다음은 해당 작업을 벡터화하는 C++ 코드 예시입니다: {{{#!vim cpp
        3. '''배열 액세스 순서 최적화''': 다차원 배열을 사용하는 경우, 적절한 액세스 순서를 선택하여 캐시 지역성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, C++에서는 행 우선(Row-Major) 방식으로 배열이 저장되므로, 행 우선 방식으로 배열에 접근하면 캐시 지역성이 향상됩니다.
       다음은 데이터 지역성을 활용하여 캐시 히트 확률을 높일 수 있는 간단한 C++ 예제입니다. 이 예제에서는 행 우선(row-major) 순서로 2차원 배열에 접근하는 것을 보여줍니다. C++에서는 행 우선(row-major) 방식으로 배열이 저장되므로, 이러한 접근 방식을 사용하면 공간적 지역성(spatial locality)을 향상시킬 수 있습니다. {{{#!vim cpp
        // 행 우선(row-major) 순서로 2차원 배열에 접근하여 데이터 지역성을 활용합니다.
       위 예제에서는 2차원 배열 matrix에 행 우선(row-major) 순서로 접근하여 데이터 지역성을 활용하고 있습니다. 이렇게 하면 연속된 메모리 위치에 있는 데이터에 집중적으로 접근하여 캐시 히트 확률을 높일 수 있습니다.
• 인간 지놈 프로젝트 . . . . 8 matches
       인간 지놈 프로젝트(Human Genome Project)는, 인간 지놈의 전염기 배열을 해석하는 프로젝트이다. 1953년, DNA의 이중나선구조의 발견으로부터 50주년이 되는 2003년에 완료되었다.
       인간 지놈 프로젝트는, 각국의 지놈 센터나 대학 등에 의한 국제 인간지놈 배열 컨소시엄에 의해서 조직되어 지금까지 워킹 드래프트를 발표해, 현재도 그 개량판의 발표가 계속해 행해지고 있다. 해독된 지놈은, NCBI나 UCSC 및 Sanger Center 등의 연구기관에 의해서 참조할 수 있다.
       인간 지놈 프로젝트의 연구작업은 1988년 미국 국립보건원(NIH)과 에너지성이 공동으로 인간 지놈 프로젝트 기구(HUGO)를 설립함으로써 본 궤도에 올랐다. 그리고 1990년에 미국의 에너지성과 보건후생성에 의해 30억 달러의 예산이 짜여져 발족해, 15년간으로의 완료가 계획되었다. 발족 후, 프로젝트는 국제적 협력의 확대와 지놈 과학의 진보(특히 배열 해석 기술), 및 컴퓨터 관련 기술의 대폭적인 진보에 의해, 지놈의 초안판(드래프트라고도 불린다)을 2000년에 완성했다. 이 소식은 2000년 6월 26일, 빌 클린턴 미국 대통령과 토니 블레어 영국 수상에 의해 발표되었다. 이것은 예정보다 2년 빠른 완성이었다. 이 후 완전한 지놈의 완성을 향해 작업이 계속되고, 2003년 4월 14일 사람의 전 유전자의 99%의 배열이 99.99%의 정확함으로 포함된 완성판이 공개되었다.
       2000년 6월 26일, 6개국(미국, 영국, 프랑스, 독일, 일본, 중국)으로 구성된 국제컨소시엄인 인간지놈지도작성팀(HGP, Human Genome Project)의 책임자 콜린스 박사와 셀레라의 벤터 박사는 미국 에너지성의 주최로 백악관에 모였다. 그들은 라이벌간의 서먹한 감정을 감추며 인간지놈지도의 초안을 함께 공개하였다. 그 상세한 정보에 대해서는 다국적팀 측도 셀레라사 측도 다음 해 2월까지 공표되지 않았지만 2001년 2월, 다국적팀은 Nature지의 특별호에, 셀레라사는 Science에 각각 배열에 대한 분석과 드래프트의 구축에 이용한 수법 등의 상세한 내용을 발표하였다. 각각 독립적으로 수행한 연구를 통해 인간지놈의 염기서열을 약 99% 정도 밝혀낸 것이다.
       인간 지놈 프로젝트는 수 많은 국제 지놈 프로젝트의 하나에 지나지 않으며, 각 지놈 프로젝트는 각각의 생물들의 염기서열 분석을 실시하고 있다. 인간의 DNA 배열 해독은 확실한 이익을 우리에 가져오는 한편, 많은 미생물이나 기생충 등의 모델 생물의 배열 해석 성과와 함께 생물학과 의학의 발전에 중요한 역할을 가져다 줄 것이라 기대되고 있다.
        1. 인간의 DNA를 이루고 있는 30억 개의 화학적 염기배열을 결정하고,
• Perl/배열 중복 제거 . . . . 4 matches
       #keywords Perl, 배열, 중복, 제거
       입력을 배열로 받아 입력 배열 중 중복된 라인 제거한 배열을 출력.
• omr1/2 . . . . 4 matches
       포인터나 배열, 구조체가 판치는 세상,
       다차원 배열은 수업 시간에만 존재합니다.
       현업에서 누가 다차원 배열이나 동적 배열 씁니까?
• omr1/임시0 . . . . 4 matches
       2.1 배열 추상 데이타 타입
       2.2 배열의 표현
       4.3 C 배열을 이용한 스택의 구현
       5.3 C 배열을 이용한 큐의 구현
• bidi(Bidirectional)란 무엇인가 . . . . 3 matches
       텍스트 방향은 언어마다 다르다. 텍스트 방향이란 왼쪽에서 오른쪽(Right-To-Left), 오른쪽에서 왼쪽(Left-To-Right)과 같이 문장을 읽고 쓰는 방향을 말한다. Bidirectional 문장은 하나의 텍스트가 두 가지 방향성을 가지는 것을 말한다. 즉, 원래는 오른쪽에서 왼쪽 방향을 쓰는 언어지만 왼쪽에서 오른쪽 방향으로 된 텍스트가 포함된 세그먼트가 들어있는 경우를 양방향(BiDi)이라고 한다. Bidirectional은 또한 우경식 배열(Boustrophedon; 각 줄마다 텍스트 방향성을 바꾼다.)을 가리키는데 쓰이기도 한다.
       
       <우경식 문장 배열, 고대 그리스어의 예>
• Perl . . . . 2 matches
       ["/배열 중복 제거"]
       ["/배열 중복 검출"]
• omr1 . . . . 2 matches
       [/임시8] 삽입 정렬(배열) ■ -- 완벽히 이해가 가지는 않는다
       [/임시7] 버블 정렬(배열) ■
• C++/STL/시퀀스 컨테이너 비교 정리 . . . . 1 match
       일반적인 배열처럼 vector는 개체들을 연속적인 메모리 공간에 저장한다.
• Hash collision 회피 전략 . . . . 1 match
        분리 연쇄법은 체이닝과 비슷한 방식으로 충돌이 발생하면 해당 버킷에서 연결 리스트를 사용한다. 하지만 체이닝과는 달리, 연결 리스트를 다른 배열에 저장한다. 이를 통해 캐시 효율성을 높일 수 있다.
• MoniWikiFaq . . . . 1 match
       '''Q''': 뮤지션들 목록(및 음반명들)을 위키로 만들어볼까 합니다. 그러다보니 ABC순으로 나와주는게 좋은데요. 이 목록을 어떻게 보여줘야 할지 몰라서, FullSearch 명령으로 CategoryRockMetal을 찾는 걸 해봤습니다. 아시다시피 이건 본문의 단순 검색 및 나열이고, ABC순으로 정렬도 되지 않는다는 치명적인 단점이 있지요. 그래서 TitleSearch를 해보니, ABC순 정렬도 얼추 되는 듯 싶고 앞에 넘버도 붙어 보기가 좋은데요. 제목에 같은 단어를 다 넣어줄려니, 별로 보기가 좋지 않아지네요. Metallica를 Ro~Metallica 식으로 써줘야 할 듯 싶으니까요. 그래서 FullSearch의 본문 검색과, TitleSearch의 일목요연하게 배열해줌을, 같이 갖고 있는 기능이 있으면 참 좋을텐데요. 그런 기능 혹시 아직 없나요?
• PageHitsMacro . . . . 1 match
       옵션으로 제공하도록 하겠습니다. '''위키 주인'''은 여럿이 있을 수 있으니 배열로 하고 $owners=array("홍길동","철수");처럼 하면 되겠죠 ? --WkPark
• Perl/배열 중복 검출 . . . . 1 match
       #keywords Perl, 배열, 중복, 검출
• Perl/정렬 . . . . 1 match
       문자열 배열
• irc logs/2013-2017 . . . . 1 match
       [00:47] <02미소년> 위상배열[182.219.xxx.177]|2015-02-11 00:17:08
• omr1/3 . . . . 1 match
        배열, 리스트, 트리, 힙, 정렬, 그래프 (V)
• omr1/3/003 . . . . 1 match
        배열, 리스트, 트리, 힙, 정렬, 그래프 (V)
• omr1/403/01 . . . . 1 match
        { /* 로딩한 스테이지 토큰이 GOAL 이라면 arrLocateOfGoal 배열에 좌표를 저장한다. */
• omr1/임시19 . . . . 1 match
        레벨 순회를 위한 이원탐색 트리와 동적 배열된 히프 구조 동시에 입력
• omr1/임시20 . . . . 1 match
        레벨 순회를 위해 이원탐색 트리와 트리를 가리키는 포인터 배열 구조 동시에 입력
• omr1/임시7 . . . . 1 match
        버블 정렬 ( 배열 )
• omr1/임시8 . . . . 1 match
        삽입 정렬 (배열)

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