This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Уже 23 октября узнаем больше о хакрдкорной разработке dev-to-dev решений
Техплатформа Городских сервисов Яндекса проводит митап, на котором эксперты поделятся опытом создания архитектуры нагруженной системы, обрабатывающей сотни тысяч rps в брокере сообщений на MongoDB, и как писать IO-bound сервисы под высокими нагрузками на С++ так же как на Go.
В программе выступления Антона Полухина, Ромы Елизарова, Лёши Иванова и Влада Назарова, а также нетворкинг в неформальной атмосфере.
Если интересуетесь разработкой dev-to-dev решений и вы опытный разработчик, обязательно приходите.
👉 23 октября, сбор гостей с 18:00
👉 Москва, офлайн
Регистрируйтесь и зовите коллег!
Мероприятие бесплатное. Количество мест ограничено — пожалуйста, дождитесь нашего подтверждения.
Реклама. ООО «Яндекс.Такси» ИНН 7704340310
Техплатформа Городских сервисов Яндекса проводит митап, на котором эксперты поделятся опытом создания архитектуры нагруженной системы, обрабатывающей сотни тысяч rps в брокере сообщений на MongoDB, и как писать IO-bound сервисы под высокими нагрузками на С++ так же как на Go.
В программе выступления Антона Полухина, Ромы Елизарова, Лёши Иванова и Влада Назарова, а также нетворкинг в неформальной атмосфере.
Если интересуетесь разработкой dev-to-dev решений и вы опытный разработчик, обязательно приходите.
👉 23 октября, сбор гостей с 18:00
👉 Москва, офлайн
Регистрируйтесь и зовите коллег!
Мероприятие бесплатное. Количество мест ограничено — пожалуйста, дождитесь нашего подтверждения.
Реклама. ООО «Яндекс.Такси» ИНН 7704340310
🏎️ Сравнение производительности C++20 кода
ComPPare — это инструмент для бенчмаркинга и валидации, позволяющий сравнивать производительность различных реализаций функций на CPU, OpenMP, CUDA и других платформах. Он идеально подходит для разработчиков, которые переносят функции в новые фреймворки или аппаратные средства.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка различных бэкендов для функций.
- Подробное время выполнения с разделением на ROI и накладные расходы.
- Встроенная проверка ошибок для распространенных типов данных.
- Легкость в использовании благодаря заголовочному файлу.
📌 GitHub: https://github.com/funglf/ComPPare
#cpp
ComPPare — это инструмент для бенчмаркинга и валидации, позволяющий сравнивать производительность различных реализаций функций на CPU, OpenMP, CUDA и других платформах. Он идеально подходит для разработчиков, которые переносят функции в новые фреймворки или аппаратные средства.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка различных бэкендов для функций.
- Подробное время выполнения с разделением на ROI и накладные расходы.
- Встроенная проверка ошибок для распространенных типов данных.
- Легкость в использовании благодаря заголовочному файлу.
📌 GitHub: https://github.com/funglf/ComPPare
#cpp
GitHub
GitHub - funglf/ComPPare: Compare performance & correctness of reference vs. optimized functions (CPU, GPU, parallel). Written…
Compare performance & correctness of reference vs. optimized functions (CPU, GPU, parallel). Written in C++20. - funglf/ComPPare
🔥6❤2👍1