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私の数値解析コースでは、問題のサイズに対して、必要な浮動小数点演算（フロップ）の数を数えることにより、アルゴリズムの効率を分析することを学びました。たとえば、数値線形代数に関するTrefethen＆Bauのテキストには、フロップカウントの3Dに見える写真さえあります。 キャッシュにないものをフェッチするためのメモリレイテンシは、フロップのコストよりもはるかに大きいため、「フロップは無料」と言うのが流行しています。しかし、少なくとも数値解析コースでは、フロップを数えることを生徒に教えています。代わりに、メモリアクセスをカウントするように教える必要がありますか？新しい教科書を書く必要がありますか？または、メモリアクセスがマシン固有であり、時間を費やすことができませんか？フロップまたはメモリアクセスがボトルネックであるかどうかに関して、長期的な傾向はどうなりますか？ 注：以下の回答のいくつかは、「実装を強烈に書き換えて、数フロップを節約するか、キャッシュのパフォーマンスを向上させるべきですか？」しかし、私が求めているのは、「算術演算またはメモリアクセスの観点からアルゴリズムの複雑さを推定する方が便利ですか？」という行に沿ったものです。

43 algorithms  performance  complexity  education  architecture 

CPU、メモリ、ネットワーク、ストレージ全体にわたる浮動小数点演算とデータ転送の現在および将来のエネルギーコストをモデル化するための最も重要な文献とスライドのリファレンスを探しています。この質問をコミュニティウィキとしてマークしました。各回答を次の形式に制限することをお勧めします。 タイトル、著者、場所/会議/ジャーナル、年、DOI / URL、論文またはプレゼンテーションが私の要求に関連して提供する情報の要約。

10 performance  architecture  exascale