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C++과 Apache Arrow를 활용한 컬럼 기반 데이터 처리 성능 향상
컬럼 기반 데이터 처리는 대규모 데이터 분석에서 성능을 극대화하는 핵심 기술입니다. 기존의 행 기반(row-based) 데이터 저장 방식은 연속적인 행을 순차적으로 저장... -
C 언어에서 SIMD를 활용한 행렬 연산 최적화
C 언어에서 대규모 데이터 연산을 최적화하는 방법 중 하나는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 명령어를 활용하는 것입니다. SIMD는 하나의 명령어로 여러 개... -
C++에서 MessagePack을 활용한 직렬화 성능 최적화
C++에서 데이터를 효율적으로 저장하고 전송하는 방법 중 하나로 직렬화(Serialization) 기술이 활용됩니다. 직렬화는 데이터를 연속된 바이트 스트림으로 변환하여 파... -
C++17 Parallel STL로 멀티코어 활용한 대량 데이터 처리
C++17에서 도입된 Parallel STL(병렬 표준 템플릿 라이브러리) 은 멀티코어 환경에서 대량 데이터를 더욱 빠르게 처리할 수 있도록 도와주는 기능입니다. 기존의 STL(St... -
C 언어에서 SIMD 벡터화를 활용한 성능 최적화
C 언어에서 성능을 극대화하기 위해 SIMD(단일 명령 다중 데이터) 벡터화를 활용하는 방법을 살펴봅니다. SIMD는 하나의 명령어로 여러 데이터를 동시에 처리할 수 있도... -
C++을 WebAssembly로 컴파일하여 브라우저에서 고성능 연산 수행하기
C++ 코드를 WebAssembly(WASM)로 변환하면 브라우저에서 네이티브 수준의 성능을 활용할 수 있습니다. 이는 이미지 처리, 물리 연산, 머신 러닝 등 높은 연산 성능이 요... -
C++에서 std::atomic을 활용한 멀티스레드 안전한 카운팅 기법
멀티스레딩 환경에서 여러 개의 스레드가 동시에 특정 변수를 증가시키는 작업을 수행할 때, 적절한 동기화가 이루어지지 않으면 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니... -
C언어에서 매크로와 인라인 함수의 차이점
C언어에서 매크로와 인라인 함수는 코드 최적화 및 가독성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 매크로는 전처리기에 의해 코드가 변환되는 방식으로 동작하며, 인라인 ... -
C에서 Google Benchmark를 활용한 성능 측정 및 최적화
Google Benchmark는 Google에서 개발한 오픈소스 벤치마킹 라이브러리로, C 및 C++에서 성능을 측정하고 분석하는 데 유용합니다. 이 라이브러리는 마이크로벤치마킹(mi...