cookie

Ми використовуємо файли cookie для покращення вашого досвіду перегляду. Натиснувши «Прийняти все», ви погоджуєтеся на використання файлів cookie.

avatar

Lancern's Treasure Chest

Personal channel of @lancern Topics: programming, hacking, memes, life, and more. Forward anything as you wish. Join the discussion group for more fun. Discord: https://discord.gg/RwUx9et7

Більше
Рекламні дописи
398
Підписники
Немає даних24 години
+57 днів
+830 днів

Триває завантаження даних...

Приріст підписників

Триває завантаження даних...

Repost from Hacker News
Beating the L1 cache with value speculation (2021) https://mazzo.li/posts/value-speculation.html
Показати все...
Beating the L1 cache with value speculation

Score: 64+
Comments: 12+
Фото недоступнеДивитись в Telegram
今日晚餐
Показати все...
👍 2
Repost from Lobste.rs
Показати все...
hangout_services/thunk.js

It turns out Google Chrome (via Chromium) includes a default extension which makes extra services available to code running on the `*.google.com` domains - tweeted about today [by Luca Casonato](

https://twitter.com/lcasdev/status/1810696257137959018),

👎 1
Repost from Lobste.rs
Показати все...
Bounds Checking Flexible Array Members

Clang and GCC are introducing the "counted_by" attribute to address buffer overflows for flexible array members in C.

Repost from Hacker News
Sljit: Platform independent low-level JIT compiler https://github.com/zherczeg/sljit
Показати все...
GitHub - zherczeg/sljit: Platform independent low-level JIT compiler

Platform independent low-level JIT compiler. Contribute to zherczeg/sljit development by creating an account on GitHub.

👍 3
Score: 110+ 🔥
Comments: 20+
Repost from Hacker News
State of Text Rendering 2024 https://behdad.org/text2024/
Показати все...
Score: 106+ 🔥
Comments: 38+
Repost from Hacker News
C++ patterns for low-latency applications including high-frequency trading https://arxiv.org/abs/2309.04259
Показати все...
C++ Design Patterns for Low-latency Applications Including...

This work aims to bridge the existing knowledge gap in the optimisation of latency-critical code, specifically focusing on high-frequency trading (HFT) systems. The research culminates in three...

Score: 86+
Comments: 39+
Repost from Lobste.rs
Показати все...
An introduction to auto-vectorization with LLVM | artagnon.com

Ramkumar Ramachandra's personal website

Repost from Tech RSS
Показати все...
2
Repost from Hacker News
Beating NumPy matrix multiplication in 150 lines of C https://salykova.github.io/matmul-cpu
Показати все...
Beating NumPy’s matrix multiplication in 150 lines of C code

TL;DR The code from the tutorial is available at matmul.c. This blog post is the result of my attempt to implement high-performance matrix multiplication on CPU while keeping the code simple, portable and scalable. The implementation follows the BLIS design, works for arbitrary matrix sizes, and, when fine-tuned for an AMD Ryzen 7700 (8 cores), outperforms NumPy (=OpenBLAS), achieving over 1 TFLOPS of peak performance across a wide range of matrix sizes.

Score: 74+
Comments: 5+
Оберіть інший тариф

На вашому тарифі доступна аналітика тільки для 5 каналів. Щоб отримати більше — оберіть інший тариф.