MtxVec

O MtxVec é uma biblioteca matemática vetorializada orientada a objetos, o núcleo do Dew Lab Studio, apresentando um conjunto abrangente de funções matemáticas e estatísticas que são executadas em velocidades impressionantes

Principais features

Desempenho Otimizado
Manipulação de Matrizes
Operações Vetoriais
Suporte a Paralelismo
Integração com C/C++

Descrição completa

Solicite um orçamento

A biblioteca matemática MtxVec está disponível para os ambientes Delphi / C ++ Builder e Visual Studio .NET.


Recursos comuns do produto

Projetado para grandes conjuntos de dados com aritmética vetorial / matriz completa, ele adiciona os seguintes recursos ao seu ambiente de desenvolvimento:

  • Um conjunto abrangente de funções matemáticas, de processamento de sinais e estatísticas
  • Aprimoramentos substanciais de desempenho da matemática de ponto flutuante, explorando os conjuntos de instruções SSE2, SSE3, SSE4.2 e Intel AVX, AVX2 e AVX-512 oferecidos pelas CPUs modernas.
  • As soluções baseadas nela são dimensionadas linearmente com a contagem de núcleos, o que o torna ideal para sistemas massivamente paralelos.
  • Compactação e legibilidade aprimoradas do código.
  • O suporte à execução nativa de 64 bits oferece caminho livre para aplicativos com muita memória
  • Tempos de desenvolvimento significativamente mais curtos, protegendo o desenvolvedor de uma ampla variedade de erros possíveis.
  • Integração direta com o TeeChart para simplificar e acelerar os gráficos.
  • Nenhuma taxa de royalties pela distribuição de binários compilados nos produtos que você desenvolver


Funções otimizadas

A biblioteca matemática básica usa a versão LAPACK (Linear Algebra Pack) otimizada para as CPUs Core Duo e Core i7 fornecidas pela Intel com sua biblioteca Math Kernel. Nossa biblioteca está organizada em um conjunto de funções “primitivas” altamente otimizadas, cobrindo todas as operações matemáticas básicas. Todos os algoritmos de nível superior usam essas funções básicas otimizadas, semelhante à maneira como o LAPACK usa os Subprogramas de Álgebra Linear Básica (BLAS).


Vetorização de código

O segredo por trás do nosso desempenho é chamado “vetorização de código”. O programa alcança aprimoramentos substanciais de desempenho na aritmética de ponto flutuante, explorando os conjuntos de instruções SSE (Streaming SIMD Extensions) 2, 3 e SSE4 da CPU. (SIMD = Dados Múltiplos de Instrução Única).


Gerenciamento de memória super condutor

A execução massivamente paralela eficaz é alcançada com a ajuda de um gerenciamento de memória super condutor, que apresenta contenção de encadeamento zero e problemas de intertravamento, permitindo o dimensionamento linear com número de núcleos, mantendo baixo consumo de memória e sem interferência em partes não computacionais do projeto.


O que você ganha com o MtxVec:

  • As funções matemáticas de baixo nível são agrupadas em primitivas de código simples de usar.
  • Escreva expressões Vector / Matrix com o conjunto padrão de operadores *, /, + – no D2006 e posterior.
  • Melhor desempenho da classe ao avaliar expressões Vector/Matrix.
  • Todas as primitivas possuem gerenciamento de memória interno e automático. Isso libera você de uma ampla gama de erros possíveis, como: alocar memória insuficiente, esquecer de liberar a memória, manter muita memória alocada ao mesmo tempo e erros semelhantes. Parâmetros são explicitamente intervalo verificado antes de serem passados ​​para as rotinas DLL. Isso garante que todas as chamadas internas da DLL sejam seguras.
  • Ao chamar rotinas de álgebra linear, o software compensa automaticamente o fato de que no FORTRAN as matrizes são armazenadas por colunas, mas em outros idiomas são armazenadas por linhas.
  • Muitas funções de álgebra linear usam vários parâmetros. O software preenche automaticamente a maioria dos parâmetros, reduzindo assim o tempo para estudar cada função extensivamente antes que você possa usá-lo.
  • O software está organizado em um conjunto de funções “primitivas” altamente otimizadas, cobrindo todas as operações matemáticas básicas. Todos os algoritmos de nível superior usam essas operações básicas, de maneira semelhante à maneira como o LAPACK usa os Subprogramas de Álgebra Linear Básica (BLAS).
  • Embora alguns compiladores suportem conjuntos de instruções SSE2/SSE3/SSE4/AVX nativos, o código resultante nunca pode ser tão ideal quanto uma versão otimizada manualmente.
  • Muitas rotinas de álgebra linear são multithread, incluindo FFTs e solucionadores de matriz esparsa.
  • Todas as funções devem passar por testes automatizados muito rigorosos. Esses testes fornecem à biblioteca o mais alto nível possível de confiabilidade, precisão e proteção contra erros.

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