Край науки или что мне теперь делать

Сейчас паралеллизм моден, говорят.

распараллеливаю данного регистранта :)

Сейчас паралеллизм моден, говорят.

Поддерживаю. Перенос алгоритмов на GPU или FPGA, например, далеко не прост.

Квантовые алгоритмы ещё. Железа пока нет, правда, но когда появится, вы уже будете во всеоружии. Советую этот вариант.

Мне кажется, в отрыве от программирования как ремесла, CS нежизнеспособна. Как я это понимаю. Это как теория и практика. CS разрабатывает разные крутые штуки, навроде черно-красных деревьев. А программирование как ремесло, эти штуки применяет.

Например, в ядре, HR-таймеры сделаны такими деревьями. Они пришли на смену каскадным таймерам, когда было много списков, для каждого диапазона длительности свой. Которые в свою очередь сменили обычные списки, самую первую реализацию таймеров в ядре. Эволюция. :)

Там зачастую не переносить алгоритмы приходится, а заново придумывать. Потому что раньше их оптимизировали просто на число операций, а критерии эффективности параллельных алгоритмов совершенно другие.

имеем сферического младшего научного сотрудника в тапочках

Беги оттудава.

Исследования начинаются там и тогда, когда стоит некая овеществлённая задача и где руководители умеют концентрировать в своих руках ресурс. Бывает, конечно, свободный поиск, но он в наших реалиях почти что невостребован.

Перенос, конечно, не в буквальном смысле. Из общего между параллельными и последовательными алгоритма зачастую только результат.

А о таких вещах, как например, dram burst, в последовательных алгоритмах практически и не задумываются, в отличие от cuda/opencl, где работа с памятью — одно из самых узких мест.

Сейчас паралеллизм моден, говорят.

Где?

Яростно плюсую. Полностью новое направление, новый неизведанный океан и первопроходцев почти нет.

Работа с памятью — это уже особенности железа и не суть важно. Другое дело, что даже в теории на первый план выходит не такие простые критерии эффективности, как количество арифметических операций и обращений к памяти, а вещи вроде закона Амдала, ширины ярусно-параллельного графа вычислений, его связности и так далее.

а вещи вроде закона Амдала, ширины ярусно-параллельного графа вычислений, его связности и так далее.

О, интересно, спасибо, пойду изучать.

новый неизведанный океан и первопроходцев почти нет.

Да ладно. Основы ещё, емнип, в семидесятые были заложены, только никого это не интересовало, поскольку до недавнего времени непрерывно росло быстродействие одного ядра, так что большинству можно было не чесаться особо. А кластеры начали собирать уже давно.

*в тон* В научной среде.

ППР - «посидели, поговорили, разошлись»? На околоIBMных форумах, ЕМНИП, попадалось что-то по теме.

Если нельзя, то сформулирую так: куда движется алгоритмика?

Дык это спросить, куда люди на метро едут. До черта всего есть. Из близкого мне - cache oblivious data structures, например. Хотя там уже все низковисящие яблоки cорваны.

Допустим имеем сферического младшего научного сотрудника в тапочках, а что исследовать он не знает. Тоесть, конечно, знает, но не уверен нахрена ему это надо (читай: кто его будет финансировать).

вот от этой печки и стоит плясать. Ты скорее всего не перельман, поэтому сидя сам ничего не придумаешь. Нужно финансирование, научрук, тусовка. Как ни странно, первое - самое простое, устроился дворником^Wадмином, и есть. А без рубящего в твоей теме научрука, а также приятелей, с которыми можно обсудить последние публикации по твоей тематике - нифига не получится.

Везде. Рост гигагерцев закончился — закон Мура выполняется увеличением числа ядер и процессоров.

Искусственные идиоты же.

Неавторитетный источник мне говорил, что большая часть статей по CS, опубликованных в последнее время, посвящена теории типов.

Вообще, прикладных задач полно. Эконометрика, библиометрика — сейчас в это вкладывается много бюджетных денег. Создание своего Scopus и Web of Knowledge. Проще говоря это все тот же data-mining, выявление характеристических функций.

ППР - «посидели, поговорили, разошлись»?

Конечно. NVidia с AMD просто треплются, на самом деле никакой CUDA и OpenCL нет, это всё сказки. Intel выкупил TBB и cilk+ просто для коллекции. Для вычислений этим никто не пользуется, считаем на феликсах.

Функциональщину не предлагать, нейросети и графику тоже.

</thread>

У тебя в голове путаница между прикладной наукой и фундаментальной. Фундаментальные исследования в CS закончились где-то во времена фон Неймана, дальше началась сплошная прикладная наука. А в прикладной науке сферические МНСы в тапочках не нужны совершенно. Она решает конкретные задачи которые возникают в конкретных местах рабочего процесса. И в отрыве от этого самого процесса она невозможна.

Создание эффективных параллельных алгоритмов для гетерогенных систем. Вот таких например www.linux.org.ru/wiki/en/User:AIv/LRnLA

Потому что параллельного железа наклепали, а писать под него не умеют. В числодробилках для большинства задач эффективность какие то проценты в лучшем случае, и то пока задача в память влазит.

Квантовые алгоритмы ещё. Железа пока нет, правда,

IMHO неправда.
LM купил несколько штук достаточно давно.
LM=Lockheed Martin

Фундаментальные исследования в CS закончились

дай-ка ссылочку, где скачать книжки по теоретическим основам автоматического распараллеливателя программ, верифицирующего конпелятора, решателя теорем в символьном виде, спеллчекера-корректора русского языка, ИИ для микроволновки и еще чего-нибудь нескучного

Я конечно не настоящий сварщик, но сейчас пользуются спросом алгоритмы быстрого поиска по дереву заранее просчитанных решений.

NVidia с AMD просто треплются, на самом деле никакой CUDA и OpenCL нет

Я к тому и веду. Или, быть может, у нас тоже ведутся активные научные изыскания на тему параллельных вычислений? С результатами, я имею в виду...

Мурзилку почитай и не приставай к умным дядям с глупыми вопросами.

автоматического распараллеливателя программ

Эк тебя штырит))

книжки по теоретическим основам автоматического распараллеливателя программ,

Куча людей в ИПМ им МВ Келдыша этим занимаются. Про результаты не скажу;-)

первопроходцев почти нет

Неужели?

Вообще, прикладных задач полно.

Это да, задач навалом.

«Почти» не есть равно «нет». И я говорил про квантовый мир.

Вопрос: куда сейчас развивается такая наука как CS? Если ее вообще можно считать наукой.
Если нельзя, то сформулирую так: куда движется алгоритмика? В том числе математика, применимая к вычислительным системам, может быть парадигмы яп или еще что-то в этом роде.

Распределенные системы. Всякие компромиссы в треугольнике
Consistency-Availability-Partition tolerance, консенсусы, масштабируемость, отказоустойчивость, и всё такое.

Допустим имеем сферического младшего научного сотрудника в тапочках, а что исследовать он не знает. Тоесть, конечно, знает, но не уверен нахрена ему это надо (читай: кто его будет финансировать).

Сферический мнс нормальным конторам не интересен, единственный вариант — побираться на гранты.

Хочешь интересную работу и деньги — устраивайся программистом в какой-нибудь яндыкс, делай карьеру, решай амбициозные задачи.

Недавно была тема, верующие в М-теорию учоные, сконструировали машину времени. Для путешествия во времени ей нужно наличие рядом червоточины, плюс всего 2 тонны антивещества.

Представь, как круто можно оптимизировать алгоритм, используя смещение во времени. Например, не помещаются данные в раму, ты их взял - и вместо жесткого диска скинул в ПРОШЛОЕ. Или представь, упреждающее чтение из будущего. А как изменятся стандартные алгоритмы!

боюсь, если дальше буду продолжать, мне запретят больше принимать это в таких дозах

Создание эффективных параллельных алгоритмов для гетерогенных систем.

Я когда-то начинал было интересоватьсяся гетерогенными информационными системами. Даже пару совершенно дохлых и наивных публикаций было начепятано.

Принимается))

упреждающее чтение из будущего

Тебе надо попробовать фантастику сочинять (серьёзно).

Точно фантастику писать надо. А когда это все воплотится в реальность прослывешь еще одним Жюль Верном.

У Симмонса ИскИны хранили данные в гиперпространстве, еще и черпая оттуда електричество нахаляву.

но он в наших реалиях почти что невостребован.

А кто сказал, что тот мнс в ваших реалиях?

А кто сказал, что тот мнс в ваших реалиях?

Догадался. На слове «тапочки»))

Хочешь интересную работу и деньги — устраивайся программистом в какой-нибудь яндыкс, делай карьеру, решай амбициозные задачи.

В какой-нибудь яндекс практически нереально устроиться.
Даже не потому, что сферический мнс ленив и социопатичен, а просто, не попасть туда нормальному человеку и все (если нет связей). Да и он теоретик скорее, пусть и с хорошим знанием низкоуровневых яп, но их сейчас мало где применяют и открытых рабочих мест в таких кампашках, как правило, нет вообще никогда.

Догадался. На слове «тапочки»))

Тапочки - это ностальгия, как 3 ногая табуретка, водка и треники.

В какой-нибудь яндекс практически нереально устроиться.

Чтоа?

http://company.yandex.ru/job/vacancies/form.xml

В какой-нибудь яндекс практически нереально устроиться.

Да, всякое лошьё в нормальные конторы не берут. Или берут, но крайне редко.

а просто, не попасть туда нормальному человеку и все (если нет связей)

А вот это неправда.

Да и он теоретик скорее

CS — прикладная наука. Места для голой теории там почти нет.

пусть и с хорошим знанием низкоуровневых яп

Надо же так пафосно обозвать язык ассемблера :) На низком уровне не яп надо знать, а архитектуру железки, под которую программа пишется. У Дреппера отличная статья на эту тему была, в очередной раз прорекламирую: http://lwn.net/Articles/250967/

У тебя в голове путаница между прикладной наукой и фундаментальной. Фундаментальные исследования в CS закончились где-то во времена фон Неймана

фон Нейман умер в 57 году. Термин «NP-complete» *впервые был употреблен* в 1971. Позор, товарищ.

Да, всякое лошьё в нормальные конторы не берут. Или берут, но крайне редко.

Для них все лошьё, что < 10 лет опыта именно в той области, которую они проходят в данный момент.

Надо же так пафосно обозвать язык ассемблера

Я имел в виду C/C++.

Новых фундаментальных результатов, один хрен, сейчас почти нету.