schneller als FFT

Gast #3457676
December 11, 2013
"[...] in January [...] will reveal an algorithm [...]"

Es dürfte also eher unwahrscheinlich sein, als Außenstehender bereits 
Details darüber zu finden.
Gast #3460147
Schon interessant, was für ein Aufwand getrieben wird, Schätzalgorithmen 
zu erdenken, um Rechenzeit zu sparen - in Zeiten, in denen im 
Zweifelsfall nichts mehr vorhanden ist, als Rechenleistung (...abgesehen 
von Speicher). Man nehme ein dickes FPGA.

Für Anwendungen in der Bild- und Tonverarbeitung mag dieser Aufwand 
gerechtfertigt sein, da die Signalkette - von Aufnahmegerät bis 
Konsument - noch schwächere Glieder aufweist, als dass solche Verfahren 
hier großen Schaden anrichten könnten.

In welchen Gebieten machen solche Verfahren eurer Meinung nach außerdem 
Sinn?
Gast #3460163
>panikplauze
Schon mal drüber nachgedacht, dass man leicht sehr quasi beliebig grosse 
Datenmengen generieren kann, aber die Verarbeitung der Datenmegen trotz 
schneller Server/GPGPUs immer noch Probleme bereitet. Bestes Beispiel 
ist das CERN, wo man Probleme hat, die Daten in Real-Time zu verarbeiten 
und danach zu speichern. Also nix mit dickem FPGA, eine Serverfarm ist 
immer noch schneller.

Ist der FFT Algo 10% schneller, so braucht man 10% weniger Rechner, was 
unter Umständen viel Geld entspricht, wenn die Serverfarm gross ist, wie 
im CERN. Und im Gegensatz zu anderen Tricks, wie z.B. Teile des 
Programms in Assembler und SIMD Befehlen auf einen bestimmten CPU 
abzustimmen, bleibt der Code bei der Verwendung eines schnellern Algos 
portabel und ist einfacher verständlich.
(Firma: KHTronik) #3460182
Tomate schrieb:
> Und im Gegensatz zu anderen Tricks, wie z.B. Teile des
> Programms in Assembler und SIMD Befehlen auf einen bestimmten CPU
> abzustimmen, bleibt der Code bei der Verwendung eines schnellern Algos
> portabel und ist einfacher verständlich.
Ausserdem lautet die erste Optimierungsregel: find a better algorithm.
Grüße, Kurt
Gast #3462590
Tomate schrieb:
> Ist der FFT Algo 10% schneller, so braucht man 10% weniger Rechner, was
> unter Umständen viel Geld entspricht, wenn die Serverfarm gross ist, wie
> im CERN.

Na gut, für solche Spezialanwendungen mag das zutreffen um die 
Datenmengen grob vorzusortieren. Die Rede ist von O(log log N)! Ich kann 
mir jedoch nicht vorstellen, dass die darauf folgenden Analysen mit 
diesen Schätzalgorithmen durchgeführt werden.

Ein ähnliches Szenario kann ich mir auch in Video-Schnittsoftware 
vorstellen, wo Previews oder Previewanalysen mit den sehr schnellen 
Algos gemacht werden, das Mastering hingegen mit den klassischen.
#3462615
panikplauze schrieb:
> Schon interessant, was für ein Aufwand getrieben wird, Schätzalgorithmen
> zu erdenken, um Rechenzeit zu sparen - in Zeiten, in denen im
> Zweifelsfall nichts mehr vorhanden ist, als Rechenleistung

Ja, die verfügbare Rechenleistung ist toll, wenn man aber mal vom 
Heim-PC weggeht kommt man sehr schnell an den Punkt, an dem die 
Rechenleistung nichtmehr im Überfluss vorhanden ist. Und ein 
Schätzalgorithmus bedeutet bei richtiger Anwendung, das man die gleichen 
Ergebnisse mit weniger Rechenzeit bekommt. Und Rechenzeit bedeutet 
Energieaufwand. Ist die Berechnung 5% schneller, spart man auch 5% 
Strom. Auf einem mobilen Gerät bedeutet das, die Akkulaufzeit wird 
besser. In einer Serverfarm wird weniger Rechenleistung benötigt => 
geringere Anschaffungs- und Unterhaltkosten.

Gruß Kai
Gast #3502194
die Geschichte ist doch schon weit über ein Jahr alt und wurde hier auch 
bereits diskutiert. Die FFT ist ungenauer und eignet sich nur für SW 
Implementierungen, wenn Zeit gespart werden soll. Ein Görzel oder 
Cooley–Tukey im FPGA geradeaus implementiert ist effektiver.

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