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...때 프로그램의 성능향상은 프로그램의 순차적인 부분에 의해 제한된다. 예를 들면, 프로그램의 95%가 병렬화할 수 있다면 이론적인 최대 성능 향상은 아무리 많은 프로세서를 사용하더라도 최대 20배로 제한된다.]] ...법칙'''(Amdahl's law)은 '''암달의 저주'''로도 불리며 컴퓨터 시스템의 일부를 개선할 때 전체적으로 얼마만큼의 최대 성능 향상이 있는지 계산하는 데 사용된다. [[진 암달]]의 이름에서 따왔다. ...

!colspan="3" style="background-color:#ccf; text-align:center;"|컴퓨터 성능 ...lang|en|'''FL'''oating point '''O'''perations '''P'''er '''S'''econd}})는 [[컴퓨터]]의 성능을 수치로 나타낼 때 주로 사용되는 [[단위]]이다. ...

== 성능 == 열전 냉각기의 성능은 주변 온도, 가열 및 냉각 측 열교환기의 성능, 열 부하, 펠티어 모듈의 구조 및 펠티어 전기 매개 변수에 영향을 받는다. ...

...시스의 법칙'''(Gustafson-Barsis's law)으로도 알려져 있다. 구스타프슨의 법칙은 병렬화로 얻을 수 있는 프로그램의 성능 향상은 프로그램의 순차적인 부분에 의해 제한된다는 암달의 법칙에 대한 반대 개념이다. 구스타프슨의 법칙은 처음에 존 구스타프슨과 동료인 ...교하는 암달의 법칙과는 반대이다. 따라서 암달의 법칙은 문제 크기가 고정되었다는 가정에 설립된 법칙으로 전반적인 프로그램의 작업부하는 컴퓨터 머신의 크기에 따라 변하지 않는다고 가정한다. 두 법칙은 병렬화되는 부분은 P 프로세서들에 고르게 분산된다고 가정한다. ...

결론적으로 분산 해시 테이블은 반드시 [[부하분산]], [[데이터 무결성]], [[컴퓨터 성능|성능]]과 같은 전통적인 분산 시스템의 문제를 처리해야한다. {{토막글|컴퓨터 과학}} ...

...ing)은 3차원 그래픽스의 이미지 심도 좌표 관리 방식이며, 일반적으로는 [[컴퓨터 하드웨어|하드웨어]]적으로 처리되나 이따금은 [[컴퓨터 소프트웨어|소프트웨어]]로 처리되기도 한다. 어느 물체를 보이게 할지 말아야 할지에 대한 가시도 문제의 한 해결책으로 쓰이기도 한다. Z 버퍼는 컴퓨터 게임과 같은 3D 그래픽스가 구동되는 현대 거의 모든 컴퓨터, 노트북, 모바일 기기에 사용된다. Z 버퍼는 규소 칩(집적 회로)에 하드웨어로서 구현되어 있다. 하드웨어가 아닌 소프트웨어적으로 구현 ...

Harold H. Seward은 1954년 [[매사추세츠 공과대학교]]에서 최초로 메모리 효율적인 컴퓨터 알고리즘을 개발했다. 이전까지는 알 수 없는 크기의 버킷을 가변 할당해야 한다고 믿었기 때문에 전산화 된 기수 정렬은 비현실적인 것으로 == 복잡도와 성능 == ...

선택 정렬은 알고리즘이 단순하며 사용할 수 있는 메모리가 제한적인 경우에 사용시 성능 상의 이점이 있다. {{토막글|컴퓨터 과학}} ...

'''알고리즘 분석'''({{llang|en|analysis of algorithms}})은 [[컴퓨터 과학]]에서 [[알고리즘]]을 실행하는데 필요한 (시간과 기억 용량과 같은) 자원의 수를 결정하는 일을 가리킨다. 대부분의 알고리즘은 ...램|프로그램]] 하나는 실행을 마치는데 수 초, 수 시간, 수 년이 걸릴 수 있으며 이는 알고리즘의 수행 방식에 따라 결정된다. ([[성능 분석]]도 참고) ...

...참조 상 투명하다고 할 수 있다. 그 결과, 참조 상 투명한 함수를 [[Eval|평가]]하게 되면 동일한 인자에 대해 동일한 [[값 (컴퓨터 과학)|값]]을 반환해야 한다. 그러한 함수를 순수 함수라고 부른다. 참조상 투명하지 않은 표현식은 참조상 불투명 하다고 한다. 표현식과 관련된 모든 함수가 순수 함수라면, 표현식은 참조 상 투명하다. 또한, 어떤 순수하지 않는 함수는 그 값이 폐기되거나 [[부작용 (컴퓨터 과학)|부작용]]이 사소한 것이라고 한다면 표현식 내에 포함될 수도 있다. ...

...초안) 2.0을 기반으로 드래프트-N 제품들과의 상호 연동성에 대한 인증 업무를 수행하고 있다. 연합은 드래프트 2.0 이후에 추가된 성능 향상에 대한 호환성 테스트를 업그레이드하고 있다. 또한 모든 드래프트-N을 바탕으로 인증을 거친 제품들이 최종 표준을 마친 제품들과도 ....11 프로토콜의 오버 헤드 때문에 사용자 수준에서의 전송률을 어느 정도 이상 향상시켜 주지 못한다. 맥 계층(MAC layer)에서 성능 향상을 위해 제공하는 가장 주된 방법은 프레임 집적(frame aggregation)이다. ...

[[컴퓨터 과학]]에서 '''이진 트리'''(二進-, {{llang|en|binary tree}})는 각각의 노드가 최대 두 개의 자식 노드를 가 ...ence]])다. 따라서, 하나의 이진 트리는 '''bifurcating arborescence'''라고도 불리는데, 이 용어는 현대 컴퓨터 과학 기술이 널리 퍼지기 이전의 아주 오래된 프로그래밍 책에서 볼 수 있다. 이진 트리가 정렬 트리이면서, 루트 트리인 경우, 방향성 ...

[[컴퓨터 과학]]에서 [[알고리즘]]의 '''계산 복잡도'''(計算複雜度, computational complexity) 또는 단순히 '''복잡 ...오늘날의 컴퓨터는 1960년대의 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 알고리즘을 실행할 수 있다. 그러나 이는 알고리즘의 본질적인 특징이 아니라 [[컴퓨터 하드웨어]]의 기술적 발전의 결과이다. 복잡도 이론은 알고리즘의 본질적인 시간 요구 사항, 즉 알고리즘이 모든 컴퓨터에 적용할 기본적인 ...

...어는 주파수 범위, 입력 잡음, 안정성 및 동적 예비와 같은 모든 관련 성능 매개변수에서 아날로그 모델보다 성능이 뛰어나다. 더 나은 성능 외에도 디지털 락인앰플리파이어에는 여러 개의 복조기가 포함될 수 있으므로 다른 필터 설정으로 또는 여러 다른 주파수에서 동시에 신호를 * 컴퓨터 사운드 카드를 사용하여 음향 쵸핑 주파수에 대한 데이터 수집을 위한 [http://leso.epfl.ch/cms/site/leso/la ...

[[파일:IBM Blue Gene P supercomputer.jpg|섬네일|300px|IBM의 [[블루 진]]/P [[대규모 병렬 컴퓨터|대규모 병렬]] [[슈퍼컴퓨터]]]] ...되었다. 최근 컴퓨터 이용에서 발열과 [[전력 소모]]에 대한 관심이 높아지는 것과 더불어 [[멀티 코어]] 프로세서를 핵심으로 [[컴퓨터 구조]]에서 강력한 패러다임으로 주목받게 되었다.<ref name="View-Power">Asanovic, ...

'''초당 명령 수'''(Instructions per second, IPS)는 [[컴퓨터]]의 프로세서 속도 측정 단위이다. |[[일본의 슈퍼컴퓨팅|LINKS-1 컴퓨터 그래픽스 시스템]] (257-processor)||642.5&nbsp;MIPS @ 10&nbsp;MHz||2.5||0.25||1982| ...

[[컴퓨터 과학]]과 [[수학]]에서 '''정렬 알고리즘'''({{lang|en|sorting algorithm}})이란 원소들을 번호순이나 사전 ...즘]], [[자료 구조]], [[최악의 경우]], [[평균적인 경우]], [[최선의 경우]] 등 — 을 소개하는 데 적당하기 때문에, 컴퓨터 과학 강의에서 입문 과정으로 유행하고 있다. ...

[[컴퓨터 과학]] 분야에서 '''서로소 집합'''(disjoint-set) 자료 구조, 또는 '''합집합-찾기'''(union–find) 자료 단순한 형태의 연산들은 매우 불균형적인 트리를 생성하기 때문에 성능 측면에서 연결 리스트 방법과 다를 바 없다. ...

* 임의화를 통한 좋은 일반화 성능 ...300,000장의 깊이 지도당 트리 하나씩 총 세개의 깊이(depth) 값이 20인 트리를 구성한다. 트리 구성 시 1,000개의 [[컴퓨터 클러스터|코어 클러스터]]({{lang|en|core cluster}})를 사용한 [[그래픽 처리 장치|GPU]]연산으로 하루정도의 시 ...

...al issue Learning Deep Architectures, 2013</ref>으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 [[컴퓨터]]에게 가르치는 기계학습의 한 분야라고 이야기할 수 있다. ...nvolutional deep neural networks, deep belief networks와 같은 다양한 딥 러닝 기법들이 [[컴퓨터 비전]], [[음성인식]], [[자연어 처리]], 음성/[[신호처리]] 등 최첨단 분야에 적용되고 있다. ...