我们正计划为windows开发一个数据挖掘包。程序核心/计算引擎将在F＃中使用GUI填充/数据库绑定等在C＃和F＃中完成。
但是，我们还没有决定模型的实现。由于我们需要高性能，我们可能不能在这里使用托管代码（这里有任何异议吗？）。问题是，在FORTRAN中开发模型是否合理，或者我们应该坚持使用C（或者C ++）。我们正在考虑在某些时候使用OpenCL来获得合适的模型 - 从托管代码开始感觉很有趣 - ＆gt; FORTRAN - ＆gt; C - ＆gt;针对这些情况的OpenCL调用。
有什么建议吗？
答案 0 :(得分：4)
F＃编译到CLR，它有一个即时编译器。它是ML的一种方言，它是强类型的，允许所有与这种类型的架构相关的好的优化;这意味着您可能会从F＃获得合理的性能。为了进行比较，您还可以尝试将代码移植到OCaml（IIRC编译为本机代码）并查看是否会产生重大差异。
如果真的太慢，那么看看缩放硬件会给你多远。通过现代PC或服务器提供的性能，除非您使用真正的brobdinagian数据集，否则您似乎不太需要去寻找任何异国情调。拥有较小数据集的用户在普通PC上可能没问题。
工作站可能比标准的dekstop PC提供的容量大一个数量级。像HP Z800或XW9400这样的高端工作站（其他几家厂商提供的类似工具包）可以使用两个4或6核CPU芯片，数十GB的RAM（一些高达192GB）并且有各种高速I / O选项，如SAS磁盘，external disk arrays或SSDs.这种类型的硬件价格昂贵，但可能比程序员的大量时间便宜。您现有的桌面支持基础架构不应该能够使用此类套件。最可能的问题是在64位O / S上运行32位软件的兼容性问题。在这种情况下，您可以使用各种选项（如VM或KVM切换器）来解决兼容性问题。
下一步是4或8套接字服务器。相当普通的wintel服务器最多可以支持8个插槽（32-48个内核）和512GB内存 - 无需离开Wintel平台。在您必须选择任何异国情调1之前，这为您提供了相当多的选择。
最后，如果你无法在F＃中快速运行，请验证F＃原型并使用F＃prototype作为控件构建C实现。如果那还不够快你就会遇到问题。
如果您的应用程序可以以适合平台的方式构建，那么您可以查看更具异国情调的平台。根据您的应用程序的工作原理，您可以在集群，云提供商上托管它，或者在GPU, Cell processor或FPGA.上构建核心引擎但是，这样做您可能会遇到（非常可观的）额外成本和可能导致支持问题的异国情况。您可能还需要聘请知道如何对平台进行编程的第三方顾问。
毕竟，最好的建议是：吮吸它，看看。如果您对F＃感到满意，您应该能够快速地对应用程序进行原型设计。看看它的运行速度有多快，在你明确表明它确实存在问题之前不要过多担心性能。请记住，Knuth说过早优化是所有邪恶的根源大约97％的时间。如果您认为性能确实会导致问题，请密切关注问题并重新评估您的策略。
编辑：如果您想制作打包的应用程序，那么您可能会比其他方式更具性能敏感性。在这种情况下，性能可能会比定制系统更快地成为一个问题。但是，这并不影响基本的“吮吸和看”原则。
答案 1 :(得分：3)
我建议不要再考虑优化了。首先尝试获得一个工作原型，然后找出计算时间花在哪里。如果需要，您可以将最大的瓶颈移到C或Fortran中 - 然后看看它有多大差异。
正如他们所说，通常90％的计算花费在10％的代码中。