<div dir="auto"><div>Thanks!<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">[pd~] is news to me. Will research...</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Cheers</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">(Sorry for not trimming)</div><br><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Sun, Jan 5, 2020, 10:18 AM Christof Ressi <<a href="mailto:christof.ressi@gmx.at">christof.ressi@gmx.at</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hi,<br>
<br>
have you tried splitting the workload across several cores, e.g. with [pd~]? This worked quite well for me.<br>
<br>
If this isn't possible or not enough, then rewriting parts of your patch as externals can definitely give a significant performance boost.<br>
 <br>
Christof<br>
<br>
Gesendet: Sonntag, 05. Januar 2020 um 18:54 Uhr<br>
Von: "Andrew Lyons" <<a href="mailto:tstexture@gmail.com" target="_blank" rel="noreferrer">tstexture@gmail.com</a>><br>
An: pd-list <<a href="mailto:pd-list@iem.at" target="_blank" rel="noreferrer">pd-list@iem.at</a>><br>
Betreff: [PD] How to make a large patch performant<br>
<br>
Hi,<br>
 <br>
<br>
My pure data patch has grown beyond the processing power of my Raspberry pi. I am looking at software options to make it performant again:<br>
 <br>
1./ Heavy compiler<br>
2./ Convert abstractions to extensions.<br>
 <br>
Recommendations? Suggestions?<br>
 <br>
Thanks <br>
</blockquote></div></div></div>