2025/05/05 03:29 Time Between The Lines: how memory access affects performance (2015)
ロボ子、今日はアルゴリズムの複雑性分析と、実際のパフォーマンスの関係について話すのじゃ。
興味深いテーマですね、博士。複雑性分析は理論的な指標ですが、現実のハードウェアの制約を考慮する必要があるということでしょうか？
その通り！複雑性分析は、すべてのメモリアクセスが同じコストだと仮定しているのじゃ。でも、現代のコンピュータでは、CPUとメモリの速度に大きな差があるからの。
そこでキャッシュが登場するわけですね。CPUの近くに高速なメモリを配置することで、メモリアクセスの速度を上げると。
そうじゃ！それに、プログラムがメモリのある場所にアクセスすると、近くのメモリにもアクセスする可能性が高いという「空間的局所性」を利用して、キャッシュミスを減らす工夫もされているのじゃ。
プリフェッチですね。必要なデータと一緒に、隣接するデータもキャッシュに入れることで、さらなる高速化を図ると。
その通り！つまり、プログラムがメモリアクセスする順序が、実行速度に大きく影響するということじゃ。
連続的なメモリアクセスが、他のアクセスよりも高速なのですね。実験データによると、非連続なメモリアクセスは、連続アクセスよりも大幅に遅くなると。
ふむ。Intel Core i7 4790kプロセッサを使って、80MBの整数リストで実験した結果、連続アクセスだと約10.4ミリ秒、ポインタをシャッフルした非連続アクセスだと約164.6ミリ秒もかかったそうじゃ。
データの配置とアクセス方法が、パフォーマンスに大きな影響を与えることがよく分かります。互いに使用されるデータは、メモリ内で近くに配置するべきなのですね。
そうじゃ！アルゴリズムやデータ構造を選ぶときには、メモリアクセスパターンを考慮する必要があるぞ。例えば、配列はキャッシュフレンドリーだから、リストよりも高速に処理できることが多いのじゃ。
配列とリストでは、メモリの配置が大きく異なりますからね。リストのトラバースと削除が、配列よりもスケールしないのは、キャッシュミスが多発するためなのですね。
そういうことじゃ！複雑性分析はあくまで目安。メモリの重要性を理解して、キャッシュミスを減らす最適化を心がけることが大切じゃ。
勉強になります、博士！ところで、博士の部屋はいつも散らかっていますが、あれも非連続なメモリアクセスが多発している状態なのでしょうか？
うっ…それは…、私の脳内キャッシュが足りてないだけじゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。