"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
Apple M1に関して以下のようなツイートが話題になった。 18/ Another "magic" trick is how their "Swift" programming language uses "reference counting" instead of the "garbage collection" in Android. They did something in their CPU to double the speed of reference counting.— Robᵉʳᵗ Graham😷, provocateur (@ErrataRob) 2020年11月26日 fun fact: retaining and releasing an NSObject takes ~30 nanoseconds on current gen Intel, and ~6.
Webアプリ負荷試験ガイド 目次 Webアプリ負荷試験ガイド 目次 前置き 時間がない人向け要約 about me 何故負荷試験を行うのか 負荷試験ツール 負荷掛けるツール 負荷計測 負荷の可視化 負荷試験の流れ 負荷試験スケジュールについて 注目すべきポイント シナリオ作成 アカウント情報は自動生成出来るようにする DB分割を行ってる場合はDB分割を意識したシナリオを用意する。 負荷試験元 http or https サーバ1台 サーバ単体での負荷 アプリの正常性の確認 サーバ複数台 KVS Memcached Redis RDB 問題になりやすいDB キャッシュの話 大前提 注意すべき点 CDNやProxyレベル local cache or remote cache local cache or memory cache(in app cache) references 更新情報 前
メモリのように書けて永続化される次世代ストレージデバイスNVDIMMの扱い方を解説します これは2019年10月19日に行われる予定だった カーネル／VM探検隊＠北陸 5回目(台風の影響で中止) での発表資料です サンプルコード: https://github.com/Fadis/kernelvm…
どうも、前回の記事が思っていたよりも反響があり、Blogを書くモチベーションが高まり、また記事を書くことにします。 ↑とか書いたんですが、このへんまで書いて50日くらい記事を書くのを放置していたので、ちゃっちゃと書き上げることにします。 今回はx86なCPUに存在するControl Registerのうち、CR0に存在するCache Disableフラグを操作するカーネルモジュールをLinux、FreeBSDのそれぞれ向けに作ったのでそれについて記述します。 それでは、続きからどうぞ。 はじめに、作成したカーネルモジュールのリポジトリへのリンクを掲載します。 Linux版のカーネルモジュール(procfsとして実装) cr0cd FreeBSD版のカーネルモジュール(キャラクタデバイスとして実装)cr0cd_fbsd そもそもこれはなに 一言で言うと、メモリのキャッシュ(L1, L2, L
by Sh4rp_i ここ10年間に製造されたIntelのプロセッサに、設計上の欠陥が見つかりました。最悪の場合、パスワードやログインキー、キャッシュファイルなどが格納されたカーネルメモリーの内容を読み取られる恐れがあるとのことなのですが、Intel x86ハードウェアに存在する欠陥のため、マイクロコードアップデートでは対応不可能で、各OSがソフトウェアレベルで修正をかけるか、バグのない新たなプロセッサを導入する必要があるとのこと。 'Kernel memory leaking' Intel processor design flaw forces Linux, Windows redesign • The Register https://www.theregister.co.uk/2018/01/02/intel_cpu_design_flaw/ このバグは、データベースアプリケーショ
9. 9 最適化について 「細かい効率のことは忘れて、時間の 97% について考え よう。時期尚早な最適化は諸悪の根源だ。それでも残り 3% についても機会を逃すべきではない」 - Donald E. Knuth 「プログラム最適化の第一法則 : 最適化するな。 プログラム最適化の第二法則 ( 上級者限定 ): まだするな。 」 - Michael A. Jackson 11. 11 最適化の対象 主に Intel の Haswell マイクロアーキテクチャ以降を対象 多くのテクニックは他のプロセッサにも応用できます ベース マイクロアーキテクチャ プロセスルール 登場年 Nehalem Nehalem 45nm 2008 〃 Westmere 32nm 2010 Sandy Bridge Sandy Bridge 32nm 2011 〃 Ivy Bridge 22nm 2012 Hasw
別にグラフィックスに限ったことじゃないし、そもそも論文とか全然関係ないけど。GPU 周りでもたまに話題になるし、自分でもたまにわけわからんくなるから整理しとく。 メインメモリは遅い CPU からメインメモリにデータを読みに行く場合、これはとにかく遅い。例えばレジスタにあるデータを読みに行く場合と比べると、だいたい数倍から数100倍の遅さ。ヤバいからなんとかしよう。もっと早くアクセスできる場所にデータおいとこう。 キャッシュライン CPU がメインメモリからデータを読み出すとき、必ず小さなメモリチャンクをキャッシュ上にロードする。ロード単位はプロセッサによるけど、だいたい 8 ～ 512 バイト。このロード単位をキャッシュラインと呼ぶ。 アクセス対象のデータが既にキャッシュに載ってる場合は、メインメモリじゃなくてキャッシュを読みに行く。ない場合はメインメモリにアクセスするけど、そのデータはも
チューニングの基礎 それでは、具体的にInnoDBでどこをチューニングするべきかを見ていこう。 バッファプール 最も基本となるのがバッファサイズの調整だ。ワーキングセットが全てバッファに収まらない限り、バッファプールは大きければ大きいほど良い。その分ディスクアクセスが減るからだ。バッファサイズが小さいと、キャッシュミス時にディスクからReadするのに時間がかかり、I/Oがボトルネックになってしまう。予算のある限りメモリを目いっぱい搭載し、バッファプールに割り当てよう。InnoDBのバッファプールは、innodb_buffer_pool_sizeオプションで設定する。利用可能なメモリは、他の処理に必要な分を除いたすべてをInnoDBのバッファプールに割り当てよう。 innodb_buffer_pool=32G ここで一つ注意がある。innodb_buffer_pool_sizeはバッファプー
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