cpu-cache

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使用標準Java HashMap（與Trove THashMap相比）導致非HashMap代碼運行速度更慢

我使用HashMap緩存通過遞歸算法計算出的約200萬個值。我使用集合框架中的HashMap<Integer, Double>或者Trove庫中的TIntDoubleHashMap，由boolean useTrove變量控制，如下面的代碼所示。我不指望特羅韋庫要快，因爲它比500ms左右的HashMap<>避免自動裝箱等。而實際上，put()和get()通話大約需要300毫秒運行（總量）爲THa

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「入口」在CPU緩存中意味着什麼？

當我讀了Intel的系統編程指南，我發現這一點：存儲緩衝將提高寫入性能，那麼，什麼是它的大小？進入意味着什麼？

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數據是否加載到與高速緩存行大小對齊的高速緩存中？

假設緩存行大小爲64字節，並且我有一個大小也是64字節的對象。如果該對象被訪問時，這將是：所有加載到一個高速緩存行只有對象的開始和64個字節的倍數之間的部分將被加載對象將被裝入兩個不同的高速緩存行別的東西我有一種感覺，答案從不同處理器到處理器，但什麼是現代CPU的最可能的結果？

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/dev/shm中的內存可以緩存在CPU緩存中嗎？

當內存頻繁訪問時，它被放到CPU高速緩存（L1，L2，L3）上。然而，mmap與生活在/ dev/shm中的文件的內存是否一樣？我問，因爲我想知道是否將它備份到/ dev/shm中的文件將繞過CPU的任何緩存，而讓它通過緩存未命中。

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L3 cpu緩存java基準顯示奇怪的結果

看完這個article我決定在我的筆記本電腦上檢查它。這個想法是創建大小爲[1..40] Mb的數組，然後對其進行1024次迭代（例如，對於大小爲1的數組，步長爲1024，對於2 mb大小的數組步長爲2048等）。我的代碼是： public class L3CacheBenchmark { @State(Scope.Benchmark) public static class

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用於堆內存訪問的高速緩存

一般來說，桌面有兩種CPU高速緩存以加快內存訪問速度。 1）指令緩存 - >加速可執行指令。 2）數據緩存 - >加快數據的獲取和存儲。根據我的理解，指令緩存操作程序的代碼段，數據緩存操作程序的數據段。這是正確的嗎？從堆分配的內存沒有緩存優勢嗎？數據緩存中是否覆蓋了堆內存訪問？

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訪問內存時，訪問頁表/髒位是否會設置在緩存命中狀態下？

據我所知，CPU的內存訪問涉及CPU緩存和MMU。 CPU將嘗試在高速緩存中找到其目標，如果發生高速緩存未命中，CPU將轉爲MMU。在MMU訪問期間，對應頁表項的被訪問/髒位將由硬件置位。但是據我所知，大多數CPU設計不會觸發MMU，除非有一個緩存未命中，這裏我的問題是，頁表項的被訪問/髒位仍然會被設置在緩存命中下？或者它與建築相關？

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爲什麼原子操作使用單獨的線程更快？

我有兩段代碼，桌面上有32個內核。代碼A使用32個線程，並執行以下的事情， 1）將值寫入存儲器 2一些隨機位置）原子將值添加到全局變量。代碼B使用16個線程向隨機位置寫入值，並使用另外16個線程自動將值添加到全局變量。我想知道爲什麼代碼B在每秒對全局變量執行多少次原子操作方面速度更快。這裏是碼A var a uint64 = 0 const N = 10 * 1024 * 1024

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這些矩陣換位時間爲什麼如此違反直覺？

以下示例代碼生成大小N的矩陣，並且調換它SAMPLES的次數。當N = 512轉置運算的平均執行時間是2144 μs（coliru link）。第一眼看上去沒有什麼特別的，對不對？...... 嗯，這裏是 N = 513→1451 μs N = 519→600 μs N = 530→486 μs N = 540結果→492 μs（最後！理論開始工作:)。那麼，爲什麼在實踐中這些簡單的計算，從

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分隔標籤陣列與組合數據陣列

我想知道通常存儲標籤的位置。我看到了一些標籤和數據一起存儲的標籤數據緩存，當存儲器地址有匹配的標籤時，只有標籤部分在訪問數據部分之前被訪問。另一方面，我看到完全分離的標籤和數據高速緩存，分離的有效位和其他位。我想知道哪種方法是常用的，以及這兩種結構之間在性能或能效方面是否存在差異？在此先感謝。