第4回 大規模データ処理におけるCPUの2大ボトルネックとは | gihyo.jp
「特定CPUコアでのボトルネック」と「リソースの奪い合い」が2大ボトルネック 第2回、第3回ではディスクI/Oボトルネックについて説明しました。レスポンスとスループットの関係を正しく理解し、I/Oスループットを最大化するようチューニングすれば、ほとんどの大規模処理は速くなります。ユーザもハッピー、皆さんもハッピー、さて家に帰りましょう。 ……しかし、次はだれかからこう聞かれることでしょう。 「CPUの使用率が異様に低いままなんだけど……？」 「CPUの使用率がずっと100％で張り付いているんだけど……？」 どっちやねん！と思うでしょうが、どちらも大規模データを処理するときに特に起こりえる問題です。 ボトルネックは、1つが解消すると、新たなポイントが明らかになるものです。そして多くのケースにおいて、ディスクI/Oボトルネックが解消した場合、次に詰まるのはCPUなのです。 CPUボトルネックは
【再録】コンピュータアーキテクチャの話(1) なぜ、マルチコアで消費電力が減るのか?
本連載はHisa Ando氏による連載「コンピュータアーキテクチャ」の初掲載(2005年9月20日掲載)から第72回(2007年3月31日掲載)までの原稿を再掲載したものとなります。第73回以降、最新のものにつきましては、コチラにて、ご確認ください。 マイクロプロセサの消費電力が増加し、最上位のPentium 4プロセサでは100Wを超える電力になっているのはご存知の通りである。図1は2001年のISSCCでのIntel社のGelsinger副社長の基調講演で示されたものであり、2005年には数KWになると予想している。また、図2はCPUチップの平方cmあたりの消費電力密度の推移を示した図で、既にホットプレートを超え、原子炉に近づいており、このまま延長すると2010年には太陽表面と同程度となるというショッキングな図である。このように、Intelも消費電力の増加の問題を十分承知していた筈であ
CPUのアーキテクチャをトイレに例えると | Hinemosu
おもろい。たとえ方がうまいなぁ。 消え気味なのでコピペ。 155 ：・良く分かるパイプライン ：04/04/26 17:20 ID:B6tZVOSS 「おしっこをして手をあらってでてくる」。 トイレが一室しかないと混雑時は長蛇の列ができます。 1.おしっこをする 2.手を洗う。 二段のパイプにすると、手を洗ってる間に別の人が用を足せるようになります。 トイレ一室で二人が気持ちよくなれて、効率が倍になります。 もうすこし深くしてみましょう。 1.ジッパーを下げる 2.ちんちんとりだす 3.放尿する 4.しずくを切ってちんちんしまう。 5.ジッパーをあげる 6.手を洗う 7.紙を使って手をふく 7ステージに分解すると、なんと 7人が同時に処理できます。 これがパイプラインです。 156 ：・良く分かるスーパスケーラ ：04/04/26 17:21 ID:B6tZVOSS トイレの利用はおしっこ
CPU とキャッシュのはなし - graphics.hatenablog.com
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
