## 数据导向优化:摘要 本文详细介绍了一种实用的性能优化方法,强调以数据为中心的心态。作者基于编译器和向量化代码的经验,提倡在尝试算法改进之前,理解数据在程序中*如何*流动。 核心过程包含五个关键步骤:**1. 剖析(Profile):** 识别瓶颈——通常往往不在最初预期的位置。**2. 算法特化(Specialize the Algorithm):** 通过将算法调整到正在处理的特定数据,超越通用实现,做到“减少工作量”。**3. 提高缓存友好性(Make it Cache Friendly):** 优化数据访问模式,以实现时间和空间局部性,可能对不常访问的数据使用流式存储,并重构数据布局以提高缓存利用率。**4. 利用SIMD(Make it SIMD):** 利用单指令多数据(SIMD)指令进行核心内的并行处理,可能借助编译器自动向量化。**5. 实现并行化(Make it Parallel):** 利用多核处理器并行化独立的数据流,同时注意伪共享问题。 作者强调,过早优化不如*不恰当*粒度的优化更具危害。虽然系统语言(C/C++/Rust)提供最大的控制权,但优化原则适用于所有语言,尽管效果各不相同。最终,性能提升源于有效地管理和转换数据,认识到所有编程本质上都涉及数据操作。
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蓬勃发展的人工智能行业正在导致计算机内存和存储价格大幅上涨并出现短缺,影响着消费者。对于现代电脑至关重要的DDR5内存价格飙升——一套64GB内存现在价格约为600美元,超过了新游戏机的价格。这仅仅在两个月内就上涨了近190%。
人工智能公司的需求优先满足自身,导致消费者面临着价格膨胀和供应有限的困境。这不仅限于内存;硬盘稀缺,推动了对SSD甚至microSD卡的替代需求。制造商甚至将组件捆绑销售以应对短缺。
专家预测,随着人工智能开发的加速,DRAM和NAND存储的这些限制很可能持续到2026年。虽然目前的情况很严峻,但历史趋势表明价格*可能*在2027年左右恢复正常,回到更实惠的水平。