graphics.hatenablog.com
Python 3.6 で meta_path 周りが色々整理されてたっぽいから使ってみた。 github.com 概要 importer find_spec() create_module() exec_module() カスタム importer のサンプル 続きを読む 入社して間もない年上の部下に「こんなに "ゆるい" のにちゃんとチームとしてまとめることができてるのがすごい」と褒めてもらうことがあった。曰く、彼自身が過去に管理職を担当していたときはもっと強権的だったこともあり、これほどの "ゆるい" マネジメントは想定外だったとのこと。 もちろん社交辞令は多分に含まれているのだろうけど、"ゆるい" ということに関しては似たようなことを言われることがこれまでに何度かあった。とはいえ部下から直接言われたのは初めてでうまくリアクションできなかったから、次からはきちんと答えられるように言語化
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
データ型のアラインメントとは何か，なぜ必要なのか？
以前このサイトとブログに，何度かアラインメントに関する記事を書きました (サイト内関連ページ参照)． そのせいか「アラインメント」で検索して来てくれる人が多いので， 過去の記事に加筆修正してこのページを新たに作成しました． 加筆した点は次のとおりです． アラインメントとメモリアクセス回数の関係をわかりやすくするため， (ほんの少し) 図を導入しました． 「データがアラインされていないとメモリアクセス回数が増える」 と言葉で説明しているサイトは多いのですが， 図で示しているところはまだ見たことありません． アラインされていないアドレスにデータを書き込む場合， 読み出しの場合以上にメモリアクセス回数がかかる可能性があることを追記しました． 以前は「複合データ型 (配列，構造体，共用体) のアラインメント」はほとんど自明のことだと思っていたので軽く流していましたが， 意外なことにこれを解説してい
メモリーとCPUそしてHDDの関係を教えてください。 - 机に座って作業する光景を思い浮かべてください。メモリーは机、そこに書類... - Yahoo!知恵袋
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q1413735184 机に座って作業する光景を思い浮かべてください。 メモリーは机、そこに書類を広げて仕事をします。 CPUは脳、物を考えたり計算したりします。 HDDは引出し、大量の書類を収納する事が出来ます。 HDDは大容量ですがあまり速くありません。 そして何より目的の書類を捜すのに非常に時間がかかります。 これも引出しと同じですね。 メモリは机ですが書類を重ねることは出来ません。 机の面積(メモリ容量)が足りなくなると、 置けない書類は引き出しに一旦収納しないといけません。 出し入れの時間がかかるので非常に作業効率が下がります。 逆に机の面積に余裕があると、 一旦出した書類を片付けずに置いておいて、 再度必要になった時にすぐ使うことが出来ます。 これをディスクキャッシ
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