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プログラマーが知っておくべき「PC内部の通信速度」
PCは計算を担当するCPUや一時的なデータ保存のためのメモリ、HDDやSSDなどの長期保存のためのストレージなどが相互にデータをやり取りしながら動作しています。「Latency Numbers Every Programmer Should Know」というサイトにPC内部のそれぞれの通信速度がまとまっています。 Numbers Every Programmer Should Know By Year https://people.eecs.berkeley.edu/~rcs/research/interactive_latency.html 以下のように色分けされたブロック(■)の数でそれぞれの速度が表されています。 PC内部で超高速な通信を行っているのがCPUとL1・L2などのキャッシュです。これらのキャッシュはCPUとメモリの速度差を埋めるためにCPUに搭載されています。詳細な役割は
東大のCPU実験で自作コア上の自作OS上で自作シェルを動かした話 - 旅する情報系大学院生
東大の情報科学科では3年の秋学期にCPU実験という、自分たちでCPU、コンパイラ、シミュレーターを作ってレイトレーシングを動かすことが単位要件の名物実験があります。僕らの班では12月初旬に単位要件を満たすCPUは出来ていたので、2/20にあった成果報告会までの間にIwashi班という自作CPU上でlinuxを動かすことを目標とした余興班を作ってこのエントリのタイトルにあるような結果に終わったのでその報告をしたいと思います。 コンテキストスイッチしている画像: 目次 目次 対象とする読者 自己紹介 できたこととできなかったこと 技術的な詳細 ISA よかったところ 悪かったところ 結論 ステート管理 Floating point UART 自作OS/Shellの仕様 動機 やること 実装方針 増えるレジスタ 増える命令 MMUの挙動 タイマ割り込みの挙動 iretの挙動 Kernelの実装
CPUの脆弱性 MeltdownとSpectreについてまとめてみた - piyolog
2018年1月3日にCPUに関連する3つの脆弱性情報が公開されました。報告者によるとこれらの脆弱性はMeltdown、Spectreと呼称されています。ここでは関連情報をまとめます。 脆弱性の概要 報告者が脆弱性情報を次の専用サイトで公開した。 Meltdown and Spectre (またはこちら) 3つの脆弱性の概要をまとめると次の通り。 脆弱性の名称 Meltdown Spectre CVE CVE-2017-5754（Rogue data cache load） CVE-2017-5753（Bounds check bypass） CVE-2017-5715（Branch target injection） 影響を受けるCPU Intel Intel、AMD、ARM CVSSv3 基本値 4.7(JPCERT/CC) 5.6(NIST) ←に同じ PoC 報告者非公開 論文中にx
なぜCPUにはL1・L2・L3というように複数のキャッシュレベルがあるのか？
「CPUのキャッシュは、L1が32KB、L2が256KB、L3が2MBという風に多層に分かれているが、なぜ、32KB＋256KB＋2MBのL1キャッシュではダメなのか？」という素朴な疑問に対して、ファビアン・ギーセン氏(ryg)が「1960年代の古いオフィスでの働き方」を例に挙げて明解に回答しています。 Why do CPUs have multiple cache levels? | The ryg blog https://fgiesen.wordpress.com/2016/08/07/why-do-cpus-have-multiple-cache-levels/ 前述の質問に対するショートバージョンの答えは、「それぞれのキャッシュには役割があるから」。大前提として、キャッシュは容量が大きいほどデータ転送速度が遅く、記憶密度が高く、省電力という性質を持つため、必要性に応じて異なる種類
EthernetやCPUなどの話 | GREE Engineering
こんにちわ。せじまです。今年に入ってからアクティビティトラッカーを二回壊しまして、新しい分野の製品って設計いろいろ難しいんだなと、しみじみ思う今日このごろです。 先日、社内勉強会で Ethernet や CPU などの話をしました。前回のCPUに関する話に続き、今回のスライドも幅広い方に読んでいただけそうな内容かと思いましたので、公開させていただくことにしました。前回のスライドを読んでない方は、できればそちらを読んでいただいてからの方が、より理解が深まるのではないかと思います。 忙しい人のために三行でまとめると 2020年代には、サーバのネットワークインターフェースが 40Gbps 超えてそうな予感 もし Ethernet でそれだけ大量のパケットをさばくなら、（標準化されてないけれど） Jumbo Frame 使わないと厳しいかも 2020年代には、NICやブロックデバイス等、CPUを取
CPUに関する話 | GREE Engineering
こんにちわ。せじまです。スティック型PCの購入は、 Core M版が出るまで見送ろうと思っている今日このごろです。 弊社では「Mini Tech Talk」という社内勉強会を隔週で開催しているのですが、それとは別に、「Infra Tech Talk」という社内勉強会を、半年くらい前から毎月開催しています。わたしはそこでほぼ毎月、45-60分くらいのスライドを作って話をしています。今までどういう話をしてきたかといいますと、TCPに関する話を二回、SSDに関する話を二回しました。（InnoDBに関する話だと軽く5-6時間くらいできるんですが、いささかマニアックなので、もっと幅広い人を対象に話をしています） 今までの話はちょっと社内向けの内容だったんですが、前回開催された Infra Tech Talk では、社外の方にも幅広く読んでいただける話ができたと思いましたので、その資料を slides
ISC 2015 - スパコン「京」の長期運用における故障解析から分かったこと
ISC 2015では18件のポスター発表が行われ、その中で、理研AICSの庄司氏の「Long term failure analysis of 10 petascale supercomputer」がアジア最優秀ポスター賞を受賞し、記念講演が行われた。 ISC 2015でアジアポスター賞を受ける理研AICSの庄司文由氏(中央)。右は筑波大の朴泰祐 教授、左はProceedings ChairのJulian Kunkel氏 おさらいであるが、京コンピュータは、82,944個のSPARC64 VIIIfxプロセサを使い、1.27PBのDIMMを搭載する巨大システムである。それに11PBのローカルファイルシステム(LFS)と30PBのグローバルファイルシステム(GFS)が付いている。
Linuxサーバの反応が遅い(重い)場合の原因の調査手順
概要 Linuxサーバの反応が遅い場合の調査手順のメモ。 実行する場合は自己責任でお願いします。 原因として考慮すべき事項 サーバが遅い場合には様々な原因がありますが、以下を考慮します。 CPU負荷 メモリ不足 ディスクI/O負荷 ネットワークI/O負荷 まず、どれが原因か調査する必要があります。 top コマンド 最初は「top」コマンドを利用します。 top - xx:xx:xx up 0 min, 1 user, load average: 1.44, 0.51, 0.18 Tasks: 87 total, 1 running, 86 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 0.7%us, 0.3%sy, 0.0%ni, 99.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Mem: 2057692k total, 291
Etsukata blog: FreakOut DSP 入札サーバの CPU 使用率を 30% 削減する Performance Tuning
はじめに 勤務先の FreakOut 社では RTB で広告枠を買い付ける DSP の開発・運用を行っています。RTB とは、インターネット広告のインプレッションが生じる毎に、広告枠の競争入札を行う仕組みです。 DSP とは、 RTB において、競争入札をする側のシステムになります。広告枠/広告を見ている人 に対し、最適な広告を、最適なタイミングで届ける機能を広告主に提供する仕組みです。 FreakOut DSP は最適な広告探索・入札価格調整のため、非常に多くのデータを参照し、沢山の演算処理を行います。広告を見ている人が過去にアクセスした Web ページの情報や検索ワード、さらに 広告がクリックされる予測確率(過去のログから機械学習で算出) などを参照し、入札価格を決定するのです。そのため、DSP で入札を担当するサーバは CPU がボトルネックになっており、台数も数百台に嵩んでいます。
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【レビュー】 Skylakeアーキテクチャを採用した「Core i7-6700K」レビュー