プログラマが知っておくべき、メモリ/ディスク/ネットワークの速度まとめ - Qiita
注: 無線ネットワークは干渉などによりこの数値より遅くなる状況も十分ありえます。 ポイント メモリからの読み込みとディスクからの読み込みはランダムアクセスで1000倍程度違う とは言え、最近はディスクも結構速い きちんと繋がれた有線ネットワークからの読み込みは、ディスクより速い つまり、ディスクから読むより、同じデータセンターのマシンのメモリから読んだほうが速い モバイルネットワークだと100キロバイトのデータでも1秒以上かかることがある メモリからの読込速度の遅さは、CPUのクロック数も10G/s程度なのと、本来はL1/L2キャッシュなどがあることを考えると通常意識しなくて良い 何故この参考値をまとめたか プログラミングをする際、どのくらいの時間でどのくらいのサイズ感の処理が出来るのかを考えられることが、ある一定規模以上のサービスを開発するときは必須条件になってくると思います。 なにより
マルチコアCPU上の並列化手法、その並列性能と問題点
GPU を使用した並列計算環境が一般的になりつつあります。ユーザサイド立ってみれば、「並列化適用方法の種類とその効果」をもう一度整理して考え、自分に合った手法を選択しなければいけないと思っている方も多いことでしょう。並列計算と言っても、プロセッサ・コア自体が自動的にSIMD（ベクトル処理）実行するものから、マルチコアを利用した自動並列、OpenMPによるスレッドレベルの並列実行、さらにプログラムを改造してマルチプロセスによる MPI 並列実行と様々な手法が用意されています。さらに、今、GPUを利用した many cores 並列を利用した並列実行も加わり、ユーザにとっては、自分でも手軽にできる方法の判断やその性能効果に関する一つの判断基準を持っておくことが必要でしょう。また、簡単な並列実行の原理等の知識があるだけでも、今後の many cores 並列時代に向けて、合理的な並列化のための指
アプリケーションがマルチスレッドでもマルチコアCPUを活かせない件 - blog.nomadscafe.jp
もっと詳しい方のフォロー募集です アプリケーションがマルチスレッドになってもネットワーク処理が分散されなければマルチコアを活かせない典型的な例です。id:viverの古橋さんがs100kpsとしてあげていた件にも近いかも。 memcachedで現象を確認します。最近のmemcachedはマルチスレッドで動くようになっているので、まずはそれを確認します。 $ memcached-tool localhost stats|grep threads threads 4 スレッドが4つで起動しています。 負荷がそれなりにある状態(8000req/sec程度)で、コマンドラインでtopを開き、「1」キーを押して、CPUごとの使用率を表示します。(例はFedora8 kernel-2.6.23) Tasks: 77 total, 1 running, 76 sleeping, 0 stopped, 0
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