В современном программировании оптимизация работы с памятью напрямую связана с пониманием того, насколько разные режимы доступа к данным влияют на производительность. Одним из ключевых факторов является локальность данных — когда операции чтения и записи выполняются с последовательными адресами памяти. Но насколько ощутимо замедляет случайный порядок доступа к данным? Каковы реальные показатели при работе с массивами разных размеров, которые помещаются в различные уровни кэш-памяти и в оперативную память, а также когда объем данных превышает возможности RAM? На эти вопросы отвечает серия экспериментальных исследований, проведённых на современных компьютерах с различной архитектурой и характеристиками. Современные компьютеры используют иерархическую кеш-память, которая включает несколько уровней: L1, L2, L3 и оперативную память (RAM). Каждый из этих уровней имеет разный размер, скорость доступа и ширину канала передачи данных.
Например, типичные размеры кэша уровня L1 составляют считанные килобайты, L2 — сотни килобайт, а L3 может насчитывать десятки мегабайт. Кэш работает с блоками данных — так называемыми кэш-линиями, часто размером около 64 байт, которые загружаются в память целиком. Таким образом, если программа обращается к данным последовательно, кэш-линия загружается единожды, а последующие операции проходят очень быстро благодаря локальности. Эксперименты включали операции суммирования элементов массива с плавающей точкой. В одном варианте данные считывались в порядке от первого до последнего элемента, обеспечивая максимальную локальность доступа.
Во втором случае порядок был случайным — индексы элементов перемешивались с помощью алгоритма Фишера-Йетса. Это позволило объективно оценить разницу в производительности между последовательным и случайным доступом. Результаты подтверждают классические представления о важности локальности, однако дают более точные цифровые измерения, которые позволяют понять масштаб эффекта для реальных приложений. При работе с массивами, размер которых не превышает кэш уровня L3, разница во времени на элемент минимальна. На современных системах среднее время обработки одного элемента при последовательном доступе варьируется от половины до одного наносекунды.
При выходе за пределы кэша L3, но пока данные помещаются в оперативную память, ситуация меняется. На экспериментах с MacBook на базе процессора M1 случайный порядок доступа оказался примерно в четыре раза медленнее по сравнению с последовательным. Для систем на базе Linux с процессорами AMD Ryzen разрыв был еще более заметен — от восьми до шестнадцати раз. Такую разницу можно объяснить не только более высокой латентностью обращения к оперативной памяти, но и различиями в архитектуре процессоров и систем управления кешем. Когда массив данных превышал объёмы доступной оперативной памяти, наблюдался резкий скачок времени обработки для обоих вариантов, но при случайном доступе замедление было особенно критичным.
На Linux-системах разница достигала более чем 50-кратного увеличения времени по сравнению с последовательным доступом. При этом на macOS наблюдалось выравнивание скорости для случайного и последовательного вариантов после большой задержки — возможно, из-за особенностей управления памятью и обработкой запросов к диску в конкретной операционной системе. Для очень больших массивов, которые не помещаются в оперативную память, применялся метод работы с данными через memory-mapped файлы (отображение файлов в адресное пространство процесса). Несмотря на удобство такой технологии, результаты показали, что она не всегда обеспечивает максимальную производительность. На MacBook использование memory-mapped файлов дало результаты, близкие к обычной работе с файлами, и не решило проблему замедления.
На Linux же наблюдалось более разумное поведение, где доступ к данным был организован эффективнее, что частично компенсировало снижение производительности. Также был проведен эксперимент с более прямым суммированием данных по частям без использования memory-mapped файлов. Этот подход показал, что можно добиться существенного повышения скорости, особенно на macOS, где memory-mapped файлы, возможно, не оптимизируются должным образом. На Linux такой тип ускорения был не так заметен, что, вероятно, связано с разницей в реализации подсистемы ввода-вывода и файловых систем. Интересной находкой стала оценка скорости алгоритма Фишера-Йетса для перемешивания индексов.
Для небольших массивов данный алгоритм эффективен, но при работе с массивами, размер которых измеряется в гигабайтах и более, Фишер-Йетс оказался значительно тормозящим. Автор эксперимента разработал двухпроходный механизм перемешивания, который разбивает задачу на более мелкие блоки, что обеспечивает более высокую скорость при масштабных данных. Обобщая, можно сказать, что ключевая причина замедления случайного доступа лежит в организации кеш-памяти и механизмах работы с блоками данных. Большие объемы информации требуют частого обращения к медленным уровням памяти, особенно при случайном доступе с низкой локальностью. Последовательный обход, напротив, благодаря загружаемым кэш-линиям и предсказуемым шаблонам доступа, обеспечивает значительный выигрыш в скорости.
Понимание этой разницы имеет широкое практическое значение. Оптимизация программ для улучшения локальности данных может повышать производительность в вычислениях с массивами, базах данных, системах обработки графики и машинного обучения. Особенно в современных условиях, когда данные быстро растут, а требования к скорости доступа непрерывно увеличиваются. Отдельно стоит отметить влияние аппаратной платформы и операционной системы. Эксперименты ясно показали, что одно и то же программное обеспечение на разных машинах и ОС ведет себя по-разному, что требует учета особенностей среды выполнения при разработке критичных к производительности приложений.
