Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
「プログラマーのためのCPU入門」は入り口として丁度よい!
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
forrep
February 28, 2024
Programming
38k
54
Share
「プログラマーのためのCPU入門」は入り口として丁度よい!
forrep
February 28, 2024
More Decks by forrep
See All by forrep
サービスに組み込むAIのパターン/アンチパターン
forrep
0
120
Linux && Docker 研修/Linux && Docker training
forrep
28
5.7k
RAGにベクトルDBは必要ない!DBも不要で運用めちゃ楽な RAG Chatbot を作った話
forrep
38
18k
Google Analytics でサイト速度を計測する / Measure site speed with Google Analytics
forrep
2
420
最近コードレビューで指摘したこと
forrep
4
610
DevTools でパフォーマンスチューニング入門 / Introduction to Performance Tuning with DevTools
forrep
2
520
技術的負債に対する視力を得る / How to View Technical Debt
forrep
0
920
しくじり先生 - NFS+sqliteで苦労した話から学ぶ、問題解決の考え方 / problem-solving approach
forrep
1
1.4k
理屈で考える、データベースのチューニング / Database tuning How-To
forrep
28
9.7k
Other Decks in Programming
See All in Programming
空間オーディオの活用
objectiveaudio
0
160
AI駆動開発勉強会 広島支部 第一回勉強会 AI駆動開発概要とワークショップ
hayatoshimiu
0
140
My daily life on Ruby
a_matsuda
3
410
ふにゃっとしない名前の付け方 〜哲学で茹で上げる、コシのあるソフトウェア設計〜
shimomura
0
120
20260514_its_the_context_window_stupid.pdf
heita
0
1k
ローカルLLMでどこまでコードが書けるか / How much code can be written on a local LLM
kishida
2
370
Surviving Black Friday: 329 billion requests with Falcon!
ioquatix
0
3.2k
Skillは並べた。動かなかった。契約で繋いだ。— 65個のSkillから、自走する開発サイクルへ
junholee
0
640
SkillsをS3 Filesに置く時のあれこれ
watany
3
1.6k
AIを導入する前にやるべきこと
negima
2
360
運転動画を検索可能にする〜Cosmos-Embed1とDatabricks Vector Searchで〜/cosmos-embed1-databricks-vector-search
studio_graph
3
960
KMP × Kotlin 2.3 - How Android Got Slower While iOS Builds Improved by 47%
rio432
0
200
Featured
See All Featured
What Being in a Rock Band Can Teach Us About Real World SEO
427marketing
0
230
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.8k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
17k
How GitHub (no longer) Works
holman
316
150k
Bash Introduction
62gerente
615
210k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
How to build a perfect <img>
jonoalderson
1
5.5k
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
Building Adaptive Systems
keathley
44
3k
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
5
1.1k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.8k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
247
13k
Transcript
「プログラマーのためのCPU入門」 は入り口として丁度よい! ~ Webエンジニア目線 ~ 1 株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部 羽山純
自己紹介 • 名前 ◦ 羽山 純(Jun Hayama) • 所属 ◦
株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部 • 技術領域 ◦ バックエンド・インフラ ◦ パフォーマンス改善 ▪ MySQLでプライマリキーをUUIDにする前に知っておいて欲しいこと ◦ AI(企業審査AI) • 個人活動 ◦ アプリ開発 2
紹介する書籍 プログラマーのためのCPU入門 - CPUは如何にしてソフトウェアを 高速に実行するか いわゆる「低レイヤ」の書籍です 3 Takenobu Tani.(2023-1-25).“プログラマーのためのCPU入門 -
CPUは如何にしてソフトウェアを高速に実行するか”.ラムダ ノート.https://www.lambdanote.com/products/cpu
「低レイヤ」について、こう思っていませんか? • WebエンジニアにはCPUほどの低レイヤは必要ない • クラウド環境だから細かいことを考えなくてもよい • 現代のCPUは十分に速いから気にしなくてもよい → そんなことはありません 4
本書で得られるメリット(1) 本書で得られるメリット(1) カーネルの理解を深められる 5
カーネルの知識を深められる 上位レイヤは下位レイヤに依存し、 各レイヤの習得には1~2レイヤ下までの知識が必要です 本書はCPUへの理解を通して カーネルの理解を深めてくれます 6 アプリケーション ライブラリ・FW ランタイム・VM コンパイラ
ユーザー空間 カーネル ハードウェア OS CPU 他 言語 依存 依存 依存 依存 依存
本書で得られるメリット(2) 本書で得られるメリット(2) 長く生きる汎用的な知識と問題解決力 7
山で遭難したら登れ 「山で遭難したら登れ」と言われます 逆すり鉢の形状で山頂に近づくほど狭くなるため 登ると正規ルートに復帰できる可能性が 高くなります この形は先ほどの「低レイヤ」の図 と似てませんか? 8
低レイヤほどバリエーションが減少 アプリケーションは要件やサービスだけ星の数ほど ライブラリ・FW は Django, Flask, SpringBoot, Rails, , ,
その下層は Python, Java, Ruby, , , OS は Linux がデファクト 低レイヤほどバリエーションが少なく 長く使える汎用的な知識となります 9 アプリケーション ライブラリ・FW ランタイム・VM コンパイラ ユーザー空間 カーネル ハードウェア OS CPU 他 言語
問題解決力 問題解決では、順に低レイヤに降りると解決しやすいです いずこかで発生した問題に対し、 降りられる限界のレイヤが そのエンジニアの力量です 本書でCPUの知識を通して カーネルへの理解を深めると 問題解決力が上昇します 10 アプリケーション
ライブラリ・FW ランタイム・VM コンパイラ ユーザー空間 カーネル ハードウェア OS CPU 他 言語
本書で得られるメリット(3) 本書で得られるメリット(3) パフォーマンスはやっぱり大切 11
アプリ・インフラの高速化のヒントがたくさん • システムコールが遅い理由を仕組みから理解できた • メモリは仮想記憶のため1度の取得に2回のアクセスが必要 ◦ 仮想アドレスと物理アドレスをページテーブルで変換 ◦ ページテーブルのキャッシュ(TLB)をミスするととても遅い ◦
巨大なメモリ空間を利用するとページテーブルが肥大化する • メモリはCPUより4倍ほど遅いが、L1キャッシュミスすると 100倍ほどまで遅くなる、メインメモリはとても遅い ◦ 小さいメモリ空間の利用は速いが、巨大なメモリ空間をランダ ムで使うと、キャッシュミスして100~1000倍は遅い • 複数コア・マルチスレッドで同一アドレスへの書き込みを行 うと「コヒーレンスミス」が発生して非常に遅い ◦ マルチプロセスモデルの方が優れているシーンもある 12
まとめと余談 Webエンジニア目線で本書は CPUを通してカーネルの知識を深めるために有用です そして、効率的なアルゴリズムを組むのに最適な知識が たくさん詰まっています パズルの最適解を探すアプリを開発していた時代に 出会っていたら、あと2割は演算を速くできたと思います 13