Resources
BurntSushi обновил ripgrep для Arm пользуясь моими советами и статьёй, что не может не радовать, теперь с его слов "In short, simple ripgrep searches (likely the most common kind) get about twice as fast on Apple silicon now."
Unrelated.
Одна из больших ошибок в науке перформанса, на которую я обращал не так много внимания в первые годы, хотя стоило бы -- утилизация. Я очень люблю разворачивать циклы, улучшать алгоритмы и тд, но микробенчмарки врут, они однопоточные часто, и они часто всю память кладут в L1/L2 кеш и получается очень красиво, мол, вот вам, соптимизировали. Сейчас я даже не говорю про промахи мимо кешей, а именно как хорошо вы можете утилизировать все ресурсы. Memory bandwidth между памятью и ядрами сейчас упирается в 30-100 GB/s и не растёт. После этого порога -- тьма. Это означает, что в целом бесполезно оптимизировать хоть что угодно -- вы упёрлись в память. На одном процессе с десяток потоков не так страшно, но когда вы пытаетесь загрузить машинку и каждый процесс кушает свои 5-10GB/s, то в целом вы никогда не увидите, что упираетесь в CPU. И опять же, бесполезно оптимизировать хоть что-то на микробенчмарках, вы упираетесь в потолок, потому что просто хотите прочитать или записать память.
Какие ошибки и эффекты у этого всего?
1. "Ух, сейчас распараллелим на 32 потока и заживём". Нет, упрётесь в потолок и будете как на однопоточном.
2. "Что-то на одной машинке 99th latency совершенно другая, хотя вроде железо одно и то же". Да, потому что соседи могут всё скушать, а вам не особо что останется.
3. "Сэкономили 10% CPU, сейчас закажем машинок поменьше". Увы, не всегда
4. "Давайте кешик побольше сделаем и заживём". Опять же, шаг влево и бекенды будут отвечать в разы хуже
На практике пока не всё так плохо, но процессоры всё ещё развиваются, а скорость передачи данных всё, у неё истек закон Мура. 3-5% в год?
Что делать?
Уменьшайте работу с памятью. Трогайте горячие данные чаще, холодные реже. Собирайте кеш промахи (LLC-load-misses в perf stat) профайлом и уменьшайте их (хотя это может помочь *соседу* на машине, а не вам). Меньше алгоритмов на табличках, больше на CPU, меньше данных в целом. Удаляйте данные, перекладывайте меньше jsonов в конце концов, а.
BurntSushi обновил ripgrep для Arm пользуясь моими советами и статьёй, что не может не радовать, теперь с его слов "In short, simple ripgrep searches (likely the most common kind) get about twice as fast on Apple silicon now."
Unrelated.
Одна из больших ошибок в науке перформанса, на которую я обращал не так много внимания в первые годы, хотя стоило бы -- утилизация. Я очень люблю разворачивать циклы, улучшать алгоритмы и тд, но микробенчмарки врут, они однопоточные часто, и они часто всю память кладут в L1/L2 кеш и получается очень красиво, мол, вот вам, соптимизировали. Сейчас я даже не говорю про промахи мимо кешей, а именно как хорошо вы можете утилизировать все ресурсы. Memory bandwidth между памятью и ядрами сейчас упирается в 30-100 GB/s и не растёт. После этого порога -- тьма. Это означает, что в целом бесполезно оптимизировать хоть что угодно -- вы упёрлись в память. На одном процессе с десяток потоков не так страшно, но когда вы пытаетесь загрузить машинку и каждый процесс кушает свои 5-10GB/s, то в целом вы никогда не увидите, что упираетесь в CPU. И опять же, бесполезно оптимизировать хоть что-то на микробенчмарках, вы упираетесь в потолок, потому что просто хотите прочитать или записать память.
Какие ошибки и эффекты у этого всего?
1. "Ух, сейчас распараллелим на 32 потока и заживём". Нет, упрётесь в потолок и будете как на однопоточном.
2. "Что-то на одной машинке 99th latency совершенно другая, хотя вроде железо одно и то же". Да, потому что соседи могут всё скушать, а вам не особо что останется.
3. "Сэкономили 10% CPU, сейчас закажем машинок поменьше". Увы, не всегда
4. "Давайте кешик побольше сделаем и заживём". Опять же, шаг влево и бекенды будут отвечать в разы хуже
На практике пока не всё так плохо, но процессоры всё ещё развиваются, а скорость передачи данных всё, у неё истек закон Мура. 3-5% в год?
Что делать?
Уменьшайте работу с памятью. Трогайте горячие данные чаще, холодные реже. Собирайте кеш промахи (LLC-load-misses в perf stat) профайлом и уменьшайте их (хотя это может помочь *соседу* на машине, а не вам). Меньше алгоритмов на табличках, больше на CPU, меньше данных в целом. Удаляйте данные, перекладывайте меньше jsonов в конце концов, а.