Python Community

🧠 Как кэш CPU влияет на производительность кода на Python?

Лукас Аткинсон провёл эксперименты, чтобы выяснить, как поведение кэша процессора сказывается на времени выполнения кода на Python. Результаты оказались неожиданными.

🔍 Основные выводы:

- Последовательный доступ к спискам происходит быстрее, чем случайный
- При 200 тысячах элементов случайный доступ замедляется на 47%
- При 1.6 миллионах элементов — почти в 4 раза
- Python подвержен влиянию низкоуровневых аспектов памяти, включая кэш CPU

💡 Рекомендация: при работе с большими объёмами данных лучше использовать последовательный доступ — это действительно ускоряет код.

📖 Узнать больше: lukasatkinson.de (https://lukasatkinson.de/2024/python-cpu-caching/)

@Python_Community_ru

www.tg-me.com/us/Python Community/com.Python_Community_ru/2560

987 viewsApr 14 at 11:52

🧠 Как кэш CPU влияет на производительность кода на Python?

Лукас Аткинсон провёл эксперименты, чтобы выяснить, как поведение кэша процессора сказывается на времени выполнения кода на Python. Результаты оказались неожиданными.

🔍 Основные выводы:

- Последовательный доступ к спискам происходит быстрее, чем случайный
- При 200 тысячах элементов случайный доступ замедляется на 47%
- При 1.6 миллионах элементов — почти в 4 раза
- Python подвержен влиянию низкоуровневых аспектов памяти, включая кэш CPU

💡 Рекомендация: при работе с большими объёмами данных лучше использовать последовательный доступ — это действительно ускоряет код.

📖 Узнать больше: lukasatkinson.de (https://lukasatkinson.de/2024/python-cpu-caching/)

@Python_Community_ru

BY Python Community