すべてのサイクルに対してマイクロオペレーションが実行されなかったサイクルの比率。実行ストールは、クリティカルな演算リソースの待機によって発生します。時間が費やされていることが判明しました。その関数のソースビューを表示し、ソース行ごとのハードウェア・イベントの状況を確認できます。ループで報告されています。関数のデータ・アクセス・パターンを見てみましょう。要素にアクセスしていますが、この要素はその前の反復でアクセスされる要素の近くにあるため、これはデータの局所性を利用した効率的なアクセスパターンといえます。アクセスパターンは効率的とはいえません。番目の要素にアクセスしなければなりません。内側のループカウンターであるためです。この効率の悪いデータ・アクセス・パターンはキャッシュミスを増加させ、これこそがプログラムのパフォーマンス低下の原因といえます。このアルゴリズムのもっと効率の良い実装方法について考えてみましょう。コードを少し変更するだけで、データ・アクセス・パターンを劇的に改善することができます。場合のアクセスパターン)。すべての行を計算します。ミスを減らすことで、パフォーマンスが大幅に向上します。プログラムのパフォーマンス・ボトルネックを発見するのに役立つ便利な機能がたくさんあります。高レベルの解析タイプは通常アルゴリズムの最適化に役立ち、低レベルの解析タイプはアプリケーション実行中のプロセッサーの動作を理解するのに役立ちます。近年のプロセッサーは非常に複雑で、エキスパートでなければ低レベルのパフォーマンス解析を行うことは難しいでしょう。理念は、低レベルのパフォーマンス解析を単純にし、誰もが簡単に行えるようにすることです。実行してみてください。次に行うべきことや問題を絞り込むためのヒントが得られるかもしれません。この記事では、データの局所性に関する問題の一例を説明しました。この例では、アルゴリズムを変更することでデータの局所性とパフォーマンスを向上させることができました。データの局所性が低い原因がデータ構造そのものにある場合、データのレイアウトを変更しなければ、データの局所性を向上させることは不可能です。優れたパフォーマンスとスケーラビリティーを得るためには、データの局所性を考慮してデータ構造とアルゴリズムを設計する必要があります。データの局所性を高めることで、シリアル・アプリケーションだけでなく、並列アプリケーションでもその利点が得られます。利用ガイドパフォーマンス解析は繰り返し作業です。解析機能を使用する際は、コード変更後に再度その解析を実行してください。つの実行のプロファイルを比較し、進捗状況を追跡することができます。目的は、低レベルのパフォーマンス解析への取りかかりを提供することです。製品ページコンパイラーの最適化に関する詳細は、最適化に関する注意事項を参照してください。マルチスレッド・アプリケーションでは、共有リソースにアクセスするコード領域へのエントリーの同期をとるために、ロックが使用されます。ロックで保護されたコード領域を「クリティカル・セクション」と呼びます。システムヒープからのメモリーの割り当ては、単純な処理ではありません。これは、システム・ランタイム・ライブラリーが、ヒープへのアクセス同期にロックを使用するためです。Applications」の日本語参考訳です。サイトはエクセルソフト株式会社が運営しています。社名、製品名などは一般に各社の表示、商標または登録商標です。