ローカルメモリを効果的に理解する方法

CPUのデータアクセスはちょっと変わっていますが、非常に重要です。CPUは超高速で動作し、クロックサイクルごとに膨大な命令を処理するため、データへの高速アクセスが不可欠です。そのデータのほとんどはストレージメディア（ハードドライブやSSD）に保存されていますが、CPUに比べると確かに速度が遅いです。特にHDDはランダムリードが苦手で、SSDはこの点で大きな改善をもたらしましたが、それでもストレージは多くの処理に必要な速度に追いつくことができません。

ここでシステムRAMの出番です。システムRAMは、CPUが現在実行中の処理に必要なすべてのデータを保持するように設計されています。RAMのレイテンシはストレージよりもはるかに低いため、理論上はかなり高速です。しかし、ランダム読み取り速度が速い最速のRAMでさえ、CPUのわずかなレイテンシ（約400クロックサイクル）には追いつくことができません。これは大きな差です。優れたハードウェアは役立ちますが、CPUの実際の速度と比較すると、RAMは依然としてボトルネックとなります。

レイテンシを削減するためのキャッシュ

このギャップを埋めるため、現代のCPUにはL1、L2、L3という3層のキャッシュメモリが搭載されています。これらは、コアのすぐ近くにある小型の高速ストレージと考えてください。L1は非常に高速で、アクセスに通常約5クロックサイクルかかりますが、サイズは数KB程度と非常に小さいです。L2はサイズが大きいですが、少し遅く、約20クロックサイクルかかります。L3はL1やL2に比べて巨大ですが、アクセスに約200クロックサイクルと時間がかかります。キャッシュを使うことで、CPUはRAMよりも高速にデータを取得できるため、こうした速度低下を軽減できるというわけです。

さて、ここで奇妙な点があります。ほとんどの構成では、L1は非常に小さいため、それほど遠くまで検索する必要がないため、非常に高速です。一方、L2とL3は大きくなりますが、コアから遠いため、アクセスに時間がかかります。これらのサイズと速度のバランスを取ることが、CPUの性能低下を防ぐ鍵となります。CPUがキャッシュを検索して必要なもの（「ヒット」）を見つけると、通常は超高速になります。そうでない場合は、他の場所を探す必要があり、それが速度低下につながります。

留意すべき点の1つは、各キャッシュがどの程度共有されているかです。一部のキャッシュはローカルキャッシュで、1つのコアのみがアクセスできます。L3キャッシュのように、複数のコアで共有されるキャッシュもあります。L3キャッシュのように、大容量で低速なキャッシュでは、複数のコアに効率的にサービスを提供する必要があるため、キャッシュの共有は理にかなっています。しかし一方で、キャッシュの範囲を広げすぎるとアクセス速度が低下し、本来の目的が損なわれる可能性があります。一部のCPUでは、同じキャッシュに同時にアクセスするコアが多すぎると、キャッシュの共有によって速度低下を引き起こす可能性があります。これは、小さな町で発生する交通渋滞のようなものです。

共有が遅い

1つのコア専用のキャッシュはローカルメモリと呼ばれます。基本的には、そのコアのすぐそばにある小型で超高速なキャッシュです。L1キャッシュのようなものです。このようにアクセスを制限することで、他のコアを待つ必要がなくなり、速度が向上します。サイズが小さいため検索も高速で、コアが最も頻繁に使用するデータに最適です。しかし、もちろん、容量には限りがあるため、すべてのデータを保存できるわけではありません。

L2やL3のような共有キャッシュは、複数のコアからアクセスできます。これらのキャッシュは処理するデータ量が多いため、より大容量である必要があり、コアとの物理的な距離が重要になります。例えば、L3キャッシュは、ボトルネックにならずに複数の処理ユニットにサービスを提供する必要があるため、CPU内のすべてのコアで共有されることがよくあります。これはサイズと速度のバランスを取ることがすべてであり、実のところ、現代のCPU設計の本質はまさにこれです。つまり、これらすべての層のバランスを取り、すべてがスムーズに動作するようにすることです。

この概念はCPUだけに当てはまるわけではありません。GPUコアを考えてみてください。GPUコアは通常、コアごとにローカルメモリを持つのではなく、上位レベルで大きなプールを共有します。少し奇妙に思えるかもしれませんが、GPUコアの数が多いため、下位レベルのキャッシュ層を共有する傾向があります。これは設計こそ異なりますが、基本的な考え方は同じです。つまり、共有メモリは速度が遅くなる場合がありますが、大規模な並列処理にはより柔軟に対応できるということです。

RAMレベル

マルチCPUサーバーやクラスターになると、状況はさらに複雑になります。各CPUは独自のRAMプールを持つ場合もあれば、共有する場合もあります。各CPUが自身のRAMにのみアクセスする場合、それはローカルメモリとなり、そのプロセッサにとっては高速になりますが、全体的な柔軟性は低下します。複数のCPUがRAMを共有する場合は状況が異なり、より多くの調整が必要になり、遅延が発生することもあります。そのため、一部のハイエンドサーバーでは、CPUごとに異なるプール、あるいはすべてをカバーする共有プールなど、複雑なメモリ階層構造が採用されています。

ソフトウェアレベルで

ソフトウェア的には、プログラムはプロセスにメモリを割り当てます。複数のプロセスまたはスレッドが意図的にメモリを共有する場合もあります（マルチスレッドアプリケーションが同じ空間でデータを共有する場合など）。また、各プロセスが独自のプライベートメモリを使用する場合もあります（こちらが一般的なケースです）。プロセスが自身のメモリのみにアクセスする場合、ソフトウェア的にはほぼローカルメモリです。ローカルメモリは専用で分離されているため、より安全で高速である傾向があります。

結論

全体的に見て、ローカルメモリ（1つのコアまたはプロセスのみがアクセスできるメモリ）は高速で安全ですが、サイズが限られています。共有メモリ（キャッシュであれ実際のRAMであれ）はより多くのデータを処理できますが、複雑さが増し、速度低下の可能性が高まります。ローカルメモリと共有メモリの適切な組み合わせを見つけることが、パフォーマンスの高いシステムを実現する鍵となります。特にキャッシュ層は繊細なバランスを必要とします。小さすぎるとすぐにいっぱいになり、大きすぎると速度が低下します。通常、最新のCPUはこのバランスを適切に保っていますが、高負荷のタスクやカスタム設定では、キャッシュ設定を微調整することで顕著な違いが現れる場合があります。

とにかく、キャッシュの共有やデータの保存場所の理解はかなり技術的ですが、少なくともこれらのレベルが存在する理由と、それがパフォーマンスにどのような影響を与えるかについては、より深く理解できるようになりました。ハードウェア設計では、速度、容量、コストのバランスを取る必要があるため、これは終わりのないパズルのようなものです。

まとめ

• キャッシュ層 (L1、L2、L3) は、コアに近い小型で高速なキャッシュを使用して、CPU がデータに高速にアクセスできるようにします。
• ローカル キャッシュは高速ですがサイズが小さく、共有キャッシュはサイズが大きいですが、過度に使用すると速度が低下する可能性があります。
• あまりにも多くのコアが同じデータに対して競合している場合、キャッシュ共有によって速度低下が発生する可能性があります。
• マルチ CPU システムでは、RAM アクセスはローカルまたは共有になる可能性があり、速度と複雑さに影響します。
• ソフトウェア レベルでは、プロセスはメモリを共有することもできます。柔軟性は保たれますが、保護は弱くなります。

まとめ

重要なのは、データがCPUに滞ることなくスムーズに流れるようにすることです。小さなキャッシュがその大きな部分を占めていますが、サイズ、速度、そして共有のバランスをとることが、魔法のような、そして頭を悩ませる問題のほとんどを生み出しているのです。この記事が、現代のハードウェアの舞台裏で起こっていること、あるいは少なくともシステムの応答が遅いと感じるときに、少しでも状況を理解するのに役立つかもしれません。この情報が、誰かのトラブルシューティングやCPUの理解を深めるのに役立つことを願っています。