X86 ವೆಕ್ಟರೈಸ್ಡ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಅಂಶ ಪರಮಾಣುತ್ವವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

X86 ರಲ್ಲಿ ಸಿಮ್ಡ್ ಪರಮಾಣುತ್ವದ ರಹಸ್ಯವನ್ನು ಬಿಚ್ಚಿಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಆಧುನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ಸಿಮ್ಡಿ (ಏಕ ಸೂಚನೆ, ಬಹು ಡೇಟಾ) ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಅಂಶ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪರಮಾಣುತ್ವವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸವಾಲಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ. `ಪರಮಾಣು ಜೊತೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಹಂಚಿದ_ಅರ್ರೆ [] `ವೆಕ್ಟರೈಸ್ಡ್ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಅಂಶಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಹರಿದುಹೋಗುವ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. 🚀

ಇಂಟೆಲ್‌ನ ಕೈಪಿಡಿಗಳು ವೆಕ್ಟರ್ ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಜೋಡಿಸಲಾದ 8-ಬೈಟ್ ಪ್ರವೇಶಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಮಾಣು, ದೊಡ್ಡ ಗಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಅಂಶ-ಬುದ್ಧಿವಂತ ಪರಮಾಣು ನಲ್ಲಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು. ಇದು ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರೂಫಿಂಗ್ ಸಿಮ್ಡಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ.

ಸಮಾನಾಂತರ ಹುಡುಕಾಟ, ವೆಕ್ಟರೈಸ್ಡ್ ಸಂಕಲನ, ಅಥವಾ ಮೆಮೊರಿ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಶೂನ್ಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮುಂತಾದ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಪರಮಾಣು ಖಾತರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು vmaskmov, gall ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ನಂತಹ ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಂಶವನ್ನು ಹರಿದು ಹಾಕುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಬೇಕು. ಪರಮಾಣುತ್ವದ ತಪ್ಪು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಓಟದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ⚠

ಈ ಲೇಖನವು X86 ವೆಕ್ಟರ್ ಲೋಡ್/ಅಂಗಡಿ ಪರಮಾಣುತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ, ಇಂಟೆಲ್‌ನ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಮತ್ತು ನೈಜ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಡೆಯುತ್ತದೆ. ಅಂಶ-ಬುದ್ಧಿವಂತ ಪರಮಾಣುತ್ವವನ್ನು ನಾವು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ can ಹಿಸಬಹುದೇ ಅಥವಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೋಸಗಳ ಸುತ್ತ ನಾವು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕೇ? ವಿವರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ ಮತ್ತು ಸತ್ಯವನ್ನು ulation ಹಾಪೋಹಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸೋಣ.

ಎಕ್ಸ್ 86 ರಲ್ಲಿ ಪರಮಾಣುತ್ವ ಮತ್ತು ಸಿಮ್‌ಡಿಗೆ ಆಳವಾಗಿ ಧುಮುಕುವುದು

ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಬೀಗಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಸಮಾನಾಂತರ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು std :: ಪರಮಾಣು ಬಳಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಎಳೆಗಳು ಹಂಚಿಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬರೆಯುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪರಮಾಣು ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಶೂನ್ಯೇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು . `Std :: memory_order_relaxed` ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಂಶಗಳ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ನಾವು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತೇವೆ. ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ ನಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಇಲ್ಲದೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ನವೀಕರಣಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. 🚀

ಎರಡನೆಯ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಎವಿಎಕ್ಸ್ 2 ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಿಮ್ಡಿ (ಏಕ ಸೂಚನೆ, ಬಹು ಡೇಟಾ) ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. `_MM256_LOAD_SI256` ಮತ್ತು` _MM256_STORE_SI256` ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ, ನಾವು 256-ಬಿಟ್ ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ಅನೇಕ ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಬಹುದು. ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ನಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. `ಅಲಿಗ್ನಾಸ್ (32) with ನೊಂದಿಗೆ ಮೆಮೊರಿ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದು` ಜೋಡಿಸದ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶ ದಂಡವನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ನೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿದೆ.

ದೃ softure ವಾದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ, ಸರಿಯಾದ ಯುನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಅಗತ್ಯ. ಮೂರನೆಯ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪರಮಾಣು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಗೂಗಲ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. `STD :: ಪರಮಾಣು ಪರಮಾಣುತ್ವವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ`` assert_eq` ನಂತಹ ಪ್ರತಿಪಾದನೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಲೋಡ್-ಅಂಗಡಿ ನಡವಳಿಕೆಯು ಮರಣದಂಡನೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಹಣಕಾಸು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ನಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ-ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಈ ರೀತಿಯ ation ರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸಬೇಕು. ಪರಮಾಣುತ್ವದ ವೈಫಲ್ಯವು ತಪ್ಪಾದ ಹಣಕಾಸಿನ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಅಥವಾ ಭ್ರಷ್ಟ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಅಂತಹ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಅನಿವಾರ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ⚠

ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು x86 ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರೈಸ್ಡ್ ಗಣನೆ ಮತ್ತು ಪರಮಾಣು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. `ಎಸ್‌ಟಿಡಿ :: ಪರಮಾಣು` ವಿಧಾನವು ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಹು-ಥ್ರೆಡ್ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಎವಿಎಕ್ಸ್ 2 ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರವು ಬೃಹತ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ , ಇದು ಡೇಟಾ-ಹೆವಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ . ಎರಡೂ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ಆಧುನಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಯಾದ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ಏಕಕಾಲೀನ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ನಿರೋಧಕ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ .

#include <atomic>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <thread>
std::vector<std::atomic<int>> shared_array(100);
void vectorized_sum() {
    int sum = 0;
    for (size_t i = 0; i < shared_array.size(); ++i) {
        sum += shared_array[i].load(std::memory_order_relaxed);
    }
    std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;
}
int main() {
    std::thread t1(vectorized_sum);
    t1.join();
    return 0;

#include <immintrin.h>
#include <iostream>
#include <vector>
alignas(32) int shared_array[8] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8};
void simd_vectorized_load() {
    __m256i data = _mm256_load_si256((__m256i*)shared_array);
    int result[8];
    _mm256_store_si256((__m256i*)result, data);
    for (int i = 0; i < 8; ++i) {
        std::cout << result[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
}
int main() {
    simd_vectorized_load();
    return 0;

#include <gtest/gtest.h>
#include <atomic>
std::atomic<int> test_var(42);
TEST(AtomicityTest, LoadStoreAtomicity) {
    int value = test_var.load(std::memory_order_relaxed);
    ASSERT_EQ(value, 42);
}
int main(int argc, char argv) {
    ::testing::InitGoogleTest(&argc, argv);
    return RUN_ALL_TESTS();

ವೆಕ್ಟರೈಸ್ಡ್ ಎಕ್ಸ್ 86 ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದು

X86 ರಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರೈಸ್ಡ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಸಮಾನಾಂತರ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದು. ಹಿಂದಿನ ಚರ್ಚೆಗಳು ಪ್ರತಿ ಅಂಶ ಪರಮಾಣುತ್ವದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದರೂ, ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಯೆಂದರೆ ಮೆಮೊರಿ ಜೋಡಣೆ . ತಪ್ಪಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ದಂಡ ಅಥವಾ ವಿವರಿಸಲಾಗದ ವರ್ತನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಎವಿಎಕ್ಸ್ 2 ಮತ್ತು ಎವಿಎಕ್ಸ್ -512 ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ . `ಅಲಿಗ್ನಾಸ್ (32)` ಅಥವಾ `_MM_MALLOC` ನ ಸರಿಯಾದ ಬಳಕೆಯು ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ಸಿಮ್ಡಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ನಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಚಕ್ರವು ಎಣಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ⚡

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸದ ಮತ್ತೊಂದು ಅಂಶವೆಂದರೆ ಸಂಗ್ರಹ ಸುಸಂಬದ್ಧತೆ . ಆಧುನಿಕ ಮಲ್ಟಿ-ಕೋರ್ ಸಿಪಿಯುಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಂಗ್ರಹ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ , ಆದರೆ ಪರಮಾಣು ವೆಕ್ಟರೈಸ್ಡ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸಬೇಕು. std :: ಪರಮಾಣು `std :: memory_order_seq_cst` ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಆದೇಶವನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಶಾಂತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಆದೇಶದ ಹೊರಗಿನ ಮರಣದಂಡನೆ ಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡಬಹುದು, ಇದು ಸ್ಥಿರತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಏಕಕಾಲೀನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಸಮಾನಾಂತರ ವಿಂಗಡಣೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಸಂಕೋಚನ ನಂತಹ ಸಂಗ್ರಹ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ವಿಳಂಬದಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಸಂಭಾವ್ಯ ಓಟದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಬೇಕು .

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಮಾಡಿದಾಗ , ಮತ್ತೊಂದು ಕಾಳಜಿ ಟಿಎಲ್‌ಬಿ (ಅನುವಾದ ಲುಕ್‌ಸೈಡ್ ಬಫರ್) ಎಸೆಯುವುದು . ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅನುಮಾನ ಅಥವಾ ಬಿಗ್ ಡಾಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತವೆ ಸಂಯೋಜಿತವಲ್ಲದ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರದೇಶಗಳು . `Vpgatherdd` ಅಥವಾ` vpscatterdd` ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವುದರಿಂದ ವರ್ಚುವಲ್ ಮೆಮೊರಿ ಅನುವಾದವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ . ಮೆಮೊರಿ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಿಫೆಚಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಯಾದೃಚ್ mory ಿಕ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ .