Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
「プログラマーのためのCPU入門」は入り口として丁度よい!
Search
forrep
February 28, 2024
Programming
52
37k
「プログラマーのためのCPU入門」は入り口として丁度よい!
forrep
February 28, 2024
Tweet
Share
More Decks by forrep
See All by forrep
Linux && Docker 研修/Linux && Docker training
forrep
28
5.5k
RAGにベクトルDBは必要ない!DBも不要で運用めちゃ楽な RAG Chatbot を作った話
forrep
38
17k
Google Analytics でサイト速度を計測する / Measure site speed with Google Analytics
forrep
2
370
最近コードレビューで指摘したこと
forrep
4
550
DevTools でパフォーマンスチューニング入門 / Introduction to Performance Tuning with DevTools
forrep
2
470
技術的負債に対する視力を得る / How to View Technical Debt
forrep
0
860
しくじり先生 - NFS+sqliteで苦労した話から学ぶ、問題解決の考え方 / problem-solving approach
forrep
1
1.3k
理屈で考える、データベースのチューニング / Database tuning How-To
forrep
28
9.4k
ブラウザの制約条件から考えるフロントエンドのリソース設計/Frontend Performance How to
forrep
2
860
Other Decks in Programming
See All in Programming
Go コードベースの構成と AI コンテキスト定義
andpad
0
150
Claude Codeの「Compacting Conversation」を体感50%減! CLAUDE.md + 8 Skills で挑むコンテキスト管理術
kmurahama
1
680
HTTPプロトコル正しく理解していますか? 〜かわいい猫と共に学ぼう。ฅ^•ω•^ฅ ニャ〜
hekuchan
2
560
AI Agent Tool のためのバックエンドアーキテクチャを考える #encraft
izumin5210
5
1.5k
PostgreSQLで手軽にDuckDBを使う!DuckDB&pg_duckdb入門/osc25hi-duckdb
takahashiikki
0
210
tsgolintはいかにしてtypescript-goの非公開APIを呼び出しているのか
syumai
7
2.4k
DevFest Android in Korea 2025 - 개발자 커뮤니티를 통해 얻는 가치
wisemuji
0
180
新卒エンジニアのプルリクエスト with AI駆動
fukunaga2025
0
240
組み合わせ爆発にのまれない - 責務分割 x テスト
halhorn
1
170
안드로이드 9년차 개발자, 프론트엔드 주니어로 커리어 리셋하기
maryang
1
140
tparseでgo testの出力を見やすくする
utgwkk
2
320
re:Invent 2025 のイケてるサービスを紹介する
maroon1st
0
160
Featured
See All Featured
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
13k
The Language of Interfaces
destraynor
162
26k
The Mindset for Success: Future Career Progression
greggifford
PRO
0
200
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3k
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
baasie
0
180
Impact Scores and Hybrid Strategies: The future of link building
tamaranovitovic
0
180
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.3k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2k
Building Experiences: Design Systems, User Experience, and Full Site Editing
marktimemedia
0
350
Kristin Tynski - Automating Marketing Tasks With AI
techseoconnect
PRO
0
110
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
7.8k
How GitHub (no longer) Works
holman
316
140k
Transcript
「プログラマーのためのCPU入門」 は入り口として丁度よい! ~ Webエンジニア目線 ~ 1 株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部 羽山純
自己紹介 • 名前 ◦ 羽山 純(Jun Hayama) • 所属 ◦
株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部 • 技術領域 ◦ バックエンド・インフラ ◦ パフォーマンス改善 ▪ MySQLでプライマリキーをUUIDにする前に知っておいて欲しいこと ◦ AI(企業審査AI) • 個人活動 ◦ アプリ開発 2
紹介する書籍 プログラマーのためのCPU入門 - CPUは如何にしてソフトウェアを 高速に実行するか いわゆる「低レイヤ」の書籍です 3 Takenobu Tani.(2023-1-25).“プログラマーのためのCPU入門 -
CPUは如何にしてソフトウェアを高速に実行するか”.ラムダ ノート.https://www.lambdanote.com/products/cpu
「低レイヤ」について、こう思っていませんか? • WebエンジニアにはCPUほどの低レイヤは必要ない • クラウド環境だから細かいことを考えなくてもよい • 現代のCPUは十分に速いから気にしなくてもよい → そんなことはありません 4
本書で得られるメリット(1) 本書で得られるメリット(1) カーネルの理解を深められる 5
カーネルの知識を深められる 上位レイヤは下位レイヤに依存し、 各レイヤの習得には1~2レイヤ下までの知識が必要です 本書はCPUへの理解を通して カーネルの理解を深めてくれます 6 アプリケーション ライブラリ・FW ランタイム・VM コンパイラ
ユーザー空間 カーネル ハードウェア OS CPU 他 言語 依存 依存 依存 依存 依存
本書で得られるメリット(2) 本書で得られるメリット(2) 長く生きる汎用的な知識と問題解決力 7
山で遭難したら登れ 「山で遭難したら登れ」と言われます 逆すり鉢の形状で山頂に近づくほど狭くなるため 登ると正規ルートに復帰できる可能性が 高くなります この形は先ほどの「低レイヤ」の図 と似てませんか? 8
低レイヤほどバリエーションが減少 アプリケーションは要件やサービスだけ星の数ほど ライブラリ・FW は Django, Flask, SpringBoot, Rails, , ,
その下層は Python, Java, Ruby, , , OS は Linux がデファクト 低レイヤほどバリエーションが少なく 長く使える汎用的な知識となります 9 アプリケーション ライブラリ・FW ランタイム・VM コンパイラ ユーザー空間 カーネル ハードウェア OS CPU 他 言語
問題解決力 問題解決では、順に低レイヤに降りると解決しやすいです いずこかで発生した問題に対し、 降りられる限界のレイヤが そのエンジニアの力量です 本書でCPUの知識を通して カーネルへの理解を深めると 問題解決力が上昇します 10 アプリケーション
ライブラリ・FW ランタイム・VM コンパイラ ユーザー空間 カーネル ハードウェア OS CPU 他 言語
本書で得られるメリット(3) 本書で得られるメリット(3) パフォーマンスはやっぱり大切 11
アプリ・インフラの高速化のヒントがたくさん • システムコールが遅い理由を仕組みから理解できた • メモリは仮想記憶のため1度の取得に2回のアクセスが必要 ◦ 仮想アドレスと物理アドレスをページテーブルで変換 ◦ ページテーブルのキャッシュ(TLB)をミスするととても遅い ◦
巨大なメモリ空間を利用するとページテーブルが肥大化する • メモリはCPUより4倍ほど遅いが、L1キャッシュミスすると 100倍ほどまで遅くなる、メインメモリはとても遅い ◦ 小さいメモリ空間の利用は速いが、巨大なメモリ空間をランダ ムで使うと、キャッシュミスして100~1000倍は遅い • 複数コア・マルチスレッドで同一アドレスへの書き込みを行 うと「コヒーレンスミス」が発生して非常に遅い ◦ マルチプロセスモデルの方が優れているシーンもある 12
まとめと余談 Webエンジニア目線で本書は CPUを通してカーネルの知識を深めるために有用です そして、効率的なアルゴリズムを組むのに最適な知識が たくさん詰まっています パズルの最適解を探すアプリを開発していた時代に 出会っていたら、あと2割は演算を速くできたと思います 13