Владстон Феррейра Фило - Теоретический минимум по Computer Science [Все что нужно программисту и разработчику]

В самом низу иерархии находится третичная память — устройства хранения, которые не всегда подключены к сети и доступны. Мы можем хранить десятки миллионов гигабайт данных на магнитном носителе или компакт-дисках. Доступ к таким данным, однако, требует, чтобы кто-то взял носитель и вставил его в считывающее устройство. Это может занимать минуты, а может и дни [83] Не верите? Тогда ближе к вечеру пятницы попросите ИТ-отдел сделать резервную копию магнитных лент. . Третичная память подходит только для архивации данных, к которым редко обращаются.

Технология, используемая в быстродействующих устройствах памяти (которые находятся в верхней части иерархической лестницы), с большим трудом поддается качественному улучшению. С другой стороны, «медленные» устройства памяти становятся быстрее и дешевле. Стоимость хранения данных на жестком диске десятилетиями падала, и, по всей видимости, эта тенденция будет продолжаться (рис. 7.13).

Кроме того, новые технологии приводят к ускорению дисков. Мы переключаемся с магнитных вращающихся дисков на твердотельные (SSD). Отсутствие подвижных частей делает их быстрее, надежнее и менее затратными в энергетическом плане.

SSD-диски становятся дешевле и быстрее каждый день, но они по-прежнему стоят дорого. Некоторые производители выпускают гибридные диски, сочетающие технологии SSD и магнитных дисков. Данные, к которым приходится обращаться часто, хранятся в SSD, а те, что бывают нужны реже, — в более медленном магнитном разделе. Когда последние начинают запрашиваться часто, они копируются в SSD-раздел гибридного диска — точно так же, как в случае с ОЗУ и кэшами в процессоре.

Рис. 7.13.Стоимость дисковой памяти в расчете на гигабайт объема

В этой главе мы разобрались с несколькими простыми принципами устройства компьютеров. Мы увидели, что всё , поддающееся вычислению, можно выразить в виде простых команд. Мы также узнали, что существует программа, называемая компилятором, которая транслирует наши сложные вычислительные команды в простые, понятные для ЦП. Компьютеры способны делать сложные вычисления просто потому, что их процессоры выполняют огромное количество базовых операций.

Мы узнали, что наши компьютеры имеют быстродействующие процессоры, но относительно медленную память. Доступ к памяти осуществляется не наугад, а согласно пространственной и временной локальностям. Это позволяет использовать более быстрые типы памяти для кэширования тех данных, доступ к которым производится наиболее часто. Мы проследили применение этого принципа на нескольких уровнях кэширования: от кэша L1 вниз по иерархической лестнице вплоть до третичной памяти.

Принцип кэширования, речь о котором шла в этой главе, применим во многих сценариях. Идентификация частей данных, которые используются вашим приложением чаще, и ускорение доступа к ним — одна из наиболее широко используемых стратегий, предназначенных для ускорения компьютерных программ.

• Таненбаум Э., Остин Т. Архитектура компьютера. — СПб.: «Питер», 2017.

• Современная реализация компилятора на C (Modern Compiler Implementation in C, Appel, https://code.energy/appel).

Мы хотим, чтобы компьютеры нас понимали. Вот почему мы выражаем наши предписания на языке программирования: это язык, который машина поймет. Вы не можете просто взять и сказать на языке Шекспира или Пушкина, что компьютер должен сделать, — если только вы не взяли на работу программиста либо не попали в сюжет научно-фантастического фильма. Пока что только программисты обладают неограниченными полномочиями сообщать машине, что ей делать. По мере углубления ваших познаний в языках программирования ваши возможности как программиста будут расти. В этой главе вы научитесь:

определять лингвистику , которая управляет программным кодом;

хранить вашу драгоценную информацию внутри переменных ;