- Mäluhierarhia ja andmestruktuuride disain määravad suuresti protsessori vahemälu kasutamise.
- Kuumandmete grupeerimine, külgnevate konteinerite kasutamine ja SoA-mustrid vähendavad vahemälu puudujääke ja parandavad latentsust.
- Windowsis vabastab süsteemi ja draiverite värskendamine ning taustaprotsesside piiramine protsessorit, muutmälu ja vahemälu.
- Tarkvara optimeerimise täiendamine toite reguleerimise ja vajadusel riistvara täiustustega maksimeerib üldist jõudlust.
Protsessori vahemälu optimeerimine on üks neist teemadest, mis eristab "töötavat" koodi "lendavatest". Kui me mõistame, kuidas mälu on korraldatud, milliseid juurdepääsuaegu iga tase käsitleb ja kuidas riistvara käitub, saame saavutada tohutu jõudluse paranemise ilma masinaid muutmata.
Samal ajal kannatab märkimisväärne hulk Windowsi kasutajaid tavalisema probleemi käes: nende arvutid on aeglased. Ja sageli peitub probleemi juur just seal – mälu, vahemälu ja protsessori enda ebaefektiivses kasutamises. Hea madala taseme disaini (andmestruktuurid, mälule juurdepääsu mustrid) ja praktiliste kohanduste (puhastamine, värskendused, energiarežiimid jne) kombinatsiooniga on võimalik saavutada väga märgatavaid edusamme, alates väikestest 5% kasvudest kuni teatud olukordades 30–40% hüpeteni.
Mälu hierarhia ja latentsused: miks vahemälu reeglid kehtivad
Enne koodi timmimise või Windowsi seadistamise alustamist on oluline mõista ühte asja: mitte kõik mälud pole võrdsed. Erinevus L1-, L2-, L3-vahemälude, RAM-i või ketta kasutamise vahel on tohutu ja paljud vahemälu optimeerimised põhinevad sõna otseses mõttes aeglasemate tasemete kasutamise vältimisel nii palju kui võimalik.
Kaasaegses protsessoris on tüüpilised ligipääsuajad (suurusjärgus) ligikaudu järgmised: L1 vahemälule juurdepääs võtab umbes pool nanosekundit, hargnemise ennustamise möödalaskmine võtab mitu nanosekundit, L2 on umbes 7 ns, samas kui põhimälule juurdepääs võib ületada 100 ns. Kui liigume arvutist väljapoole (võrk, SSD, mehaaniline kõvaketas), siis numbrid tõusevad sadade tuhandete või miljonite nanosekunditeni.
See silmatorkav erinevus muudabki andmete õige korraldamise, vahemälu möödalaskmiste vähendamise ja järjestikuste juurdepääsumustrite kujundamise nii oluliseks. L1 vahemälus asuv tsükkel on oluliselt kiirem kui see, mis pidevalt pääseb juurde RAM-ile või SSD-le, isegi kui need täidavad loogiliselt sama funktsiooni.
Lisaks on protsessori vahemälu korraldatud mitmeks tasemeks: L1, mis on väga väike ja äärmiselt kiire; L2, mis on suurem ja mõnevõrra aeglasem; ning L3, mis on veelgi suurem ja sageli tuumade vahel jagatud. Idee on hoida kõige sagedamini ligipääsetavad andmed (nn kuumad andmed) käepärast ja ülejäänud paigutada aeglasematele tasemetele. Arendajatena saame aidata sellel loomulikult teoks saada hea andmestruktuuri disaini ja prognoositava juurdepääsu abil.
Mis on vahemälu ja miks see jõudlust mõjutab?
Vahemälu on mis tahes kontekstis (protsessor, ketas, veeb jne) kiire salvestusruum hiljuti kasutatud andmetele . Selle asemel, et alati pääseda juurde kõige aeglasemale allikale, säilitame koopia sellest, mida kõige tõenäolisemalt taaskasutatakse. See lühendab reageerimisaega ja vähendab koormust peamistele ressurssidele.
Üldiselt kasutatakse vahemällu salvestamist juurdepääsu kiirendamiseks ja kasutajakogemuse parandamiseks. Praktikas võimaldab see süsteemil sama riistvaraga rohkem tööd teha: vähem ootamist, vähem plokke ja vähem järjekordi. Seetõttu kasutatakse seda protsessorites, ketastes, brauserites, hajussüsteemides ja praktiliselt igas tarkvaras, mis töötleb intensiivselt andmeid.
Tüüpilise arvuti vahemälu on mitut tüüpi: ketta vahemälu (RAM, mis salvestab kõvakettalt andmeid), veebivahemälu (staatilised brauseri ressursid) ja protsessori vahemälu (L1, L2, L3). Need kõik töötavad sama põhiprintsiibi alusel: salvestada seda, mida tõenäoliselt hiljem vaja läheb, vältides aeglaste toimingute kordamist.
Vahemälu tüübid: ketta-, veebi- ja protsessori vahemälu
Reaalses süsteemis koondub mitu vahemällu salvestamise mehhanismi, igaüks omal tasemel. Nende mõistmine aitab nii paremini programmeerida kui ka diagnoosida, miks arvuti töötab oodatust halvemini.
Ketta vahemälu
Ketta vahemälu on mälu (tavaliselt RAM) ala, kuhu operatsioonisüsteem salvestab hiljuti kettalt loetud või sinna kirjutatud andmeid . Kui rakendus neid andmeid uuesti taotleb, kontrollib süsteem kõigepealt vahemälu: kui andmed on olemas, on juurdepääs neile palju kiirem kui kettale minek, eriti mehaaniliste kõvaketaste puhul.
See mehhanism vähendab drastiliselt laadimisaegu, vähendab füüsiliste lugemis- ja kirjutamisoperatsioonide arvu ning pikendab seega ketta eluiga . Juhtudel, kus samadele failidele (andmebaasid, serverid, ressursimahukad rakendused) on korduval juurdepääsul ketta vahemällu salvestamine oluline erinevus.
Veebi vahemälu
Teie brauseris salvestab veebivahemälu ajutiselt pilte, stiililehti, JavaScripti ja muid ressursse. See võimaldab teie brauseril juurde pääseda salvestatud teabele, kui külastate lehte uuesti või navigeerite sama veebisaidi jaotiste vahel, selle asemel, et seda võrgust uuesti küsida.
Tulemus on kahetine: lühem laadimisaeg kasutaja jaoks ja väiksem ribalaiuse tarbimine nii teie ühenduses kui ka sisu pakkuvas serveris. Kui aga vahemälu ei hallata korralikult, võivad ilmuda aegunud ressursid, mistõttu on mõnikord soovitatav see tühjendada.
Protsessori vahemälu: L1, L2 ja L3 tasemed
Jõudluse poolest on kroonijuveeliks protsessori vahemälu. Kaasaegsetel protsessoritel on mitu hierarhilist taset, mis on loodud andmete ja käskude juurdepääsu latentsuse minimeerimiseks. Üldiselt on L1 väikseim ja kiireim, L2 on keskmise tasemega ning L3 on suurim ja aeglaseim, sageli jagatud.
L1 vahemälu on tavaliselt jagatud käskude ja andmete osadeks, mille tüüpiline suurus on mõnikümmend kB tuuma kohta. See on äärmiselt kiire ja seda kasutatakse koheseks töötlemiseks. L2 vahemälul on suurem maht (sadadest kB-dest kuni mitme MB-ni) ja see toimib L1 varukoopiana. L3 vahemälu võib ulatuda mitme MB-ni või kümnete MB-deni, seda jagavad mitu tuuma ja see toimib viimase tasemena enne RAM-ile juurdepääsu.
Kui mälule juurdepääsu muster on mõistlikult järjestikune või etteaimatav, suudab riistvara seda ette näha ja andmed vastavatele vahemälu tasemetele viia. Kui see on kaootiline, täis juhuslikke hüppeid ja hajutatud struktuure, kulutab protsessor mälu ootamisele liiga palju aega ja protsessoril hakkab "igav". Siin tulebki mängu kooditaseme optimeerimine.
Optimeeri andmestruktuure protsessori vahemällu salvestamiseks
Suur osa jõudlusest sõltub sellest, kuidas me oma andmestruktuure kujundame. See ei ole sama, mis hiiglasliku objekti omamine, kus kuumad ja külmad väljad on segamini, kui sageli kasutatava eraldamine harva kasutatavast. Igal protsessorile toodud vahemälureal on oma hind; kui me täidame need read kasutute andmetega, raiskame ribalaiust.
Grupeeri kuumad andmed ja eralda külmad andmed
Põhistrateegia on tuvastada, millistele struktuuri väljadele ligi pääsetakse peaaegu igas operatsioonis („kuumad” andmed) ja millistele ainult aeg-ajalt („külmad” andmed). Esimesed tuleks mällu koos salvestada ja võimaluse korral ühte või paari vahemälu ritta mahutada. Viimaseid saab salvestada eraldi struktuuris, millele viitab pointer või indeks.
Näiteks pikkade stringidega (nimi, elulugu, e-post) kasutajaobjekti asemel, mis on segatud pidevalt kontrollitavate lippude või markeritega, on parem grupeerida "kuumad" andmed (id, viimane sisselogimine, aktiivne olek) kompaktseks struktuuriks ja jätta ülejäänud teave eraldi "detailide" struktuuri. Nii täidetakse vahemälu read peaaegu täielikult asjakohaste andmetega, kui kood käib kasutajate loendi läbi oleku või markeri kontrollimiseks.
Vähenda täiteainet ja kasuta iga rida paremini ära
Teine lahinguväli peitub struktuuride füüsilises disainis: väljade järjekorras ja tüüpides. Joondusprobleemide tõttu võib erineva suurusega tüüpide juhuslik segamine tekitada täitebaite, mis raiskavad ainult mälu ja mis veelgi hullem, vahemälu ridu.
Kui me järjestame andmestruktuuri nii, et esmalt rühmitatakse suured tüübid (nt doubles või int64_t), seejärel keskmised tüübid ja lõpuks väikseimad tüübid (bool, char), siis me tavaliselt vähendame või eemaldame suure osa täitest. See võimaldab vahemälu reale mahutada rohkem elemente, vähendades mäluhierarhia koormust ja mäluvigade tõenäosust.
Valige külgnevad konteinerid
Konteinerid, mis salvestavad elemente külgnevas mälus , näiteks vektorid, on üldiselt palju vahemälusõbralikumad kui struktuurid, mis põhinevad hõredatel sõlmedel, mis on omavahel seotud pointeritega (puud, klassikalised lingitud loendid jne). Vektori läbimisel suudab riistvara ideaalselt ennustada järgmist juurdepääsu ja eelnevalt laadida järgmised vahemäluread.
Seevastu sellised struktuurid nagu puupõhised kaardid või lingitud loendid jaotavad oma sõlmed üle kuhja, sundides protsessorit pidevalt pointerit taga ajama. Iga hüpe võib kaasa tuua vahemälu kadumise ja kuluka tagasipöördumise põhimällu. Seetõttu pakuvad paljud tänapäevased teegid tihedaid räsikaarte , avatud tabeleid ja muid konteinereid, mis püüavad andmeid võimalikult kompaktselt hoida.
Väikeste kogude veebipõhine salvestusruum
Paljud algoritmid hõlmavad väga väikeseid kogumeid (mõned täisarvud, mõned struktuurid), mida pidevalt luuakse ja hävitatakse. Kui igaüks neist kogumitest käivitab heapi eraldamise, siis lisaks mäluhalduskuludele on andmed ka hajutatud üle RAM-i. Lahenduseks on väikeste mahtude jaoks kasutada konteinereid, millel on võrgusalvestusruum.
Seda tüüpi konteiner reserveerib objektis endas ruumi 8 või 16 elemendile. Seni kuni seda piiri ei ületata, pole vaja heapile ligi pääseda ning andmed jäävad ülejäänud funktsiooni või klassi oleku külge seotuks, mis on vahemällu salvestamise seisukohalt väga kasulik.
Juurdepääsumustrid: AoS-ist SoA-ni ja bittide komplektide kasutamine
Isegi hästi struktureeritud vahemälude puhul määrab andmetele juurdepääsu muster suuresti jõudluse. Massiivi järjestikune läbimine ei ole sama, mis ühelt aadressilt teisele hüppamine pointerite loendi põhjal. Vahemälu kasutamise maksimeerimiseks on olemas mõned korduvad tehnikad.
Struktuuride massiiv (AoS) vs massiivide struktuur (SoA)
Klassikaline muster on üleminek "struktuuride massiivi" (AoS) disainilt "massiivistruktuurile" (SoA). AoS-is on iga element objekt, millel on palju välju (näiteks osakese asukoht ja mass) ning need elemendid salvestatakse järjestikku. Kui teil on vaja lugeda ainult osa neist väljadest (näiteks asukoht), olete sunnitud laadima vahemälu ridu, mis sisaldavad ka kasutamata andmeid.
SoA-s seevastu on erinevad atribuudid eraldatud paralleelseteks massiivideks: üks x-i, teine y-i, kolmas z-i, kolmas massi jaoks jne. Seega, kui algoritm värskendab ainult positsioone, pääseb see juurde ainult koordinaatmassiividele ja vahemälu ei saastata ebaolulise teabega . Lisaks soosib see disain vektoriseerimist ja SIMD-käskude kasutamist.
Bittide ja viidete indeksid
Väikeste domeenide puhul (nt lipud vahemikus 0 kuni 255) on bitikomplekti kasutamine palju tõhusam kui räsipõhine komplektistruktuur. 256 positsiooniga bitikomplekt hõivab vaid mõnikümmend baiti ja võimaldab väga kiireid, täielikult külgnevaid ja vahemälusõbralikke toiminguid, selle asemel, et lahendada kokkupõrkeid räsitabelis.
Samamoodi võib külgnevates massiivides pointerite asendamine indeksitega vähendada struktuuride suurust (32-bitised indeksid 64-bitiste pointerite asemel) ja parandada vahemälu sidusust. Sõlmede asemel, mis on hajutatud üle kuhja, salvestatakse sõlmede vektor ja neile pääseb juurde nende asukoha järgi, hõlbustades järjestikust läbimist.
Eeltoomine: millal tööga ette jõuda
Lisaks riistvaralisele eeltellimisele, mis püüab ette näha järjestikuseid juurdepääsumustreid, on meil tarkvaralised eeltellimise juhised andmete laadimise kiirendamiseks teatud juhtudel. See on mõttekas, kui muster on ennustatav, kuid mitte rangelt lineaarne, nagu see juhtub räsitabelites või lingitud loendites.
Üldine idee on lihtne: elemendi i töötlemisel annate riistvarale käsu tuua element i+1 (või mõni tulevane plokk) vahemällu. Kui selle elemendini jõutakse, on tõenäosus, et see on juba L1- või L2-tasandil, suur ja ooteaeg lüheneb. Seda saab rakendada kompilaatori eellaadimise primitiivide või spetsiaalsete teekide abil.
Siiski pole täiesti järjestikuste juurdepääsude puhul mõtet kasutada otsest eeltoomist, sest riistvara tegeleb sellega juba automaatselt. Tegelikult võib ebavajaliku eeltoomise lisamine vahemälu risustada ja jõudlust halvendada. Nagu jõudluse puhul peaaegu alati, on kõige parem mõõta enne ja pärast.
Vahemällu salvestatud asukoha, asendamise ja eellaadimise eeskirjad
Teoreetilisemal tasandil põhinevad vahemälusüsteemid poliitikatel, mis määravad, kuhu andmeid salvestada, millal neid hankida ja millised andmed ruumi puudumisel eemaldada. Kuigi neid üksikasju haldab riistvara või operatsioonisüsteem, aitab nende mõistmine teatud ebatavaliste käitumismustrite tõlgendamisel.
Asukoha osas saab kasutada mälu segmenteerimist või hulgaliselt seostavaid eraldamisskeeme, kus iga põhimälu aadress saab kaardistada ainult vahemälu alamhulga. See mõjutab konfliktide arvu ja kahe aadressi kattumise tõenäosust vahemälus.
Vahemälu tühjendamise (mis juhtub vahemälu puudumise korral) osas tulevad mängu asenduspoliitikad: LRU (kõige hiljuti kasutatud), FIFO või isegi juhuslik asendus. LRU püüab hoida vahemälus viimati kasutatud andmeid, eeldades, et neid uuesti vaja läheb, samas kui FIFO lihtsalt viskab vanimad andmed minema. Igal poliitikal on oma eelised, olenevalt tegelikust juurdepääsumustrist.
Eeltoomise osas on ajaloolistel mustritel põhinevad mehhanismid: kui riistvara tuvastab, et iga juurdepääs nihkub näiteks alati 64 baiti, kipub see eelnevalt tooma külgnevaid plokke . Muudel juhtudel kasutatakse põhimälu külastamise arvu minimeerimiseks ruumi eeltoomist (terve ploki toomine isegi siis, kui taotleti ainult osa sellest).
Vahemälu käitumise mõõtmine ja profileerimine
Optimeerimine ilma mõõtmiseta on nagu pimesi alustamine. On olemas jõudlusanalüüsi tööriistad, mis võimaldavad näha konkreetseid vahemälu mõõdikuid: viited, L1 vead, viimase taseme vahemälu (LLC) vead, vea protsent jne. Need mõõdikud näitavad, kas teie muudatused olukorda tegelikult parandavad.
Kui näiteks L1 vahemälu möödalaskmise määr on umbes 2–3%, peetakse seda üldiselt mõistlikuks, samas kui väga kõrge möödalaskmise määr viimase taseme vahemälus võib viidata ruumilistele või ajalistele lokaalsusprobleemidele . Nende näitajate kombineerimine protsessori ja mälu profiilidega aitab tuvastada, millised koodi osad mäluhierarhiat kõige rohkem koormavad.
Vahemälu ja jõudluse optimeerimine Windowsis
Lisaks koodile endale imestavad paljud kasutajad, miks nende Windowsi arvuti töötab nii aeglaselt, kui sellel on "teoreetiliselt" hea protsessor ja muutmälu. Osaliselt peitub vastuses see, et operatsioonisüsteem, residentrakendused ja kogunenud digitaalne rämps tarbivad pidevalt protsessorit, mälu ja vahemälu, jättes oluliste ülesannete jaoks vähem ressursse. Windows 10 ja Windows 11 mitmete spetsiifiliste optimeerimiste rakendamisega on võimalik vabastada protsessori ja muutmälu ressursse ( näiteks virtuaalmälu konfigureerimise abil ), vähendada taustaprotsesse ja parandada süsteemi võimet asjakohaseid andmeid vahemällu salvestada. Sõltuvalt esialgsest olukorrast võivad need täiustused ulatuda väikestest muudatustest kuni oluliste muutusteni üldises jõudluses.
Windowsi ja draiverite värskendamine
Väga elementaarne samm, mida paljud inimesed unustavad, on nii operatsioonisüsteemi kui ka draiverite ajakohasena hoidmine. Windowsi värskendused ei too kaasa ainult turvaparandusi: need sisaldavad sageli ressursihalduse täiustusi , mälulekete parandusi ja kerneli optimeerimist.
Windowsi sätete paneelilt (Start > Sätted > Värskendamine ja turvalisus > Windows Update) saate otsida nii üldisi värskendusi kui ka valikulisi pakette, sealhulgas mittekriitilisi draivereid, mis optimeerivad teie protsessori, graafikakaardi või kiibistiku jõudlust. Nende komponentide installimine aitab lahendada kitsaskohti või stabiilsusprobleeme, mis mõjutavad otseselt vahemälu ja mälu kasutamist.
Keela värskenduste P2P levitamine
Alates Windows 10-st saab süsteem värskendusi alla laadida ja teiste arvutitega jagada P2P-mehhanismi abil. Kuigi see süsteem on leidlik, tähendab see, et arvuti kasutab värskenduste levitamiseks protsessorit, võrku ja kettaruumi , mis pole alati soovitav.
Windows Update'is funktsiooni „Edastamise optimeerimine” keelamine takistab teie arvutil värskendusfragmentide teistele arvutitele edastamist või allalaadimist. See vabastab ressursse, vähendab taustategevust ja võib parandada üldist jõudlust, eriti vähem võimsates süsteemides.
Vabastage kettaruumi ja eemaldage rämpsfailid
Kui teie kõvaketas on täis või peaaegu täis, on Windowsil vähem ruumi lehitsemiseks ja ajutiste failide loomiseks, mis mõjutab lõppkokkuvõttes jõudlust. Sisseehitatud kettapuhastustööriista abil saate kustutada ajutisi faile, värskendada jääke, prügikastis olevaid üksusi ja muid mittevajalikke andmeid.
Lisaks sellele puhastustööriistale on soovitatav regulaarselt tühjendada prügikasti ja kasutada Windowsi salvestusvalikuid kogunenud ajutiste failide kustutamiseks. Mida vähem on süsteemikettal ruumi, seda tõhusamalt töötab mälu alamsüsteem ja seda tõhusamalt toimib ketta vahemälu.
Optimeeri käivitus- ja taustaprogramme
Üks igapäevaselt kasutatava arvuti protsessori ja vahemälu suurimaid vaenlasi on programmid, mis käivituvad automaatselt ja töötavad taustal: sünkroniseerijad, värskendajad, väikesed utiliidid, mida me vaevu kasutame jne. Kuigi need võivad tunduda kerged, lisab igaüks neist niite, mälu, kettale juurdepääsu ja vahemälu tarbimist.
Tegumihalduri või Sysinternalsi abil protsesside jälgimiseks saate vahekaardil Startup keelata mittevajalike rakenduste automaatse laadimise. Samuti saate privaatsusseadete alt kontrollida, millised rakendused tohivad taustal töötada. Selle loendi lühendamine mitte ainult ei paranda käivitusaega, vaid vähendab ka protsessori ja muutmälu pidevat koormust.
Vähendage graafilisi efekte ja teavitusi
Aknaanimatsioonid, läbipaistvused ja muud visuaalsed kaunistused tarbivad ressursse. Vanemate või vähem võimsate arvutite puhul võib olla kasulik Windowsi sätteid kohandada, et jõudlust välimusele eelistada. Seda saab teha süsteemi täiustatud valikute kaudu jõudluse jaotises, valides kiirust eelistava konfiguratsiooni.
Samamoodi võib liiga palju teavitusi nii kasutajat kui ka seadet üle koormata . Mittevajalike teavituste keelamine mitte ainult ei lihtsusta kasutuskogemust, vaid hoiab ära ka taustaprotsesside ja kontrollide liiga sagedase töötamise.
Toiterežiimid, talveunerežiim ja tippjõudlus
Windows sisaldab mitmeid energiarežiimi, mis mõjutavad otseselt protsessori haldamist: kas prioriteediks on aku tööiga või puhas jõudlus. Laua- ja sülearvutite puhul, mis on vooluvõrku ühendatud, on tavaliselt hea mõte need sätted üle vaadata.
Kiire käivitamine ühendab sulgemise ja talveunerežiimi funktsioonid, et kiirendada käivitusaega, laadides enne sulgemist osa kernelist ja draiveritest eelinstallides. Selle lubamine võib käivitusaega oluliselt lühendada, kuigi soovitatav on see ajutiselt keelata, kui see põhjustab probleeme värskenduste või BIOS-i juurdepääsuga.
Teisest küljest on olemas peidetud "maksimaalse jõudluse" režiim , mis sunnib protsessorit ja teisi komponente töötama energiatõhusust vähem arvestades. Selle aktiveerimine võib pakkuda intensiivsete ülesannete jaoks veidi rohkem ressurssi, kuid suurenenud kuumuse, ventilaatori müra ja energiatarbimise hinnaga.
Süsteemi ruumi ja mälu tõhus haldamine
Lisaks regulaarsele puhastamisele ja residentprogrammide kontrollimisele on ka teisi viise, kuidas arvuti füüsilisi ressursse ning seega ka protsessori ja ketta vahemälu paremini ära kasutada.
Töölaua ikoone, otseteid, kaustu ja faile täis olemine pole lihtsalt visuaalne segadus: Windows peab kõige sellega hakkama saama, mis lisab töökoormust. Töölaua mõistlikus korras hoidmine ja failide korraldamine draivide sees kaustadesse on lihtne tava, mis aitab kaasa kergemale keskkonnale.
Samuti on kasulik teatud failide puhul loota pilvesalvestuslahendustele, mis vähendab kasutatava kohaliku salvestusruumi hulka. Kui seda tehakse mõistlikult (ilma internetiühendusele täielikult lootmata), saab kohalikku süsteemi vähem koormata ja see on paindlikum.
Spetsiifilised tehnoloogiad: ReadyBoost, ülekiirendamine ja riistvara
Mehaanilise kõvaketta ja piiratud muutmäluga arvutites sisaldab Windows selliseid tehnoloogiaid nagu ReadyBoost, mis võimaldab kasutada kiiret USB-draivi omamoodi täiendava vahemäluna. Kuigi see pole imevahend, võib see teatud konfiguratsioonides jõudlust parandada, vähendades kõvaketta koormust.
Spektri teises otsas saavad edasijõudnud kasutajad oma protsessoreid üle kiirendada selliste tööriistadega nagu Intel Extreme Tuning Utility (lukustamata protsessorite jaoks). Kellasageduse suurendamine suurendab jõudlust, kuid suurendab ka temperatuuri ja energiatarbimist, millega kaasneb reaalne ebastabiilsuse ja kahjustuste oht, kui pinget ja jahutust hoolikalt ei hallata.
Kui kõik tarkvaralised optimeerimised ebaõnnestuvad, on aeg kaaluda riistvarauuendusi: kõvaketta asendamine SSD-ga, RAM-i suurendamine või isegi protsessori või kogu süsteemi vahetamine. Eelkõige SSD muudab süsteemi tajutavat jõudlust, kuna see vähendab drastiliselt kettale juurdepääsu aega, mis omakorda võimaldab ketta vahemälul ja virtuaalmälul palju sujuvamalt töötada.
Üldiselt võimaldab hea andmestruktuuri disaini ja mälule juurdepääsu mustrite kombineerimine protsessori vahemälu ärakasutamiseks Windowsi hoolika konfigureerimisega (ajakohastatud, kerge, rämpsu või ebavajalike protsesside vaba, sobiva energiarežiimiga ja vajadusel väikeste abivahenditega, näiteks ReadyBoosti või riistvaraliste täiustuste abil) samast masinast palju rohkem välja võtta, saavutades rakendusi, mis reageerivad paindlikult, ja süsteemi, mis tundub märgatavalt kiirem ilma "maagia" või esoteeriliste nippide vajaduseta.
