Protsessori vahemälu optimeerimine ja jõudlus Windowsis

Informatec Digital » Ressursid » Protsessori vahemälu optimeerimine ja jõudlus Windowsis

La Protsessori vahemälu optimeerimine See on üks neist teemadest, mis eristab "töötavat" koodi "lendavast" koodist. Kui me mõistame, kuidas mälu on korraldatud, milliseid juurdepääsuaegu iga tase käsitleb ja kuidas riistvara käitub, saame saavutada tohutuid jõudluse parandusi 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. Nende kombinatsiooniga hea madala taseme disain (andmestruktuurid, mälupöördusmustrid) ja praktilised sätted Windowsis (puhastamine, värskendamine, energiarežiimid jne) on võimalik saavutada väga märgatavaid edusamme, alates väikestest 5% tõusudest kuni teatud stsenaariumides 30–40% hüpeteni.

Mälu hierarhia ja latentsused: miks vahemälu reeglid kehtivad

Enne koodi timmimise või Windowsi seadistamise alustamist peame ühest asjast selgelt aru saama: 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 sellel. vältige aeglasele tasemele minekut kõik võimalik.

Tänapäevases protsessoris on tüüpilised juurdepääsuajad (suurusjärgus) ligikaudu järgmised: juurdepääs L1 vahemälu See on umbes pool nanosekundit, hüppe ennustamise ebaõnnestumine võtab mitu nanosekundit, L2 See on umbes 7 ns, samas kui põhimäluni jõudmine võib ületada 100 ns. Kui liigume seadmest väljapoole (võrk, SSD, mehaaniline kõvaketas), siis numbrid hüppeliselt tõusevad... sadu tuhandeid või miljoneid nanosekundeid.

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 mitmele tasemele: L1, väga väike ja äärmiselt kiire; L2, suurem ja mõnevõrra aeglasem; ning L3, veelgi suurem, sageli jagatud tuumade vahel. Idee on hoida "kuumad" andmed (andmed, mida sageli kasutatakse) käepärast ja suunata ülejäänud aeglasematele tasemetele. Arendajatena saame aidata sellel loomulikult teoks saada hea andmestruktuuri disaini ja ... abil. prognoositav juurdepääs.

Mis on vahemälu ja miks see jõudlust mõjutab?

Vahemälu on igas kontekstis (protsessor, ketas, veeb…) hiljuti kasutatud andmete kiire salvestamineSelle asemel, et alati kõige aeglasemale allikale ligi pääseda, hoiame 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.

Tüüpiline arvuti sisaldab mitut tüüpi vahemälu: ketta vahemälu (RAM, mis salvestab kõvakettalt andmeid), veebi vahemälu (staatilised brauseri ressursid) ja Protsessori vahemälu (L1, L2, L3). Nad kõik töötavad sama põhiidee järgi: 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, kus operatsioonisüsteem salvestab hiljuti kettale loetud või kirjutatud andmedKui rakendus neid andmeid uuesti taotleb, kontrollib süsteem kõigepealt vahemälu: kui see on olemas, on juurdepääs palju kiirem kui kettale minek, eriti kui tegemist on mehaaniliste ketastega.

See mehhanism vähendab drastiliselt laadimisaegu, vähendab füüsiliste lugemis- ja kirjutamisoperatsioonide arvu ning omakorda pikendab ketta eluigaStsenaariumides, kus samadele failidele (andmebaasid, serverid, rasked rakendused) on korduv juurdepääs, on ketta vahemällu salvestamisel suur tähtsus.

Veebi vahemälu

Brauseris salvestab veebivahemälu ajutiselt pilte, stiililehti, JavaScripti ja muid ressursse. Tänu sellele saab brauser lehele naastes või sama saidi eri osade vahel navigeerides... ammuta sellest, mis sul juba salvestatud on selle asemel, et see uuesti internetist tellida.

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.

La L1 vahemälu Tavaliselt jaotatakse see juhisteks ja andmeteks, tüüpilise suurusega mõnikümmend kB tuuma kohta. See on äärmiselt kiire ja seda kasutatakse kõige pakilisemate ülesannete jaoks. L2 vahemälu Sellel on suurem maht (sadadest kB-dest kuni mitme MB-ni) ja see toimib L1 varukoopiana. L3 vahemälu See võib ulatuda mitme MB või kümnete MB-deni, seda jagavad mitu südamikku ja see on viimane tase enne RAM-ile minekut.

Kui mälule juurdepääsu muster on mõistlikult järjestikune või etteaimatav, suudab riistvara seda ette näha ja andmed nendele vahemälu tasemetele tuua. Kui see on kaootiline, täis juhuslikke hüppeid ja hajutatud struktuure, kulutab protsessor liiga palju aega ootan mälestust ja protsessor „igavleb“. 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 pääseb peaaegu igas toimingus („kuumad” andmed) ja milliseid kasutatakse ainult aeg-ajalt („külmad” andmed). Esimesed peaksid mälestuseks koos olema ja võimalusel mahutada ühte või paari vahemälurida. Viimased võivad olla 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 järjekord ja nende tüübid. Joonduse tõttu võib erineva suurusega tüüpide korrapäratu segamine tekitada täitebaite, mis raiskavad ainult mälu ja 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, milles esemeid hoitakse külgnev mäluVektorid kui massiivi tüüp 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 tihedad räsikaardidavatud tabelid ja muud konteinerid, 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 põhjustab kuhja eraldamise, siis lisaks mäluhalduskuludele on andmed ka hajutatud üle RAM-i. Lahenduseks on konteinerite kasutamine koos väikeste suuruste veebisalvestusruum.

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 jne jaoks. Seega, kui algoritm uuendab ainult positsioone, puudutab see ainult koordinaatmassiive ja vahemälu ei ole saastunud ebaolulise teabegaLisaks 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 asendage osutid järgmistega: indeksid külgnevates massiivides See võib 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 osutatakse nende asukoha järgi, hõlbustades järjestikuseid läbimisi.

Eeltoomine: millal tööga ette jõuda

Lisaks riistvaralisele eeltellimisele, mis püüab ette näha järjestikuseid juurdepääsumustreid, on meil ka tarkvaralised eeltellimise juhised andmete eelnev laadimine konkreetsetel juhtudel. See on mõistlik, 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 selgesõnalise eeltoomise kasutamisel mõtet, sest riistvara tegeleb sellega juba automaatselt. Tegelikult võib ebavajaliku eeltoomise lisamine määrdunud vahemälu ja halvendada jõudlust. Nagu peaaegu alati jõudluse puhul, 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 skeeme mälu segmenteerimine või hulgaliselt seostav eraldamine, 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 olemas ajaloolistel mustritel põhinevad mehhanismid: kui riistvara tuvastab, et iga juurdepääsu nihutatakse näiteks alati 64 baiti võrra, siis kipub see ette näha külgnevaid plokkeTeistel juhtudel kasutatakse põhimälu külastamise arvu minimeerimiseks ruumi eeltellimist (terve ploki toomine isegi siis, kui taotlesite 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 esimese taseme vahemälus on möödalaskmiste protsent umbes 2–3%, peetakse seda tavaliselt mõistlikuks, samas kui viimase taseme vahemälus olevad väga kõrged möödalaskmiste määrad võivad viidata probleemidele. ruumiline või ajaline asukohtNende arvude kombineerimine protsessori ja mälu profiilidega aitab tuvastada, millised koodi osad avaldavad mäluhierarhiale kõige suuremat survet.

Vahemälu ja jõudluse optimeerimine Windowsis

Lisaks koodile endale imestavad paljud kasutajad, miks nende Windowsi arvuti töötab nii aeglaselt, kui sellel "teoreetiliselt" on hea protsessor ja muutmälu. Osaliselt peitub vastus süsteemis endas, residentrakendustes ja digitaalsete rämpsfailide kogunemises. Nad tarbivad protsessorit, mälu ja vahemälu. pidevalt, jättes oluliste ülesannete jaoks vähem ressursse. Mitmete spetsiifiliste optimeerimiste rakendamisega Windows 10-s ja Windows 11-s on võimalik vabastada protsessori ja muutmälu ressursse (Näiteks virtuaalmälu konfigureerimise abil), vähendades taustaprotsesse ja parandades süsteemi võimet asjakohaseid andmeid vahemällu salvestada. Sõltuvalt esialgsest olukorrast võivad need täiustused ulatuda väikestest muudatustest kuni väga märgatavate 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 ka ressursihalduse täiustused, mälulekete parandused ja kerneli optimeerimine.

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 geniaalne, tähendab see, et arvuti... kasutab protsessorit, võrku ja ketast värskenduste levitamise abistamiseks, 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 ketas on täis või peaaegu täis, on Windowsil vähem ruumi lehitsemiseks ja ajutiste failide loomiseks, mis mõjutab lõppkokkuvõttes jõudlust. Kasutage sisseehitatud tööriista Ketta puhastamine See võimaldab teil kustutada ajutisi faile, värskenduste jäänuseid, prügikastist pärit üksusi ja muid andmeid, mida enam vaja pole.

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.

Tegumihaldurist või rakendusega Sysinternals protsesside juhtimiseksVahekaardil Avaleht on võimalik keelake mittevajalikud rakendused et vältida nende automaatset laadimist. Samuti saate privaatsusseadetes kontrollida, millistel rakendustel on lubatud taustal töötada. Selle loendi vähendamine 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 liigne teadete arv küllastama kasutajat ja meeskondaMittevajalike teadete keelamine mitte ainult ei paranda kasutajakogemust, vaid hoiab ära ka taustaprotsesside või kontrollide liiga sagedase käivitamise.

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.

El kiire algus 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 a varjatud "maksimaalse jõudluse" plaan See sunnib protsessorit ja teisi komponente vähem tõhusalt töötama, seades esikohale energiasäästu. Selle lubamine võib küll intensiivsete ülesannete jaoks veidi rohkem ressurssi pakkuda, 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 ainult visuaalne segadus: Windows peab kõige sellega hakkama saama, mis lisab töökoormust. mõistlikult puhas laud 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 süsteemides sisaldab Windows selliseid tehnoloogiaid nagu ReadyBoost, mis võimaldab teil kasutada kiiret USB-draivi omamoodi täiendava vahemäluna. Kuigi see pole imevahend, võib see teatud konfiguratsioonides jõudlust suurendada. leevendada osa kettale avalduvast survest.

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 tarkvara optimeerimised ebaõnnestuvad, on aeg kaaluda riistvarauuendusi: kõvaketta asendamine SSD-ga, RAM-i laiendamine või isegi muutke protsessorit või kogu süsteemi. Eelkõige SSD muudab süsteemi tajutavat jõudlust, kuna see vähendab drastiliselt kettale juurdepääsu aega, mis omakorda võimaldab ketta vahemälul ja virtuaalmälul palju sujuvamalt töötada.

Koos, ühenda andmestruktuuride ja mälupöördusmustrite hea disain Protsessori vahemälu ärakasutamine hoolika Windowsi konfiguratsiooniga (uuendatud, kerge, ilma rämpsu või ebavajalike protsessideta, sobiva energiarežiimiga ja vajadusel väikeste abivahenditega, näiteks ReadyBoosti või riistvaraliste täiustuste abil) võimaldab samast arvutist palju rohkem kasu saada, saavutades paindlikult reageerivaid rakendusi ja märgatavalt kiirema süsteemi ilma "maagia" või esoteeriliste nippideta.