使用c＃在堆栈或堆上更快的数学向量？

Question

我的理解是CPU与CPU缓存（L1等）一起执行其数学运算，并且如果操作所需的值不在缓存中，则需要在计算之前从RAM获取页面可以执行。因此，似乎有理由认为，托管堆RAM是一个比使用操作系统在大量非托管堆栈RAM中找到的任何旧漏洞更好的地方。我这样说是因为我假设托管内存比非托管内存更紧密，因此数学运算的向量（x，y，z）更有可能存储在加载到缓存中的相同页面中;而作为堆栈结构的向量可能是页面分开的。在这种情况下，任何人都可以解释基于类而不是基于结构的向量类的优缺点吗？

Answer 1

CPU缓存完全由CPU管理。最近访问的内存由相对较大的块缓存（即访问位置周围的128个字节）。

操作系统管理物理内存的分页。如果你的应用程序经常遇到这个过程（即你的数据大小比物理RAM大），那么担心外部CPU缓存线命中和未命中的其他问题。

从这个角度来看，堆栈和堆之间基本没有区别。唯一有意义的区别是下一条数据与最近使用过的数据的接近程度。

在大多数情况下，数学类（矢量/矩阵/点）存储在连续的内存块中，用于托管和本机实现。因此，缓存行为可能具有可比性，除非有人明确地做了一些奇怪的分配，以使单个元素在内存中相隔很远。

摘要：如果性能受到严重关注，请务必对代码进行分析并保持数据紧凑。

尝试并测量跨阵列的不同迭代次序。即如果每次迭代时迭代越过缓存行 - 在大多数数组访问时必须重新填充高速缓存时，在2d数组中逐行或按行首先显示可以测量到足够大的数据集的差异...

Answer 2

堆栈更快here是一个更详细地覆盖它的网站。