作为一名经常靠近硬件工作的电气工程师（编写C），我一直对从任何给定的计算机体系结构中提取最大性能感兴趣。我一直对竞争架构性能分析感兴趣。
我对的猜测感兴趣，如果在诸如分支预测实现或CPU上的缓存大小等事情上有必要进行轻度到中度的更改，那么在并发运行时中可能会更加高效Rust，比如C 等程序性的。分支预测是在分析程序代码的研究论文中得出的概括上实现的。我想知道并发抽象是否会为运行时添加一个重要的工作集，从而对现有的预测算法产生负面影响。例如，在for循环中进行预测是一回事，但是当分支的目标总是存储器的一些新部分（图形，文本等）时，它始终是缓存未命中，并且在那里“永远不会成为它的分支历史 - 因为它们都没有碰过它。
这可能是一个愚蠢的问题，因为内容虽然可能总是在RAM中，但会被分支到比使用它更少的数量级（一旦它被加载到缓存）...但是，应该存在一个可观察的时间边界，用于存储在缓存中的上下文和过程运行时中的分支预测变量，这将在更加并行化的环境中显示为抽象边界。 / strong>
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所以我想知道......
是否已遵守这些界限？
哪些研究论文对此进行了分析？
CPU架构是否足够通用，以至于高度并发的语言不会遇到现代CPU架构中可能存在的固有程序偏差？