https://def4ultx.fyi/ Recent content on def4ultx page Hugo en Mon, 13 Apr 2026 03:19:36 +0700 https://def4ultx.fyi/about/ Mon, 13 Apr 2026 03:19:36 +0700 https://def4ultx.fyi/about/ <h1 id="hi-im-def4ultx">Hi, I&rsquo;m def4ultx</h1> https://def4ultx.fyi/posts/cpu-cacheline/ Mon, 13 Apr 2026 03:19:36 +0700 https://def4ultx.fyi/posts/cpu-cacheline/ <p>เคยสงสัยไหมครับว่าทำไม algorithm บางตัวถึงรันได้เร็วกว่าอีกอัน แม้จริงๆมันจะมี big o ที่แย่กว่า</p> <h2 id="introduction">Introduction</h2> <p>ปกติแล้วใน course Data Structure and Algorithm จะพูดถึงเรื่อง Asymptotic complexity หรือ Big O notation ว่า algorithm นั้นๆว่ามีความซับซ้อนเท่าไรในแง่ของ time and space ที่ใช้</p> <p>แต่่สวนนึงที่ไม่ค่อยได้พูดถึงกันก็ตือ notation อันนี้หมายถึง growth ของตัว algorithm นั้นๆด้วย</p> <p>ซึ่งทำให้เวลาที่เราเทียบว่า algorithm ไหนดีกว่า เราตัดหลายๆส่วนที่สำคัญออกไป เช่นค่า constant บางอย่างหรือแม้กระทั่ง hardware model ที่ถูก abstract ว่าไม่มีผลอะไร</p> <p>ผลลัพธ์ก็คือตอนที่เราเอาของไปรันจริงๆ มันทำงานได้ดันช้ากว่าซะได้</p> <h2 id="memory-hierarchy">Memory Hierarchy</h2> <p>ทั่วไปแล้วเราจะมี model ในหัวว่า CPU มี L1/L2/L3, RAM และ cost ในการเข้าถึง data ต่างๆที่อยู่ในแต่ละที่นั้นใกล้ๆเคียงกัน แต่ความจริงแล้วมันไม่ใช่เลย</p> <p>เราจะเห็นได้ว่า cost ในการ access memory ส่วนต่างๆที่ยิ่งไกลออกไปนั้นมันจะสูงขึ้นอย่างเร็ว (อย่างเช่นใน diagram)</p>