Трудиться
Лениться
Поклониться
Напиться
Сходится
Сойдётся
Приглядится
Пригодится
Боится
Трудиться
1. Каждый день мать радуется успехам сына.
2. Группа запорожцев хотела написать письма турецкому султану.
3. Опытный молодой человек со знанием английского и немецкого языков требуется для работы с иностранцами.
4. Никто не любит этого ученика, потому что он всё время заискивает перед учителем.
Хорошая шутка,браво!
Кэш микропроцессора — кэш (сверхоперативная память), используемый микропроцессором компьютера для уменьшения среднего времени доступа к компьютерной памяти. Является одним из верхних уровней иерархии памяти[1]. Кэш использует небольшую, очень быструю память (обычно типа SRAM), которая хранит копии часто используемых данных из основной памяти. Если большая часть запросов в память будет обрабатываться кэшем, средняя задержка обращения к памяти будет приближаться к задержкам работы кэша.
Когда процессору нужно обратиться в память для чтения или записи данных, он сначала проверяет, доступна ли их копия в кэше. В случае успеха проверки процессор производит операцию используя кэш, что значительно быстрее использования более медленной основной памяти. Подробнее о задержках памяти см. Латентность SDRAM: tCAS, tRCD, tRP, tRAS.
Большинство современных микропроцессоров для компьютеров и серверов имеют как минимум три независимых кэша: кэш инструкций для ускорения загрузки машинного кода, кэш данных для ускорения чтения и записи данных и буфер ассоциативной трансляции (TLB) для ускорения трансляции виртуальных (логических) адресов в физические, как для инструкций, так и для данных. Кэш данных часто реализуется в виде многоуровневого кэша (L1, L2, L3).
Увеличение размера кэш-памяти может положительно влиять на производительность почти всех приложений[2], хотя в некоторых случаях эффект незначителен[3]. Работа кэш-памяти обычно прозрачна для программиста, однако для её эффективного использования в некоторых случаях применяются специальные алгоритмические приёмы, изменяющие порядок обхода данных в ОЗУ или повышающие их локальность (например, при блочном умножении матриц)[4].
