襟危坐，纷纷捏紧笔，认真听讲。

    「首先，音频播放、文件预加载、数据接收这些轻任务，其实并不会占用大量的CPU时间，甚至还要长时间的还经常等活儿干」——

    「比如音频线程，要等音效卡缓冲区空了，才需要运行。」

    「文件线程，要等硬碟读写完成，才需要处理！」

    苏砚承说，「而当我们将它们拆成独立线程後，负责渲染和逻辑的主线程在等待硬体响应的间隙，这部分间隙的时间，我们就可以分给辅助线程。」

    相当於厨师炒主菜的间隙，顺手切个配菜，完全不耽误主菜进度，还能提高厨房的整体效率。

    很简单的道理，只不过如今的开发者，不清楚哪些任务适合做线程拆分，而哪些不适合。

    所以做出来後，反而线程冲突、性能反而下降。

    说出来，很简单。

    但听完之後，会议室内全体还是感到剧烈的震撼。

    大家都是有点资历的程式设计师了，可但感知到全新的知识和思路时。

    还是如第一趟编程课，打出「helloworld」般兴奋。

    甚至有人的眼里，已经能看出粉色的桃心和花痴的表情。

    苏砚承接着讲下一题。

    「而至於「数据导向设计」？」

    这大概是这个时代下，最好实现的方案。

    还是举个例子。

    传统的数据包，相当於一个，给每个学生发一个大书包。

    书包里装了课本、文具、零食、衣服————

    误，那如果计算机运行程序，忽然需要找某个数据，要找全班的数学课本，那就得挨个翻书包0

    而数据导向设计，就是把全班的数学课本放一个箱子，文具放另一个箱子。

    计算机想拿课本，直接抱课本箱子，再也不用挨个翻。

    但对1996年的人来说，他们只觉得一个学生一个书包，多方便，而且还不占空间！

    但有了银河算法，苏砚承就可以大胆的分箱子了！

    程式设计师们面面相觑，面露惊色。

    「既不用改硬体，也不用加代码，只是换个数据的摆放方式————」

    「就能轻松完成性能的提速！」

    「所以我们之前，到底在做什麽啊？」

    有人更是摩拳擦掌，只想顺着这个思路实践一下。

    苏砚承「咚咚咚」的敲了敲白板，」好的，还有没听懂的吗？」

    「所以我们要怎麽做这个分装箱子呢？」

    苏砚承「嘿嘿」一笑。

    众人顿感不妙。

    「那就是我们不再满足於只在内存方面做文章。」

    苏砚承说，「而是直接绕过内存，深入到CPU的缓存里。」

    嗯，毕竟道理也很简单。

    「————我们都知道，内存的读写速度，比硬碟快数百倍，但cpu的缓存又是内存的数百倍。」

    「这些缓存虽然小，但离核心更进，只要利用好他们，带来性能提升绝对是数量级的！」

    "

    一句出，满座皆寂然。

    现在算是知道，什麽叫，语不惊人死不休了。

    总之，相比《边缘行者》，苏砚承提出了更深入更底层的优化方案。

    毕竟不能什麽只靠银河算法来兜底，不是吗？

    只是难度提升了很多罢了。

    LOD、法线贴图、动态加载————<-->>

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