2次幂数据的性能优势？
如果我有一个拥有3D世界的游戏，并且世界相当大，那么需要分成几个块，是否有一个主要的，如果有的话，有128个字节块的性能优势，比如150个字节的块？ 显然，块中的对象仍然是整数个字节。
即chunks[128][128][128]比chunks[150][150][150]或chunks[112][112][112]更快？ 之后是否存在其他副作用，例如过多的RAM浪费？ 是否还有其他因素需要考虑？
我只是看到将所有内容存储在变量和大小为2的幂的数组中是一种惯例，但我不确定它是否有任何优点，如果使用更多人类数字如100或150更好。
其他答案确实是正确的，两倍大小的数据将受益于使用乘法移位。
然而 ，两个大小的数据有一个黑暗的一面 。 它可以在你最不期望的时候击中你。
看到这两个问题/答案：
- 矩阵乘法：矩阵大小差异小，时序差异大
- 为什么在单独的循环中元素添加比在组合循环中快得多？
当您的数据集是2的幂时，它们更有可能在内存中超对齐。 （意思是他们的地址可能在两个大的幂上具有相同的模数。）
虽然这似乎是可取的，但它们可能导致：
- 冲突缓存未命中
- 错误的别名停顿（在上面的第二个链接中提到）
如果您阅读了与上述相关的两个问题，您可以看到对齐可能导致减速超过3倍 – 这可能远远超过使用轮class而不是乘法所获得的任何好处。
因此，对于所有性能问题，您需要测量，测量，测量……并准备好期待任何事情发生。
你提到你代表的是一个3D空间 – 这正是那种展现出两次跨步内存访问可能导致速度减慢的情况。
它并不完全“更快”，而是更好地利用可用内存，因为硬件和操作系统以大小最有可能为2的单位来管理内存。 由于对齐要求，分配小于2的幂的东西通常会导致浪费内存。
如果您深入研究分配器和操作系统内存管理器，您将看到它们以两种功率管理所有内容。 OS通常以页面的forms管理进程的内存，现在页面大小通常为4096字节。 因此，如果要分配4000字节的片段，操作系统仍将分配4096个字节，剩余的96个字节将被浪费。
如果您通过以下方式访问数据：
chunks[150][150][150] chucks[x][y][z] = 123;
然后处理器必须进行乘法运算（例如：z + 150 *（y + 150 * x）…）以获取地址。
如果使用2次幂幂，那么编译器可以进行一些优化，并使用移位而不是乘法。 新的CPU使得乘法非常快，因此效果微不足道。
使用大表可能会导致很多缓存丢失。 因此，较小的表可能比较大的表更快，即使更大的表具有2个尺寸的尺寸，而不是更小。
两个版本的function在软件中经常使用，因为它是计算机使用的数字基础。
例如，OS将以2的幂的块大小分配存储器，处理器中的高速缓存大小是2的幂，地址大小是2的幂，依此类推。
使用两个值的幂的操作也可以被优化 – 乘法或除法变为简单的位移。
基本上确保一切都使用2的幂可能会提高软件的性能，但通常编译器和/或操作系统将确保在使用任意大小时以有效的方式利用数据。
它可能更快，可能更慢，可能是相同的速度。 仅仅通过查看代码就很难给出正确的答案。 所以答案是：测量它，更改代码，再次测量它。 如果您的代码必须在不同的计算机上运行，请在每个计算机上进
我倾向于认为二次幂对齐通常会引发严重的问题，并且使用比所需更多的内存对性能没有帮助。 使用适合某些缓存的一小部分内存进行大量操作，然后切换到下一部分内存，通常会有所帮助。 访问连续的内存地址通常会有所帮助。 向上舍入以便您可以使用向量操作通常会有所帮助。