Bir Rubik Küp çözücü programının geliştiricisi, derinlik öncelikli arama (DFS) algoritmasında karşılaştığı bellek erişim sorununu çözerek önemli bir performans artışı elde ettiğini paylaşıyor. Programın ana hesaplama adımı, çok büyük boyutlu (gigabaytlarca) önceden hesaplanmış bir budama tablosundan veri çekerek bir sezgisel kullanıyor. Bu tablodan rastgele sırada veri almak, diğer işlemlere göre çok daha yavaş bir süreç. Ancak, işlemci (CPU) hangi verilerin önceden getirilmesi gerektiğini bilirse, diğer işlemler devam ederken bu verileri önbelleğe (cache) alabilir.
Geliştiricinin uyguladığı bu etkileyici optimizasyon, birden fazla komşu düğümü "paralel" olarak genişletmeye dayanıyor. Bu yaklaşımda, bir komşu düğüm için budama tablosu dizini hesaplandıktan sonra, ilgili değer hemen erişilmiyor. Bunun yerine, diğer düğümler genişletiliyor ve bu durum, işlemciye veriyi önbelleğe almak için yeterli zaman tanıyor. Bu teknik sayesinde, programın bellek erişim deseni önemli ölçüde iyileştiriliyor ve manuel önbellekleme (prefetching) stratejisi devreye giriyor.
Bu optimizasyon sonucunda, programın performansında %33 ila %45 arasında bir hız artışı gözlemlenmiştir. Bu başarı, geliştiricinin Rubik Küp çözücü programını, bilinen en hızlı halka açık optimal çözücü haline getirmiştir. Makale, programcılara bellek erişim desenlerini iyileştirmenin ve önbellekleme tekniklerini kullanmanın potansiyelini gösteren pratik bir örnek sunmaktadır.
Bellek erişim desenlerini optimize etmek ve manuel önbellekleme kullanmak, karmaşık algoritmaların performansını önemli ölçüde artırabilir.