「SRAM」はメインメモリ（DRAM）より桁違いに高速で、かつ値段も桁違いなメモリで、今はCPUのキャッシュメモリにちょこっと（6MBとか）使われている程度です。昔のメインフレームはそれを100GB分並べてバッテリーバックアップしてディスク代わりに使ってたそうです。1:10問題も何もありませんね！恐ろしや。。
「SRAM」はメインメモリ（DRAM）より桁違いに高速で、かつ値段も桁違いなメモリで、今はCPUのキャッシュメモリにちょこっと（6MBとか）使われている程度です。昔のメインフレームはそれを100GB分並べてバッテリーバックアップしてディスク代わりに使ってたそうです。1:10問題も何もありませんね！恐ろしや。。
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
プロセス計算（プロセスけいさん、英: Process calculus）またはプロセス代数（プロセスだいすう、英: Process algebras）は、計算機科学において並行システムを形式的にモデリングする各種手法の総称。プロセス計算は、独立エージェントやプロセスの集まりにおける相互作用/通信/同期を抽象的に記述するツールである。また、プロセス記述を操作・分析可能にする代数学的規則も提供し、プロセス間の等価性について（双模倣性を使った）形式的推論を可能とする。主な具体例としては、CSP、CCS、ACP がある[1]。近年ではこれら以外に π計算(英語)、アンビエント計算、PEPA などもある。 プロセス計算には非常に様々な手法が存在するが（分子の相互作用の研究に特化し、確率論的振る舞いやタイミング情報を扱うものもある）、全てのプロセス計算に共通する機能もいくつか存在する[2]。 独立した
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