usamahz/cpu-performance-engineering

解決する課題

このプロジェクトは、現代のCPUがどのように命令レベルでコードを実行するかを理解するための、厳格でエビデンスに基づいたカリキュラムを提供します。高レベルなプログラミングとハードウェアの物理的な現実との間のギャップを埋め、開発者がパフォーマンスのボトルネックがどこで発生しているかを正確に特定し、特定の最適化が有効であることを証明する手助けをします。

仕組み

技術文献、ベンダーマニュアル、研究論文を論理的な読書順序に整理し、基本的なコンピュータアーキテクチャから、キャッシュ階層、分岐予測、マルチソケットNUMAシステムといった高度なトピックへと進みます。重要なのは理論よりも「証明」を重視している点です。14のセクションには、ユーザー自身がハードウェアの挙動を測定できる実行可能なC言語ベースのマイクロベンチマークが含まれています。また、MCP (Model Context Protocol) サーバーも含まれており、AIコーディングアシスタントがこの厳選された知識ベースにクエリを投げ、特定の技術ソースに裏打ちされた回答を提供できるようになります。

対象読者

システムエンジニア、パフォーマンスエンジニア、および低レイテンシアプリケーション、ハイパフォーマンスコンピューティング、CPUバウンドな推論タスクに取り組む開発者向けです。コードと基盤となるシリコンとの間の「メカニカル・シンパシー」を理解する必要がある方に最適です。

ハイライト

• x86およびArmサーバーアーキテクチャに関する主要なソース（論文、仕様書、ベンダーマニュアル）の厳選リスト。
• ハードウェアの挙動を検証するための生データと分析を含む14の実行可能なマイクロベンチマーク。
• このパフォーマンス知識をClaude DesktopやCursorなどのAIコーディングツールに直接統合するためのMCPサーバーを提供。
• データベースの内部構造や言語ランタイムなどの高レベルな抽象化を除外し、CPUレベルのパフォーマンスに厳密に焦点を当てています。