为了提高缓存利用率，开发人员可以优化数据布局，调整批量大小并对齐内存访问模式。 这些技术可减少缓存未命中，并确保频繁访问的数据保留在更快的缓存内存中，从而提高性能。
首先，控制数据布局至关重要。 组织数据以匹配访问模式可以最大限度地减少缓存未命中。 例如，使用数组结构 (SoA) 而不是结构数组 (AoS) 可以提高空间局部性。 如果程序处理多个对象的相同字段（例如，迭代 3D 点的 x 坐标），SoA 会连续存储所有 x 值，从而使缓存能够有效地预取相关数据。 相反，AoS 会交错字段（例如，每个点的 x, y, z），如果仅使用一个字段，则会浪费缓存空间。 另一种方法是填充数据结构以与缓存行边界（通常为 64 字节）对齐。 这避免了多线程代码中的“错误共享”，其中同一缓存行中不相关的变量会导致不必要的失效。 例如，将频繁更新的计数器变量与缓存行对齐可以防止它与相邻数据冲突。
其次，调整批量大小可确保循环中处理的数据适合缓存容量。 例如，在处理大型矩阵时，将操作拆分为适合 L1 或 L2 缓存的较小切片可以减少未命中。 如果矩阵乘法算法处理 64x64 切片而不是整个矩阵，则每个切片可以加载到缓存一次，重用于多个计算，并且减少被驱逐的次数。 同样，在机器学习中，调整训练期间的迷你批量大小可以平衡并行性和缓存效率。 大于缓存的批量大小可能会强制频繁重新加载权重或输入数据，而较小的尺寸可能会导致硬件利用不足。 perf 或 VTune 等性能分析工具可以通过测量不同配置的缓存未命中率来帮助识别最佳尺寸。
最后，优化内存访问模式可提高缓存行的利用率。 顺序访问（例如，按顺序迭代数组）利用硬件预取，而随机访问（例如，哈希表查找）通常会导致未命中。 对于不可避免的随机访问，将相关数据分组到缓存对齐的块中会有所帮助。 例如，图处理应用程序可能会重新排序节点以将连接的节点放置在相邻的内存位置中，从而提高局部性。 像 __builtin_prefetch 这样的编译器指令也可以提示很快需要的数据，但是手动预取需要仔细调整以避免开销。 此外，通过量化减小数据大小（例如，使用 16 位浮点数而不是 32 位）允许更多元素适合缓存行，从而增加有效带宽。 这些策略与分析相结合，可以系统地提高缓存效率。