numpy memmapのパフォーマンスを理解する

Question

numpyのmemmapが非常に大きなファイルのビューをどのように扱うかを理解しようとしています。スクリプトは、以下のメモリが2048^3アレイ、コピー

import numpy as np 
from time import time 

FILE = '/Volumes/BlackBox/test.dat' 
array = np.memmap(FILE, mode='r', shape=(2048,2048,2048), dtype=np.float64) 

t = time() 
for i in range(5): 
    view = np.array(array[::16, ::16, ::16]) 
t = ((time() - t)/5) * 1000 
print "Time (ms): %i" % t 

通常、これはTime (ms): 80ほど印刷それのダウンサンプリング128^3ビューをマッピングし開き。しかし、私は

view = np.array(array[1::16, 2::16, 3::16]) 

にビューの割り当てを変更し、それを3回実行した場合、私は以下の取得：最初の呼び出しがそんなに遅い理由

Time (ms): 9988 
Time (ms): 79 
Time (ms): 78 

誰もが理解していますか？

Answer 1

OSには、物理​​RAMにキャッシュされているマップされたファイルの一部（またはすべて）が残っています。最初の読み取りはディスクにアクセスする必要があります.ロットはRAMにアクセスするよりも遅いです。十分に他のディスクIOを実行すれば、元の時間に近づき、OSは再びディスクからキャッシュされていないビットを再読み込みする必要があります。