Как оптимизировать работу оперативной памяти

Как проверить оперативную память на ошибки

Во время работы компьютера в оперативной памяти содержатся данные ОС, запущенных программ, а также входные, выходные и промежуточные данные, обрабатываемые процессором. Если с оперативной памятью проблемы — плохо работать будет все. Как понять, что оперативную память пора лечить или менять и проблемы именно в ней? Разбираемся.

Причин ошибок в работе оперативной памяти очень много — от неправильно заданных параметров материнской платой (настройки по умолчанию не панацея) до брака, механических дефектов памяти и разъема материнской платы, а также проблем с контроллером памяти процессора.

Одним из первых признаков неполадок в работе оперативной памяти являются синие экраны смерти (BSOD) и сопутствующие симптомы: подтормаживание, зависание, вылеты приложений с различными ошибками и просто так.

Перечисленные неполадки в работе компьютера относят в основном к симптомам общего характера. При появлении таких неявных признаков неисправности лучше всего начать диагностику компьютера именно с оперативной памяти.

Для диагностики оперативной памяти есть специальные программные средства, о которых и будет дальше идти речь.

Диагностика средствами Windows

Чтобы запустить средство диагностики памяти Windows, откройте меню «Пуск», введите «Диагностика памяти Windows» и нажмите клавишу Enter.
Вы также можете воспользоваться комбинацией клавиш Windows + R и в появившемся диалоговом окне ввести команду mdsched.exe и нажать клавишу Enter.

На выбор есть два варианта: сейчас перезагрузить компьютер и начать проверку или выполнить проверку во время следующего включения компьютера.

Как только компьютер перезагрузится, появится экран средства диагностики памяти Windows.

Ничего трогать не нужно — по завершении теста компьютер еще раз перезагрузится сам и включится в обычном режиме. Сидеть и следить за ходом проверки тоже не стоит — всю информацию с результатами проверки можно будет потом посмотреть в журнале событий операционной системы.

Результат проверки должен появиться при включении компьютера, но это происходит далеко не всегда.

Источник

Как оптимизировать работу оперативной памяти

Как оптимизировать работу оперативной памяти

Cлабым местом медлительных компьютеров зачастую является не самым оптимальным образом используемая оперативная память. О том, как вы можете оптимизировать вашу RAM, мы расскажем в данной статье с практическими советами.

Оптимизируем оперативную память

Самыми сильными качествами оперативной памяти являются ее высокие скорости чтения и записи информации. К сожалению, это достигается только за счет физических свойств и незначительности размеров модулей памяти.

Тем не менее, если вы будете «правильно» записывать данные в память и удалять оттуда ненужную информацию, ничто не сможет помешать вам насладиться высокими скоростями работы оперативной памяти:

  • С помощью утилиты Dataram RAMDisk вы можете использовать часть вашей оперативной памяти в качестве жесткого диска.
  • В нашей пошаговой инструкции ниже «Настраиваем бесплатный RAMDisk» мы показываем, как вы можете создать и настроить небольшого размера флеш-диск в оперативной памяти. О том, как вы можете использовать такой диск, например, для хранения кэша браузера Firefox, мы расскажем в нижеприведенной инструкции «Размещаем в RAM-диске кэш браузера».
  • С помощью бесплатной программы CleanMEM вы можете автоматизированно или вручную удалять более ненужные данные из вашей оперативной памяти.

Увеличиваем размеры оперативной памяти

Если ваш компьютер, несмотря на все усилия по оптимизации, продолжает оставаться медлительным, вы можете предпринять еще кое-что, чтобы повысить производительность системы. Для этого вам потребуется заменить уже установленные модули памяти или добавить к ним новые. Хотя для этого и придется разобрать корпус вашего компьютера, но мы поможем вам подробной инструкцией и фотографиями.

  • О том, как идентифицировать тип используемой на вашем компьютере оперативной памяти и узнать о количестве свободных слотов, мы рассказываем в отдельной статье с практическими советами. Так вы можете узнать, какую оперативную память и в каком количестве можно установить в вашем случае.
  • Инструкцию на тему того, как вы можете установить новую оперативную память, мы тоже вам даем в этой статье.
  • В случае с ноутбуками замена отдельных компонент может оказаться несколько более сложной. Однако, именно к жестким дискам и модулям памяти, как правило, вы можете получить доступ через специальные «сервисные крышки», открывающиеся без необходимости в полной разборке корпуса. В этой статье мы даем вам пошаговую инструкцию по тюнингу вашего ноутбука.
  • Обратите внимание на условия гарантии на ваш компьютер — не потеряется ли она при вскрытии корпуса. В том случае, если у вас есть сомнения, для установки компонент или их замены лучше будет привлечь специалиста.

Размещаем в RAM-диске кэш браузера:

  1. После того, как вы с помощью утилиты Dataram RAMDisk выделите часть вашей оперативной памяти под использование в качестве «жесткого диска», введите в адресной строке браузера Firefox команду «about:config» и подтвердите, что ознакомились с соответствующим предупреждениемКак оптимизировать работу оперативной памяти
  2. Кликните правой кнопкой мыши и создайте новую строку. Введите в соответствующем поле открывшегося окна строку «browser.cache.disk.parent_directory».Как оптимизировать работу оперативной памяти
  3. Выберите букву, соответствующую названию созданного вами RAM-диска.Как оптимизировать работу оперативной памяти
  4. И в других программах тоже укажите созданный вами RAM-диск в качестве хранилища для временных данных, кэша и скачиваемых файлов. Прежде всего в случае с программами для обработки видео и графики, временными интернет-файлами и вычислительными приложениями высокая скорость чтения и записи оперативной памяти будет особенно заметной. Но будьте внимательны: при выключении ПК или его перезагрузке, данные, хранящиеся на таком диске, будут потеряны. Храните на нем только временные и легко восстанавливаемые файлы.Как оптимизировать работу оперативной памяти

Настраиваем бесплатный RAMDisk

Бесплатная утилита

Как оптимизировать работу оперативной памяти

С помощью Starwind RAMDisk вы можете бесплатно настроить под Windows один или несколько RAM-дисков. Единственное ограничение: размеры каждого такого RAM-диска не могут превышать 1 Гбайт.

Может понадобиться драйвер

Как оптимизировать работу оперативной памяти

Windows должна думать, что в случае с RAM-диском речь идет как бы о жестком диске. Этого программное обеспечение добивается с помощью нового драйвера.

Обзор RAM-дисков

Как оптимизировать работу оперативной памяти

Windows может работать даже с несколькими RAM-дисками. Утилита представит вам обзор всех имеющихся в системе RAM-дисков.

Добавляем RAM-диск

Как оптимизировать работу оперативной памяти

Для добавления и настройки нового RAM-диска кликните на пункт «Add Device».

При настройке поможет ассистент

Как оптимизировать работу оперативной памяти

Сразу же вам на помощь приходит «ассистент», который поможет пройти самые важные шаги.

Ограничение в 1 Гбайт

Как оптимизировать работу оперативной памяти

В случае со свободно распространяемой версией программы размеры RAM-диска не могут превышать 1 Гбайт. Тем не менее, в большинстве случаев этого должно быть достаточно. Для разных действий вы можете использовать разные RAM-диски. Важно: обязательно поставьте галочку перед «Automount this Device», чтобы при каждой перезагрузке системы RAM-диск появлялся в «Проводнике» автоматически.

3, 2, 1, готово

Вот и все. Создание RAM-диска занимает не больше минуты.

Читайте также:  Снижение выручки какие факторы влияют и как остановить этот процесс

Новый жесткий диск

Как оптимизировать работу оперативной памяти

Новый «жесткий диск» сразу же появится в обзоре Starwind RAMDisk.

Привод в «Проводнике»

Как оптимизировать работу оперативной памяти

Пользователи операционной системы Windows могут заполнить диск с помощью «Проводника».

Источник



Методы оптимизации памяти (Memory optimization)

Динамическое выделение памяти для систем с ее дефицитом — это зло. Во первых, при выделение памяти в куче ее местоположение случайно, а значит если выделить память два раза для двух объектов, то они вряд ли будут лежать в соседней памяти. Поэтому работа с такими объектами будет медленнее.

Во вторых, при постоянном выделение-освобождение памяти идет ее фрагментация. Если в системе ограниченный объем памяти, то наступит момент, когда не удастся выделить новый кусок связной памяти. Причем у вас может быть свободно 50 мегабайт, а выделить не удастся даже 10.

В третьих есть риски утечек памяти. Конечно, для их поиска и устранения вы напишите крутой менеджер памяти, но лучше выделить память один раз и дальше в ней работать, чем постоянно ее выделять динамически.

2. Используйте хранилища данных

Храните объекты вместе в одном куске памяти. Особенно если у вас есть коллекция объектов, с которыми вы будете работать одновременно. Пробегаться по такой коллекции будет значительно эффективнее, если все объекты будут последовательно в памяти.

Получение данных из памяти идет блоком в 64 байта. Это значит что нельзя получить меньше. Когда вы идете по коллекции объектов, то при получении первого объекта, получаются 64 байта начиная с первого байта объекта (это не всегда так, но в данном случае это не важно).

Если все объекты будут последовательно лежать в памяти, то при обращении ко второму объекту данные уже будут в кэше процессора и будет начата работа с ними. Если же объекты будут разбросаны в памяти, то при обращение к каждому из них придется заново обращаться к оперативной памяти.

Обращение к L1 — 20 тактов.
Обращение к L2 — 100 тактов.
Обращение к общей памяти — 600 тактов.

Поэтому нужно стремиться к написанию кода и такой организации данных, чтобы минимизировать кэшмисы, ибо они дорого обходятся если будут происходить каждый раз при работе к большими коллекциями.

Понятно, что вы не сможете выделять память под каждый объект в отдельности. Стоит иметь менеджер памяти, у которого можно запросить требуемый кусок памяти. В статье Placement new, или как создать объект в выделенной памяти я описывал как создать такой менеджер.

3. Храните одинаковые данные вместе

Допустим у вас есть некий класс. Он сложный, с большим количеством переменных. Есть так же иерархия объектов данного класса.

Что не так с этим кодом? Посмотрите на функцию. Там находится проверка на валидность данных, которая должна оптимизировать. Но эта проверка занимает 23-24 (указаны для процессора Cell, PS3) цикла процессора, в то время как вычисление выполнится за 12 тактов. Т.е. эта «оптимизация» совершенна не нужна.

Ну и конечно где нибудь будет коллекция таких объектов, например такая:

При проходе по такой коллекции для получения каждого нового элемента будет обращение к памяти. Более того, если нужно будет всего лишь найти объекты у которых m_life == false, то нужно будет грузить в память все целиком.

Решением является хранение однотипных данных в общих хранилищах. Создаем массив для Matrix4x4 и для BoundingSphere, где будут находиться данные от всех объектов. Каждый объект будет содержать указатель на свои данные. Наш объект изменится таким образом:

Одна только эта реорганизация ускорила выполнение GetBoundingSphere для всех объектов на 30 процентов. Это произошло не только потому, что размер объекта стал меньше (больше влазит в кеш) и математические данные лежат в смежной памяти, поэтому и проводить вычисления с ними значительно быстрее.

4. Работайте не с объектами а с коллекциями объектов

При работе с некоторыми коллекциями объектов нет нужды работать с объектами в отдельности. В этом случае лучше реорганизовать внутреннее устройство коллекции таким образом, чтобы вообще устранить сам объект. Допустим есть объект Ball и его коллекция Balls.

Это лучше реорганизовать так, чтобы вообще избавиться от класса Ball. Это наиболее эффективно с точки зрения использования памяти, когда однотипные данные находятся последовательно в памяти. Это значительно ускорит работу с такой коллекцией. Если иногда внешнему миру нужен экземпляр такой коллекции, то можно предусмотреть функцию GetBall.

5. Поблочное выделение памяти

Выделяйте память большими блоками, а не под каждый элемент в отдельности. Допустим вам нужно выделить память под массив таких структур и заполнить его данными (допустим из файла). Предполагается, что данные после загрузки не будут меняться:

Для начала реорганизуем структуру в соответствии с пунктом 3.

Неправильный вариант выделения памяти:

* Как видно, мы выделили память только один раз, сразу большим куском. Это уменьшает ее фрагментацию и улучшает эффективность по работе с данными.
* Проходить по массиву таких структур будет достаточно быстро (например чтобы найти элемент с нужным id), т.к. размер структуры маленький будет меньше кэшмисов.
* Проводить вычисления над данными будет так же эффективно, т.к. все данные в одном месте.

6. Учитывайте выравнивание

Учитывайте выравнивание типов. Располагайте наиболее большие типы вначале структуры. Группируйте типы с равным размером, располагая переменные подряд. Помните, что double выравнивается минимум по 8.

7. Знайте размер типов

Заведите себе подобные типы и всегда учитывайте, сколько занимают ваши переменные в памяти. Это поможет легче учитывать пункт 6.

Данные методы имеют отношение к технике, называемой Data oriented design. Можете почитать про это более подробно тут: Pitfalls_of_Object_Oriented_Programming_GCAP_09.pdf.

Источник

Пересчёт динамики по слоям

В этой задаче мы рассмотрим 4 связанных между собой способа оптимизации динамики. Во всех четырёх мы будем решать одну и ту же задачу:

Даны \(n\) точек на прямой. Нужно найти \(m\) отрезков, покрывающих все точки, минимизировав при этом сумму квадратов их длин.

Базовое решение — это следующая динамика:

\(f[i, j]\) — минимальная стоимость покрытия \(i\) первых (самых левых) точек, используя не более \(j\) отрезков.

Переход — перебор всех возможных последних отрезков, то есть \(f[i, j] = \min_ \-x_k)^2 \>\) .

Итоговый ответ будет записан в \(f[n, m]\) , а такое решение непосредственным перебором будет работать за \(O(n^2 m)\) .

Заметим, что циклы по i и j можно поменять местами.

Разделяй-и-властвуй

Обозначим за \(opt[i, j]\) оптимальный \(k\) , то есть тот, на котором \(f[i, j] = f[k, j-1] + (x_-x_k)^2\) минимизируется. Для однозначности, если оптимальный индекс не один, то выберем среди них самый правый.

Читайте также:  Алт аст это анализ чего

Утверждение. \(opt[i, j] \leq opt[i, j+1]\) .

Интуиция такая: если у нас появился дополнительный отрезок, то последний отрезок нам не выгодно делать больше.

Что это нам даёт? Если мы уже знаем \(opt[i, l]\) и \(opt[i, r]\) и хотим посчитать \(opt[i, j]\) для какого-то \(j\) между \(l\) и \(r\) , то мы можем сузить отрезок поиска оптимального индекса со всего \([0, i-1]\) до \([opt[i, l], opt[i, r]]\) .

Будем делать следующее: заведем рекурсивную функцию, которая считает динамики для отрезка \([l, r]\) , зная, что их \(opt\) -ы лежат между \(l'\) и \(r'\) . Она берет середину отрезка \([l, r]\) и линейным проходом считает ответ для неё, а затем просто спускается дальше рекурсивно.

Затем последовательно вызовем её для каждого слоя:

Асимптотика. Теперь пересчет одного «слоя» динамики занимает \(O(n \log n)\) вместо \(O(n^2)\) , потому что каждый раз рекурсивная функция уменьшает в два раза хотя бы один из отрезков. Так как максимальная глубина рекурсии будет \(O(\log n)\) , то каждый элемент будет просмотрен не более \(O(\log n)\) раз.

Таким образом, мы улучшили асимптотику до \(O(n m \log n)\) .

Оптимизация Кнута

Предыдущий метод опирался на тот факт, что \(opt[i, j] \leq opt[i, j+1]\) . Асимптотику можно ещё улучшить, если \(opt\) монотонен ещё и по первому параметру:

\[ opt[i-1, j] \leq opt[i, j] \leq opt[i, j+1] \]

В задаче это выполняется примерно по той же причине: если нам нужно покрывать меньше точек, то последний отрезок будет начинаться не позже старого.

Будем просто для каждого состояния перебирать элементы непосредственно от \(opt[i-1, j]\) до \(opt[i, j+1]\) — можно идти в порядке увеличения \(i\) и уменьшения \(j\) , и тогда эти \(opt\) уже будут посчитаны к нужному моменту.

Выясняется, что это работает быстро. Чтобы понять, почему, распишем количество элементов, которые мы просмотрим для каждого состояния, и просуммируем:

\[ \sum_ (opt[i, j+1] — opt[i-1, j] + 1) = nm + \sum_ (opt[i, j+1] — opt[i-1, j]) \]

Заметим, что все элементы, кроме граничных, учитываются в сумме ровно два раза — один раз с плюсом, другой с минусом — а значит их можно сократить. Граничных же элементов \(O(n)\) и каждый из них порядка \(O(n)\) . Значит, итоговая асимптотика составит \(O(n \cdot m + n \cdot n) = O(n^2)\) .

Реализация получилась очень лаконичной: она всего на 3 строчки длиннее, чем базовое решение.

Convex Hull Trick

Возьмём исходную формулу для \(f\) и раскроем скобки в cost :

Заметим, что \(x_^2\) не зависит от \(k\) , значит его можно вынести. Под минимумом тогда останется

Это выражение можно переписать как \(\min_k (a_k, b_k) \cdot (1, x_)\) , где под « \(\cdot\) » имеется в виду скалярное произведение.

Пусть мы хотим найти оптимальное \(k\) для \(f[i][j]\) . Представим все уже посчитанные релевантные динамики с предыдущего слоя как точки \((a_k, b_k)\) на плоскости. Чтобы эффективно находить среди них точку с минимальным скалярным произведением, можно поддерживать их нижнюю огибающую (вектор \((1, x_)\) «смотрит» всегда вверх, поэтому нам интересна только она) и просто бинпоиском будем находить оптимальную точку.

Хранить нижнюю огибающую можно просто в стеке. Так как добавляемые точки отсортированы по \(x\) , её построение будет занимать линейное время, а асимптотика всего алгоритму будет упираться в асимптотику бинарного поиска, то есть будет равна \(O(n m \log n)\)

В случае нашей конкретной задачи, алгоритм можно и дальше соптимизировать, если вспомнить, что \(opt[i, j] \leq opt[i][j+1]\) , то есть что оптимальная точка всегда будет «правее». Это позволяет вместо бинпоиска применить метод двух указателей:

Мы избавились от бинпоиска, и теперь алгоритм работает за \(O(n \cdot m)\) .

Дерево Ли Шао

Существует другой подход к Convex Hull Trick: увидеть здесь не точки и оптимизацию скалярного произведения, а линии и нахождение минимума в точке среди этих линий.

Применительно к нашей задаче, выражение \(\min_k (a_k, b_k) \cdot (1, x_)\) можно раскрыть как \(\min_k (a_k + b_k \cdot x_)\) и представить как нахождение минимума в точке среди множества прямых вида \(y = a_k + b_k \cdot x\) .

Дерево Ли Шао (англ. Li Chao segment tree, кит. 李超段树) — модификация дерева отрезков над множеством возможных \(x\) , каждая вершина которого хранит в себе такую прямую, что если пройти по пути от корня до соответствующего листа, то максимум в данной точке будет наибольшее значение на пути.

Пусть в вершину пришло обновление — прямая new. Если в ней ничего не хранится, то запишем new в вершину и выйдем. Если там уже есть какая-то другая прямая old, то одна из них будет «доминировать» над другой хотя бы на одной из половин, а в другой будет либо пересекаться, либо тоже доминировать.

Если одна прямая полностью доминирует над другой, то мы её просто запишем в вершину, а про вторую забудем. Если же прямая доминирует только в одной из половин, то мы запишем её, а «проигравшую» прямую передадим в рекурсию в ту половину, где она может доминировать.

Достаточно полезно сравнить между собой CHT и дерево Ли-Шао и понимать, в какой из ситуаций стоит применять каждую из этих структур. Адекватные реализации CHT требуют особых условий — точки должны быть отсортированы по \(x\) . Если это выполнено, то работать алгоритм будет значительно быстрее, чем дерево Ли Шао, которое, в свою очередь, решает более общую задачу, но работает за \(O(\log MAXC)\) на запрос, а зачастую еще и требует неявную реализацию, если \(MAXC\) достаточно большое (неявная реализация схожа с неявным деревом отрезков).

Лямбда-оптимизация

Примечание. В научной литературе метод известен как дискретный метод множителей Лагранжа.

Рассмотрим немного другую задачу. Пусть нам нужно покрыть те же точки, но теперь нас не ограничивают жёстко в количестве отрезков, а просто штрафуют на какую-то константу \(\lambda\) за использование каждого. Нашу оптимизируемую функцию \(g\) можно выразить через \(f\) следующим образом:

Однако её можно считать по более оптимальной формуле, не сводя к вычислению \(f\) :

Эту динамику можно посчитать за \(O(n)\) — мы это делали полстраницы назад с помощью Convex Hull Trick.

Наблюдение 1. Если в оптимальном решении для \(g_i\) мы для какого-то \(\lambda\) использовали ровно \(k\) отрезков, то это же решение будет оптимальным и для \(f[i][k]\) .

Читайте также:  Основные понятия реинжиниринга бизнес процессов

Наблюдение 2. Если уменьшать \(\lambda\) , то оптимальное количество отрезков для для \(g_i\) будет увеличиваться.

Основная идея оптимизации: сделаем бинпоиск по \(\lambda\) , внутри которого будем находить оптимальное решение для \(g_i\) с таким \(\lambda\) . Если оптимальное \(k\) больше \(j\) , то следующая \(\lambda\) должна быть меньше, а в противном случае наоборот. Когда \(k\) совпадёт с \(j\) , просто выведем «чистую» стоимость получившегося решения.

Таким образом, задача решается за \(O(n \log n + n \log m)\) , если сортировку точек для CHT делать заранее, а не внутри бинпоиска.

Мы не учли только одну деталь: почему вообще существует такая \(\lambda\) , что оптимальное \(k = j\) . Возможно, что функция \(k(\lambda)\) через него «перескакивает». В общем случае это действительно проблема: одной лишь монотонности не достаточно, чтобы решать подобным образом произвольные задачи с ограничением на число объектов.

Утверждение. Функция \(f[i, j]\) нестрого вогнутая (то есть выпуклая вверх) по своему второму аргументу, то есть:

\[ f[i, j] — f[i, j-1] \leq f[i, j+1] — f[i, j] \]

Иными словами, «выгода» добавления следующего отрезка с каждым разом не увеличивается. Тогда если мы найдем минимальную \(\lambda\) такую, что \(k \ge j\) , то \(f[i, k] = f[i, j]\) .

Источник

Оперативная память: оптимизация, очистка, советы программистов

Любой профессиональный пользователь знает, что для комфортной работы устройства необходимо регулярно избавляться от ненужных файлов, приложений и процессов, которые нагружают оперативную память (ОЗУ), являющуюся хранилищем временных данных. Чем больше свободного пространства быстрого доступа присутствует на компьютере или планшете, тем быстрее будет работать гаджет. Поэтому оптимизация оперативной памяти имеет огромное значение.

Диагностика производительности на компьютере

Прежде чем приступить к оптимизации оперативной памяти на Windows 7 или 10, необходимо провести диагностику производительности, чтобы получить уверенность в том, что причиной всему является нехватка ОЗУ. Для этого достаточно будет запустить диспетчер задач (Ctrl+Alt+Del), после чего открыть в появившемся окне вкладку с процессами. При выключенных приложениях нагрузка на оперативную память должна составлять не более 5%. Если данный показатель превышает норму – просто снимите процессы, которые нагружают систему.

Когда речь идет об оптимизации оперативной памяти на Windows 10, можно также воспользоваться еще одним методом диагностики:

  1. Нажимаем комбинацию клавиш Win+R.
  2. Выбираем подходящий способ тестирования.
  3. Дожидаемся завершения диагностики.
  4. Ожидаем перезагрузку компьютера.

После этого перед пользователем появится таблица, в которой будут записаны все результаты проведенной диагностики. Если проблем в работе оперативной памяти не было обнаружено, то попробуйте измерить температуру процессора или видеокарты. Возможно, причина снижения продуктивности кроется в недостаточной работе системы охлаждения.

Избавление от вредоносных программ

В некоторых случаях закрыть активный процесс с помощью диспетчера задач не получается. Это значит, что в вашем компьютере имеется вредоносная программа, к которой нет доступа даже у администратора. Избавиться от вируса в большинстве случаев помогают различные антивирусы, которые можно приобрести или скачать бесплатно в интернете.

Когда вы скачаете и установите антивирусную программу на ваш компьютер, проведите полную диагностику операционной системы. Скорее всего, в ней имеется не один, а сразу несколько файлов, которые мешают компьютеру нормально работать. После этого можно будет попробовать «вылечить» вредоносный файл или безвозвратно удалить его (без возможности восстановления).

Оптимизация с помощью сторонних программ

Добиться оптимизации компьютера или смартфона можно с помощью специальных программ, которые не только проводят диагностику системы на наличие вирусов, но и удаляют старые и ненужные файлы, потребляющие ресурсы системы. Наиболее популярными бесплатными плагинами для очистки являются:

  • Mem Reduct.
  • Mz RAM Booster.
  • CCleaner.

Эти программы за считаные минуты диагностируют работоспособность системы и выявляют причины, которые могут приводить к чрезмерному потреблению оперативной памяти. К примеру, несколько гигабайт частенько бывают заняты кешем, который довольно быстро почистит любой из перечисленных инструментов.

Механическая очистка компьютера

Давно не заглядывали под «капот» вашего ПК? Скорее всего, там уже накопился большой слой пыли, который также может снижать работоспособность компьютера. Иногда частички пыли попадают в контакты между оперативной памятью и материнской платой, что приводит к ухудшению производительности электронного устройства. Также из-за инородного вещества под корпусом могут хуже работать кулеры, поэтому охлаждение центрального процессора и видеокарты будет не столь эффективным.

Для очистки комплектующих лучше всего произвести неполную разборку компьютера. Вытащите из материнской платы видеокарту, оперативную память, снимете жесткий диск и кулеры (при возможности). После этого используйте компрессор, чтобы очистить материнскую плату от пыли. При очистке вентиляторов не забывайте придерживать лопасти, чтобы они не сломались. После этого просто присоедините все детали обратно и запускайте компьютер. С этого момента он начнет работать гораздо быстрее и тише.

Оптимизация смартфонов и планшетов

Для оптимизации оперативной памяти на «Андроиде» рекомендуется скачать специальное приложение для очистки кеша. В большинстве случаев именно это является основной причиной снижения работоспособности устройства. Кроме того, такие программы позволяют проверить операционную систему на наличие вирусов или удалить ненужные файлы, которые занимают слишком много внутренней памяти. Вот лишь самые распространенные приложения, которые можно бесплатно скачать с Play Market:

  • Power Clean.
  • Avira Andoid Optimizer.
  • CCleaner.
  • The Cleaner.
  • SD Maid.

Последнюю программу из списка используйте на свой страх и риск, поскольку в ней имеется множество других функций, позволяющих добиться оптимизации электронного устройства (разгон процессора, увеличение частоты ОЗУ и так далее). В руках неопытного пользователя SD Maid может привести к еще большему ухудшению производительности гаджета или даже его полной поломке. Так что новичку лучше всего будет почистить кеш другой программой.

Советы от программистов

Чтобы сохранить отличную работоспособность компьютера, достаточно регулярно следить за состоянием операционной системы через сторонние программы и избегать скачивания сомнительных файлов из интернета. Хотя бы раз в месяц проводите чистку компьютера от пыли и вовремя смазывайте процессор термопастой. Старайтесь не нагружать систему лишними процессами и фоновыми задачами, а также вовремя чистите кеш через браузер. Если вы будете следовать этим простым рекомендациям, то ваше электронное устройство прослужит не один десяток лет.

Как видите, оптимизация оперативной памяти – не такая уж сложная задача, как кажется на первый взгляд. Провести подобное мероприятие можно собственными руками или с помощью специальной программы, которая не только повысит производительность компьютера или смартфона, но и защитит устройство от потери ОЗУ в процессе эксплуатации. Старайтесь как можно чаще диагностировать операционную систему на загруженность и наличие ошибок. Также не забывайте о регулярной механической чистке и других рекомендациях специалистов.

Источник

Adblock
detector