Estás muy confundido
La única vez que el “almacenamiento secundario” ralentizará la ejecución de su código Python es durante la E / S (desde y hacia el almacenamiento). La RAM no volátil es a menudo más lenta que la RAM dinámica convencional (DRAM). Lea más sobre la memoria de acceso aleatorio no volátil para comprender este y otros problemas con su sugerencia.
También podría estar confundiendo NVRAM con unidades de estado sólido (que es, básicamente, NVRAM o DRAM equipado con batería, empaquetado con electrónica que permite su uso como una unidad de disco … a través de interfaces de dispositivos de almacenamiento normales).
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El uso de SSD generalmente mejora el rendimiento de las cargas de trabajo intensivas de E / S. Por lo tanto, podría hacer que algunos programas en Python sean más rápidos. Sin embargo, no habrá mucha diferencia para el cómputo, la memoria ni el código intensivo de red. Solo ayudaría con las partes del código que se ven afectadas por la E / S de almacenamiento.
Para los programas típicos, las únicas ganancias de rendimiento que se obtendrían mediante el uso de SSD serían:
- Durante la carga del programa (suponiendo que el código y las bibliotecas se almacenan en los SSD y no en el caché del sistema de la ejecución anterior).
- Durante la carga de datos (suponiendo que los datos de entrada estén en los SSD)
- Durante el almacenamiento de cualquier salida / resultados (suponiendo que los resultados se escriben en los SSD).
En algunos casos, es posible que tenga grandes conjuntos de datos que no encajan en la RAM al mismo tiempo. Operar en estos, a través de SSD, puede ser más rápido (independientemente del lenguaje de programación). Sin embargo, puede que no importe mucho, dependiendo del almacenamiento en caché, la indexación, los patrones de acceso y otros factores.
La recolección de basura básicamente no se vería afectada por tal cambio; aún sería necesario bajo algunas cargas de trabajo y configuraciones del sistema.
