Artikeln undersöker metoder för att snabba upp binärsökning, som trots sin enkelhet och minneseffektivitet, ofta är långsam för stora datamängder på grund av cachemissar och felaktiga grenförutsägelser. En grenfri implementering visade sig vara snabbare för små datamängder genom att minska grenförutsägelser, men presterade sämre för stora datamängder då den inte kunde dölja minneslatens. Experiment med ternärsökning och SIMD-versioner (inklusive AVX2 gather) utfördes, där SIMD visade vissa prestandaförbättringar men med varierande resultat, medan AVX2 gather stabiliserade prestandan. Slutsatsen är att förbättringar uppnåddes för små och medelstora datamängder, men att optimering för stora datamängder, samtidigt som man utnyttjar redan sorterad data, fortfarande är en utmaning.