Объем кэша l2 l3. Влияние кэш-памяти на производительность компьютера

08.07.2019

Сегодняшняя статья не является самостоятельным материалом - она просто продолжает исследование производительности трех поколений архитектуры Core в равных условиях (начатое в конце прошлого года и продолженное недавно). Правда, сегодня мы сделаем небольшой шаг в сторону - часто́ты ядер и кэш-памяти останутся теми же, что и ранее, а вот емкость последней уменьшится. Зачем это нужно? Мы использовали «полный» Core i7 двух последних поколений для чистоты эксперимента, тестируя его с включенной и отключенной поддержкой технологии Hyper-Threading, поскольку вот уже полтора года как Core i5 снабжаются не 8, а 6 МиБ L3. Понятно, что влияние емкости кэш-памяти на производительность не так уж велико, как иногда принято считать, но оно есть, и никуда от него не деться. К тому же, Core i5 являются более массовыми продуктами, чем Core i7, а в первом поколении по этому параметру их никто «не обижал». Зато раньше их чуть ограничивали по-другому: тактовая частота UnCore в i5 первого поколения составляла всего 2,13 ГГц, так что наш «Nehalem» - это не совсем представитель 700-й линейки на частоте 2,4 ГГц, а немного более быстрый процессор. Однако сильно расширять список участников и переделывать условия тестирования мы сочли излишним - все равно, как мы уже не раз предупреждали, тестирования этой линейки никакой новой практической информации не несут: реальные процессоры работают совсем в других режимах. А вот желающим досконально разобраться во всех тонких моментах, как нам кажется, такое тестирование будет интересно.

Конфигурация тестовых стендов

Мы решили ограничиться всего четырьмя процессорами, причем главных участников будет два: оба четырехъядерных Ivy Bridge, но с разной емкостью кэш-памяти третьего уровня. Третий - «Nehalem HT»: в прошлый раз по итоговому баллу он оказался почти идентичен «Ivy Bridge просто». И «просто Nehalem» который, как мы уже сказали, чуть-чуть быстрее настоящего Core i5 первого поколения, работающего на частоте 2,4 ГГц (из-за того, напомним, что в 700-й линейке частота UnCore была немного ниже), но не слишком радикально. Зато и сравнение интересно: с одной стороны - два шага улучшения микроархитекутры, с другой - кэш-память ограничили. Априори можно предположить, что первое в большинстве случаев перевесит, но вот насколько и вообще - как сопоставимы «первые» и «третьи» i5 (с поправкой на частоту UnCore, конечно, хотя если будет много желающих увидеть абсолютно точное сравнение, мы и его потом сделаем) - уже хорошая тема для исследования.

Тестирование

Традиционно, мы разбиваем все тесты на некоторое количество групп и приводим на диаграммах средний результат по группе тестов/приложений (детально с методикой тестирования вы можете ознакомиться в отдельной статье). Результаты на диаграммах приведены в баллах, за 100 баллов принята производительность референсной тестовой системы сайт образца 2011 года. Основывается она на процессоре AMD Athlon II X4 620, ну а объем памяти (8 ГБ) и видеокарта () являются стандартными для всех тестирований «основной линейки» и могут меняться только в рамках специальных исследований. Тем, кто интересуется более подробной информацией, опять-таки традиционно предлагается скачать таблицу в формате Microsoft Excel , в которой все результаты приведены как в преобразованном в баллы, так и в «натуральном» виде.

Интерактивная работа в трёхмерных пакетах

Некоторое влияние емкости кэш-памяти есть, однако оно менее 1%. Соответственно, оба Ivy Bridge можно считать идентичными друг другу, ну а улучшения архитектуры позволяют новым Core i5 спокойно обгонять старые Core i7 точно также, как это делают новые Core i7.

Финальный рендеринг трёхмерных сцен

В данном случае, естественно, никакие усовершенствования не могут скомпенсировать увеличение количества обрабатываемых потоков, но сегодня для нас самым важным является не это, а полное отсутствие влияния емкости кэш-памяти на производительность. Вот Celeron и Pentium, как мы уже установили , разные процессоры, так что программы рендеринга чувствительны к емкости L3, однако лишь тогда, когда последнего мало. А 6 МиБ на четыре ядра, как видим, вполне достаточно.

Упаковка и распаковка

Естественно, эти задачи восприимчивы к емкости кэш-памяти, однако и здесь эффект от ее увеличения с 6 до 8 МиБ достаточно скромный: примерно 3,6%. Более интересно, на самом деле, сравнение с первым поколением - архитектурные улучшения позволяют новым i5 на равных частотах «громить» даже старые i7, но это в общем зачете: благодаря тому, что два теста из четырех однопоточные, а еще один двухпоточный. Сжатие данных силами 7-Zip, естественно, быстрее всего на «Nehalem HT»: восемь потоков всегда быстрее четырех сравнимой производительности. А вот если ограничиться всего четырьмя, то наш «Ivy Bridge 6М» проигрывает не только своему прародителю, но и старичку Nehalem: улучшения микроархитектуры полностью пасуют перед уменьшением емкости кэш-памяти.

Кодирование аудио

Несколько неожиданным оказался не размер разницы между двумя Ivy Bridge, а то, что она вообще есть. Правда настолько копеечная, что ее можно и на особенности округления или погрешности измерения списать.

Компиляция

Важны потоки, но важна и емкость кэш-памяти. Однако, как обычно, не слишком - порядка 1,5%. Более любопытно сравнение с первым поколением Core при отключенном Hyper-Threading: «по очкам» новенький Core i5 даже на равной частоте побеждает, но один из трех компиляторов (производства Microsoft, если быть точным) отработал на обоих процессорах за одинаковое время. Даже с преимуществом в 5 секунд у более старого - притом, что в этой программе у «полнокэшевого» Ivy Bridge результаты на 4 секунды лучше, чем у Nehalem. В общем, и здесь нельзя считать, что уменьшение емкости L3 как-то сильно повлияло на Core i5 второго и третьего поколения, но есть и нюансы.

Математические и инженерные расчёты

Опять менее 1% разницы со «старшим» кристаллом и опять убедительная победа над первым поколением во всех его видах. Что скорее правило, чем исключение для подобных малопоточных тестов, но почему бы в нем в очередной раз не убедиться? Особенно в таком вот рафинированном виде, когда (в отличие от тестов в штатном режиме) не мешает разница в частотах («стандартных» или появляющаяся из-за работы Turbo Boost).

Растровая графика

Но и при более полной утилизации многопоточности картина не всегда меняется. А емкость кэш-памяти не дает вовсе ничего.

Векторная графика

И здесь аналогично. Правда и потоков вычисления нужна всего парочка.

Кодирование видео

В отличие от этой группы, где, тем не менее, даже Hyper-Threading не позволяет Nehalem бороться на равных с последователями более новых поколений. А вот им не слишком мешает уменьшение емкости кэш-памяти. Точнее, практически вообще не мешает, поскольку разница опять менее 1%.

Офисное ПО

Как и следовало ожидать, никакого прироста производительности от увеличения емкости кэш-памяти (точнее, ее падения от уменьшения) нет. Хотя если посмотреть на подробные результаты, то видно, что единственный многопоточный тест этой группы (а именно распознавание текста в FineReader) выполняется примерно на 1,5% быстрее при 8 МиБ L3, нежели на 6 МиБ. Казалось бы - что такое 1,5%? С точки зрения практики - ничто. А вот с исследовательской точки зрения уже интересно: как видим, именно многопоточным тестам чаще всего не хватает кэш-памяти. В результате разница (пусть и небольшая) иногда находится даже там, где ее быть, вроде бы, не должно. Хотя ничего такого уж необъяснимого в этом нет - грубо говоря, в малопоточных тестах мы имеем 3-6 МиБ на поток, а вот в многопоточных там же получается 1,5 МиБ. Первого - много, а вот второго может оказаться и не совсем достаточно.

Java

Впрочем, Java-машина с такой оценкой не согласна, но и это объяснимо: как мы уже не раз писали, она очень хорошо оптимизирована вовсе не под х86-процессоры, а под телефоны и кофеварки, где ядер может быть много, но вот кэш-памяти очень мало. А иногда и ядер, и кэш-памяти мало - дорогие ресурсы как по площади кристалла, так и по энергопотреблению. И, если с ядрами и мегагерцами что-то сделать получается, то вот с кэшом все сложнее: в четырехъядерной Tegra 3 его, к примеру, всего 1 МиБ. Понятно, что JVM может «схрюпать» и больше (как и все системы с байт-кодом), что мы уже видели сравнивая Celeron и Pentium, но более 1,5 МиБ на поток ей если и может пригодиться, то не в тех задачах, которые вошли в SPECjvm 2008.

Игры

На игры у нас были большие надежды, поскольку к емкости кэш-памяти они нередко оказываются более требовательными чем даже архиваторы. Но бывает такое тогда, когда ее совсем мало, а 6 МиБ - как видим, достаточно. Да и, опять же, процессоры уровня четырехъядерных Core любых поколений даже на частоте 2,4 ГГц слишком мощное решение для используемых игровых приложений, так что узким местом явно будут не они, а прочие компоненты системы. Поэтому мы решили стряхнуть пыль с режимов с низким качеством графики - понятно, что для таких систем он слишком уж синтетичен, но у нас и все тестирование синтетическое:)

Когда не мешают всякие там видеокарты и прочее, разница между двумя Ivy Bridge достигает уже «безумных» 3%: и в этом случае можно не обращать внимания на практике, но для теории - немало. Больше вышло как раз только в архиваторах.

Многозадачное окружение

Где-то мы уже такое видели. Ну да - когда тестировали шестиядерные процессоры под LGA2011. И вот ситуация повторяется: нагрузка что ни на есть многопоточная, часть используемых программ до кэш-памяти «жадная», а вот ее увеличение только снижает среднюю производительность. Чем это можно объяснить? Разве что тем, что усложняется арбитраж и увеличивается количество промахов. Причем, заметим, происходит такое только тогда, когда емкость L3 относительно велика и одновременно работающих потоков вычисления не менее четырех - в бюджетном сегменте совсем другая картина. Во всяком случае, как показало наше недавнее тестирование Pentium и Celeron, для двухъядерных процессоров увеличение L3 с 2 до 3 МиБ добавляет 6% производительности. А вот четырех- и шестиядерным не дает, мягко говоря ничего. Даже менее, чем ничего.

Итого

Закономерный общий итог: поскольку нигде существенной разницы между процессорами с разным объемом L3 не обнаружилось, нет ее и в «общем и целом». Таким образом, расстраиваться по поводу уменьшения емкости кэш-памяти во втором и третьем поколении Core i5 поводов нет - предшественники первого поколения им все равно не конкуренты. Да и старые Core i7 в среднем тоже демонстрируют лишь аналогичный уровень производительности (разумеется, в основном за счет отставания в малопоточных приложениях - а так есть сценарии, с которыми в равных условиях они справляются быстрее). Но, как мы уже говорили, на практике реальные процессоры находятся далеко не в равных условиях по частотам, так что практическая разница между поколениями больше, чем можно получить в таких вот исследованиях.

Открытым остается лишь один вопрос: нам пришлось сильно снизить тактовую частоту для обеспечения равенства условий с первым поколением Core, но сохранятся ли замеченные закономерности в более близких к реальности условиям? Ведь из того, что четыре низкоскоростных потока вычислений не видят разницы между 6 и 8 МиБ кэш-памяти, не следует, что она не обнаружится в случае четырех высокоскоростных. Правда, не следует и обратного, так что для того, чтобы окончательно закрыть тему теоретических исследований, нам понадобится еще одна лабораторная работа, которой мы и займемся в следующий раз.

Первым процессором, который производился с кэшем L2, стал Pentium Pro в 1995 году. У него было 256 или 512 кбайт кэша второго уровня на кристалле, что давало существенное преимущество над обычными процессорами Pentium, чей кэш располагался на материнской плате. С появлением Pentium II в модуле Slot 1 выделенная кэш-память "поселилась" рядом с процессором. Но только у второго поколения Pentium III для Socket 370 кэш-память перешла на кристалл процессора. Так продолжается и по сей день, но есть процессоры с небольшим количеством кэша, а есть с большим. Стоит ли тратить деньги на модель с большим кэшем? В прошлом дополнительная кэш-память не всегда ощутимо влияла на производительность.

Хотя всегда можно найти измеряемые различия между двумя процессорами с разными размерами кэша, для экономии средств вполне можно было покупать процессоры с меньшим кэшем. Но ни один процессор до появления Core 2 Duo не был доступен с тремя разными вариантами кэша.

Pentium 4 в своём первом поколении (Willamette, 180 нм) оснащался 256 кбайт кэша, а в более успешном втором поколении (Northwood, 130 нм) - уже 512 кбайт кэша. В то время дешёвые процессоры Celeron с меньшим кэшем производились на тех же вычислительных ядрах. Celeron относятся к первому поколению продуктов с одной технологической базой для high-end и дешёвых моделей, различающихся только доступным размером кэша и частотами FSB/ядра. Позднее была добавлена и разница в функциях, чтобы заметнее разделить сегменты рынка.

С выпуском 90-нм ядра Prescott объём кэша L2 вырос до 1 Мбайт, и этот процессор стал основой линейки настольных процессоров Intel до появления 2-Мбайт 65-нм Cedar Mill. Intel даже использовала два таких ядра для создания процессоров Pentium D 900 второго поколения. Впрочем, более быстрые тактовые частоты и больший объём кэша даже тогда не значили очень много. Сегодня ситуация изменилась: лучшая производительность Core 2 Duo (Conroe, 65 нм) и меньшее энергопотребление немало обязаны размеру кэша.

AMD весьма сдержанно относилась к увеличению объёма кэша. Скорее всего, это связано с площадью кристалла (бюджетом транзисторов), поскольку количество 65-нм процессоров не может удовлетворить спрос на рынке, а у менее выгодных 90-нм моделей этот вопрос стоит ещё острее. У Intel, с другой стороны, есть преимущество в виде производства всех массовых процессоров по 65-нм техпроцессу, да и ёмкость кэша L2 будет ещё расти. Например, следующее поколение Core 2 на 45-нм ядре Penryn будет оснащаться до 6 Мбайт кэша L2. Можно ли рассматривать это как маркетинговый шаг, или увеличение ёмкости L2 действительно даст прирост производительности? Давайте посмотрим.

Большой кэш L2: маркетинг или рост производительности?

Кэши процессора играют вполне определённую роль: они уменьшают количество обращений к памяти, буферизуя часто используемые данные. Сегодня ёмкость ОЗУ составляет от 512 Мбайт до 4 Гбайт, а объём кэша - от 256 кбайт до 8 Мбайт, в зависимости от модели. Впрочем, даже небольшого объёма кэша в 256 или 512 кбайт достаточно, чтобы обеспечить высокую производительность, которую сегодня воспринимают само собой разумеющейся.

Есть разные способы организации иерархии кэша. В большинстве современных компьютеров установлены процессоры с небольшим кэшем первого уровня (L1, до 128 кбайт), который обычно разделяется на кэш данных и кэш инструкций. Кэш L2 большего размера обычно используется для хранения данных, он является общим для двух процессорных ядер Core 2 Duo, хотя Athlon 64 X2 или Pentium D имеют раздельные кэши на ядро. Кэш L2 может работать эксклюзивно или инклюзивно, то есть он может либо хранить копию содержимого кэша L1, либо нет. AMD вскоре представит процессоры с третьим уровнем кэша, который будет общим для четырёх ядер в процессорах AMD Phenom. То же самое ожидается и для архитектуры Nehalem, которую Intel представит в 2008 году на замену текущим Core 2.

Кэш L1 всегда был в составе процессора, но поначалу кэш L2 устанавливался на материнские платы, как было в случае многих компьютеров 486DX и Pentium. Для кэш-памяти первого уровня использовались простые чипы статической памяти (SRAM, Static RAM). Они вскоре были заменены конвейерным пакетным кэшем (pipelined burst cache) у процессоров Pentium, пока не появилась возможность устанавливать кэш на кристалл. Pentium Pro на 150 - 200 МГц стал первым процессором, содержащим 256 кбайт кэш-памяти L2 на кристалле, побив рекорд по размеру керамической упаковки для настольных ПК и рабочих станций. Pentium III для Socket 370, работающий на частотах от 500 МГц до 1,13 ГГц, стал первым процессором с 256 кбайт кэш-памяти на кристалле L2, что давало преимущество по снижению задержек, поскольку кэш работает на частоте CPU.

Встроенный кэш L2 дал существенный прирост производительности практически в любых приложениях. Увеличение производительности оказалось столь существенным, что появление интегрированного кэша L2 можно назвать самым важным фактором производительности у процессоров x86. Отключение кэша L2 снизит производительность сильнее, чем отключение второго ядра у двуядерного процессора.

Однако кэш-память влияет не только на производительность. Она стала мощным инструментом, позволяющим создавать разные модели процессоров для low-end, массового и high-end сегментов, поскольку производитель может гибко отбирать процессоры по отбраковке и тактовым частотам. Если на кристалле нет дефектов, то можно включить весь кэш L2, да и частоты получаются высокие. Если же желаемых тактовых частот достичь не удастся, то кристалл может стать моделью начального уровня в high-end линейке, например, Core 2 Duo 6000 с 4 Мбайт кэша и низкими частотами. Если дефекты присутствуют в кэше L2, то производитель имеет возможность отключить его часть и создать модель начального уровня с меньшим объёмом кэша, например, Core 2 Duo E4000 с 2 Мбайт кэша L2 или даже Pentium Dual Core всего с 1 Мбайт кэша. Всё это действительно так, но вопрос заключается в следующем: насколько различие в объёме кэша влияет на производительность?

Варианты Core 2 Duo

Intel выпустила на рынок большой ассортимент настольных процессоров. Сегодня ещё можно найти Pentium 4 и Pentium D, но большинство моделей построено на микро-архитектуре Core. Мы не рекомендуем брать процессоры Pentium 4 или Pentium D, хотя их тактовые частоты до 3,8 ГГц могут выглядеть привлекательно. Но любой процессор Core 2 на частоте 2,2 ГГц и выше способен победить даже самые быстрые модели Pentium D (собственно, как и Athlon 64 X2), поскольку Core 2 даёт намного лучшую производительность на такт .

Благодаря меньшим тактовым частотам процессоры Core 2 более эффективны по энергопотреблению. Если топовые модели Pentium D 800 "съедают" до 130 Вт, то лишь Core 2 Extreme с четырьмя ядрами преодолевает порог 100 Вт. Все двуядерные процессоры потребляют не больше 65 Вт. Кроме того, энергопотребление в режиме бездействия процессоров Core 2 Duo ещё ниже, поскольку рабочая частота в режиме бездействия меньше (максимум 1,2 ГГц для Core 2 Duo/Quad против 2,8 ГГц для Pentium D/4). На снижение энергопотребления повлиял улучшенный дизайн транзисторов с уменьшенными токами утечки.

Сегодня доступны модели E и X. Модели E предназначены для массового рынка, а X относятся к классу Extreme Edition. Q обозначает четыре ядра, которые Intel создаёт, размещая два двуядерных кристалла в одной физической упаковке. Процессоры E6000 оснащены 4 Мбайт кэша L2, если их модельный номер выше E6400 или заканчивается на 20 (например, E6320). Модели, заканчивающиеся на 00 (например, E6600) работают с FSB 266 МГц (FSB1066), а модели, заканчивающиеся на 50 (E6750), работают с FSB 333 МГц (FSB1333). Последняя требует чипсета P35 или X38 и даёт чуть более высокую производительность. E4000 работает с FSB 200 МГц (FSB800) и имеет всего 2 Мбайт кэша L2. Версии с 1 Мбайт кэша продаются как Pentium Dual Core E2140, E2160 и E2180 с частотами от 1,6 до 2,0 ГГц. Кроме названия и некоторых функций, которые Intel отключает у дешёвых процессоров, упомянутые модели Pentium Dual Cores идентичны Core 2 Duo.

Характеристики процессоровCore 2 Duo
Номер 65-нм процессора Кэш Тактовая частота FSB Технология виртуализации Технология Trusted Execution
E6850 4 Мбайт L2 3 ГГц 333 МГц X X
E6750 4 Мбайт L2 2,66 ГГц 333 МГц X X
E6700 4 Мбайт L2 2,66 ГГц 266 МГц X
E6600 4 Мбайт L2 2,40 ГГц 266 МГц X
E6550 4 Мбайт L2 2,33 ГГц 333 МГц X X
E6540 4 Мбайт L2 2,33 ГГц 333 МГц X
E6420 4 Мбайт L2 2,13 ГГц 266 МГц X
E6400 2 Мбайт L2 2,13 ГГц 266 МГц X
E6320 4 Мбайт L2 1,86 ГГц 266 МГц X
E6300 2 Мбайт L2 1,86 ГГц 266 МГц X
E4600 2 Мбайт L2 2,40 ГГц 200 МГц
E4500 2 Мбайт L2 2,20 ГГц 200 МГц
E4400 2 Мбайт L2 2 ГГц 200 МГц
E4300 2 Мбайт L2 1,80 ГГц 200 МГц


Платформа
CPU I Intel Pentium Dual Core E2160 (65 нм; 1 800 МГц, 1 Мбайт кэша L2) на частоте 2,4 ГГц (266 МГц x9)
CPU II Intel Core 2 Duo E4400 (65 нм; 2 000 МГц, 2 Мбайт кэша L2) на частоте 2,4 ГГц (266 МГц x9)
CPU III Intel Core 2 Duo X6800 (65 нм; 3 000 МГц, 4 Мбайт кэша L2) на частоте 2,4 ГГц (266 МГц x9)
Материнская плата ASUS Blitz Formula, Rev: 1.0
Чипсет: Intel P35, BIOS 1101
Память Corsair CM2X1024-888C4D, 2x 1024 Мбайт DDR2-800 (CL 4-4-4-12 2T)
Жёсткий диск Western Digital Raptor WD1500ADFD, 150 Гбайт, 10 000 об/мин, кэш 16 Мбайт, SATA/150
DVD-ROM Samsung SH-S183
Видеокарта Zotac GeForce 8800 GTS, GPU: GeForce 8800 GTS (500 МГц), память: 320 Мбайт GDDR3 (1 600 Мгц)
Звуковая карта Встроенная
Блок питания Enermax EG565P-VE, ATX 2.01, 510 Вт
Системное ПО и драйверы
ОС Windows XP Professional 5.10.2600, Service Pack 2
Версия DirectX 9.0c (4.09.0000.0904)
Драйверы платформы Intel Version 8.3.1013
Графический драйвер nVidia Forceware 162.18

Тесты и настройки

3D-игры
Call Of Duty 2 Version: 1.3 Retail
Video Mode: 1280x960
Anti Aliasing: off
Graphics Card: medium
Timedemo demo2
Prey Version: 1.3
Video Mode: 1280x1024
Video Quality: game default
Vsync = off
Benchmark: THG-Demo
Quake 4 Version: 1.2 (Dual-Core Patch)
Video Mode: 1280x1024
Video Quality: high
THG Timedemo waste.map
timedemo demo8.demo 1 (1 = load textures)
Аудио
Lame MP3 Version 3.98 Beta 5
Audio CD "Terminator II SE", 53 min
wave to mp3
160 kbps
Видео
TMPEG 3.0 Express Version: 3.0.4.24 (no Audio)
fist 5 Minutes DVD Terminator 2 SE (704x576) 16:9
Multithreading by rendering
DivX 6.7 Version: 6.6 (4 Logical CPUs)
Profile: High Definition Profile
1-pass, 3000 kbit/s
Encoding mode: Insane Quality
Enhanced multithreading
no Audio
XviD 1.1.3 Version: 1.1.3
Target quantizer: 1.00
Mainconcept H.264 v2 Version 2.1
260 MB MPEG-2 source (1920x1080) 16:9
Codec: H.264
Mode: NTSC
Audio: AAC
Profile: High
Stream: Program
Приложения
WinRAR Version 3.70
(303 MB, 47 Files, 2 Folders)
Compression = Best
Dictionary = 4096 kB
Autodesk 3D Studio Max Version: 8.0
Characters "Dragon_Charater_rig"
rendering HTDV 1920x1080
Cinebench Version: R10
1 CPU, x CPU run
PCMark05 Pro Version: 1.2.0
CPU and Memory Tests
Windows Media Player 10.00.00.3646
Windows Media Encoder 9.00.00.2980




Заключение

Если объём кэш-памяти ограниченно влияет на такие синтетические тесты, как PCMark05, то разница в производительности большинства реальных приложений оказалась весьма существенной. Поначалу это кажется удивительным, поскольку опыт говорит, что именно синтетические тесты дают самую ощутимую разницу в производительности, которая мало отражается на реальных приложениях.

Ответ прост: размер кэша очень важен для современных процессоров с микро-архитектурой Core 2 Duo. Мы использовали 4-Мбайт Core 2 Extreme X6800, 2-Мбайт Core 2 Duo E4400 и Pentium Dual Core E2160, который является процессором Core 2 Duo с кэшем L2 всего 1 Мбайт. Все процессоры работали на одинаковой системной шине 266 МГц и с множителем 9x, чтобы частота составила 2 400 МГц. Единственная разница заключается в размере кэша, поскольку все современные двуядерные процессоры, за исключением старого Pentium D, производятся из одинаковых кристаллов. Чем станет ядро, Core 2 Extreme Edition или Pentium Dual Core, определяется выходом годных кристаллов (дефектами) или спросом рынка.

Если вы сравните результаты 3D-шутеров Prey и Quake 4, являющих типичными игровыми приложениями, разница в производительности между 1 и 4 Мбайт составляет примерно один шаг по частоте. То же самое касается тестов кодирования видео для кодеков DivX 6.6 и XviD 1.1.2, а также архиватора WinRAR 3.7. Однако, такие интенсивно нагружающие CPU приложения, как 3DStudio Max 8, Lame MP3 Encoder или H.264 Encoder V2 от MainConcept не слишком сильно выигрывают от увеличения размера кэша.

Впрочем, подход Intel, а именно, использование всего доступного бюджета транзисторов, который увеличился при переходе с 65-нм техпроцесса на 45-нм, имеет для микро-архитектуры Core 2 Duo определённую значимость. Кэш L2 у этих процессоров работает очень эффективно, особенно, если учесть, что он общий для двух ядер. Поэтому кэш нивелирует влияние разных частот памяти и предотвращает "узкое место" в виде FSB. И делает он это замечательно, поскольку тесты наглядно показывают, что производительность процессора с одним мегабайтом кэш-памяти невысокая.

С этой точки зрения увеличение размера кэша L2 с 4 Мбайт до, максимум, 6 Мбайт у грядущих 45-нм двуядерных процессоров Penryn (линейка Core 2 Duo E8000) имеет смысл. Уменьшение техпроцесса с 65 до 45 нм позволяет Intel увеличить бюджет транзисторов, и благодаря увеличению объёма кэша мы вновь получим рост производительности. Впрочем, Intel получит выгоду из-за разных вариантов процессоров с 6, 4, 2 или даже 1 Мбайт кэша L2. Благодаря нескольким вариантам Intel может использовать большее число кристаллов с пластины, несмотря на наличие случайных дефектов, которые в противном случае приводили бы к попаданию кристалла в мусорную корзину. Большой размер кэша, как видим, важен не только для производительности, но и для прибыли Intel.

Кэш -промежуточный буфер с быстрым доступом, содержащий информацию, которая может быть запрошена с наибольшей вероятностью. Доступ к данным в кэше идёт быстрее, чем выборка исходных данных из оперативной (ОЗУ) и быстрее внешней (жёсткий диск или твердотельный накопитель) памяти, за счёт чего уменьшается среднее время доступа и увеличивается общая производительность компьютерной системы.

Ряд моделей центральных процессоров (ЦП) обладают собственным кэшем, для того чтобы минимизировать доступ к оперативной памяти (ОЗУ), которая медленнее, чем регистры. Кэш-память может давать значительный выигрыш в производительности, в случае когда тактовая частота ОЗУ значительно меньше тактовой частоты ЦП. Тактовая частота для кэш-памяти обычно ненамного меньше частоты ЦП.

Уровни кэша

Кэш центрального процессора разделён на несколько уровней. В универсальном процессоре в настоящее время число уровней может достигать 3. Кэш-память уровня N+1 как правило больше по размеру и медленнее по скорости доступа и передаче данных, чем кэш-память уровня N.

Самой быстрой памятью является кэш первого уровня -- L1-cache. По сути, она является неотъемлемой частью процессора, поскольку расположена на одном с ним кристалле и входит в состав функциональных блоков. В современных процессорах обычно кэш L1 разделен на два кэша, кэш команд (инструкций) и кэш данных (Гарвардская архитектура). Большинство процессоров без L1 кэша не могут функционировать. L1 кэш работает на частоте процессора, и, в общем случае, обращение к нему может производиться каждый такт. Зачастую является возможным выполнять несколько операций чтения/записи одновременно. Латентность доступа обычно равна 2?4 тактам ядра. Объём обычно невелик -- не более 384 Кбайт.

Вторым по быстродействию является L2-cache -- кэш второго уровня, обычно он расположен на кристалле, как и L1. В старых процессорах -- набор микросхем на системной плате. Объём L2 кэша от 128 Кбайт до 1?12 Мбайт. В современных многоядерных процессорах кэш второго уровня, находясь на том же кристалле, является памятью раздельного пользования -- при общем объёме кэша в nM Мбайт на каждое ядро приходится по nM/nC Мбайта, где nC количество ядер процессора. Обычно латентность L2 кэша, расположенного на кристалле ядра, составляет от 8 до 20 тактов ядра.

Кэш третьего уровня наименее быстродействующий, но он может быть очень внушительного размера -- более 24 Мбайт. L3 кэш медленнее предыдущих кэшей, но всё равно значительно быстрее, чем оперативная память. В многопроцессорных системах находится в общем пользовании и предназначен для синхронизации данных различных L2.

Иногда существует и 4 уровень кэша, обыкновенно он расположен в отдельной микросхеме. Применение кэша 4 уровня оправдано только для высоко производительных серверов и мейнфреймов.

Проблема синхронизации между различными кэшами (как одного, так и множества процессоров) решается когерентностью кэша. Существует три варианта обмена информацией между кэш-памятью различных уровней, или, как говорят, кэш-архитектуры: инклюзивная, эксклюзивная и неэксклюзивная.

  • Перевод

Почти все разработчики знают, что кэш процессора - это такая маленькая, но быстрая память, в которой хранятся данные из недавно посещённых областей памяти - определение краткое и довольно точное. Тем не менее, знание «скучных» подробностей относительно механизмов работы кэша необходимо для понимания факторов влияющих на производительность кода.

В этой статье мы рассмотрим ряд примеров иллюстрирующих различные особенности работы кэшей и их влияние на производительность. Примеры будут на C#, выбор языка и платформы не так сильно влияет на оценку производительности и конечные выводы. Естественно, в разумных пределах, если вы выберите язык, в котором чтение значения из массива равносильно обращению к хеш-таблице, никаких результатов пригодных к интерпретации вы не получите. Курсивом идут примечания переводчика.

Habracut - - -

Пример 1: доступ к памяти и производительность

Как вы думаете, насколько второй цикл быстрее первого?
int arr = new int ;

// первый
for (int i = 0; i < arr.Length; i++) arr[i] *= 3;

// второй
for (int i = 0; i < arr.Length; i += 16) arr[i] *= 3;


Первый цикл умножает все значения массива на 3, второй цикл только каждое шестнадцатое значение. Второй цикл совершает только 6% работы первого цикла, но на современных машинах оба цикла выполняются примерно за равное время: 80 мс и 78 мс соответственно (на моей машине).

Разгадка проста - доступ к памяти. Скорость работы этих циклов в первую очередь определяется скоростью работы подсистемы памяти, а не скоростью целочисленного умножения. Как мы увидим в следующем примере, количество обращений к оперативной памяти одинаково и в первом и во втором случае.

Пример 2: влияние строк кэша

Копнём глубже - попробуем другие значения шага, не только 1 и 16:
for (int i = 0; i < arr.Length; i += K /* шаг */ ) arr[i] *= 3;

Вот время работы этого цикла для различных значений шага K:

Обратите внимание, при значениях шага от 1 до 16 время работы практически не изменяется. Но при значениях больше 16, время работы уменьшается примерно вдвое каждый раз когда мы увеличиваем шаг в два раза. Это не означает, что цикл каким-то магическим образом начинает работать быстрее, просто количество итераций при этом так же уменьшается. Ключевой момент - одинаковое время работы при значениях шага от 1 до 16.

Причина этого в том, что современные процессоры осуществляют доступ к памяти не побайтно, а небольшими блоками, которые называют строками кэша. Обычно размер строки составляет 64 байта. Когда вы читаете какое-либо значение из памяти, в кэш попадает как минимум одна строка кэша. Последующий доступ к какому-либо значению из этой строки происходит очень быстро.

Из-за того, что 16 значений типа int занимают 64 байта, циклы с шагами от 1 до 16 обращаются к одинаковому количеству строк кэша, точнее говоря, ко всем строкам кэша массива. При шаге 32, обращение происходит к каждой второй строке, при шаге 64, к каждой четвёртой.

Понимание этого очень важно для некоторых способов оптимизации. От места расположения данных в памяти зависит число обращений к ней. Например, из-за невыровненных данных может потребоваться два обращения к оперативной памяти, вместо одного. Как мы выяснили выше, скорость работы при этом будет в два раза ниже.

Пример 3: размеры кэшей первого и второго уровня (L1 и L2)

Современные процессоры, как правило, имеют два или три уровня кэшей, обычно их называют L1, L2 и L3. Для того, чтобы узнать размеры кэшей различных уровней, можно воспользоваться утилитой CoreInfo или функцией Windows API GetLogicalProcessorInfo . Оба способа так же предоставляют информацию о размере строки кэша для каждого уровня.

На моей машине CoreInfo сообщает о кэшах данных L1 объёмом по 32 Кбайт, кэшах инструкций L1 объёмом по 32 Кбайт и кэшах данных L2 объёмом по 4 Мбайт. Каждое ядро имеет свои персональные кэши L1, кэши L2 общие для каждой пары ядер:

Logical Processor to Cache Map: *--- Data Cache 0, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 *--- Instruction Cache 0, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 -*-- Data Cache 1, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 -*-- Instruction Cache 1, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 **-- Unified Cache 0, Level 2, 4 MB, Assoc 16, LineSize 64 --*- Data Cache 2, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 --*- Instruction Cache 2, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 ---* Data Cache 3, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 ---* Instruction Cache 3, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 --** Unified Cache 1, Level 2, 4 MB, Assoc 16, LineSize 64
Проверим эту информацию экспериментально. Для этого, пройдёмся по нашему массиву инкрементируя каждое 16-ое значение - простой способ изменить данные в каждой строке кэша. При достижении конца, возвращаемся к началу. Проверим различные размеры массива, мы должны увидеть падение производительности когда массив перестаёт помещаться в кэши разных уровней.

Код такой:

int steps = 64 * 1024 * 1024; // количество итераций
int lengthMod = arr.Length - 1; // размер массива -- степень двойки

for (int i = 0; i < steps; i++)
{
// x & lengthMod = x % arr.Length, ибо степени двойки
arr[(i * 16) & lengthMod]++;
}


Результаты тестов:

На моей машине заметны падения производительности после 32 Кбайт и 4 Мбайт - это и есть размеры кэшей L1 и L2.

Пример 4: параллелизм инструкций

Теперь давайте взглянем на кое-что другое. По вашему мнению, какой из этих двух циклов выполнится быстрее?
int steps = 256 * 1024 * 1024;
int a = new int ;

// первый
for (int i = 0; i < steps; i++) { a++; a++; }

// второй
for (int i = 0; i < steps; i++) { a++; a++; }


Оказывается, второй цикл выполняется почти в два раза быстрее, по крайней мере, на всех протестированных мной машинах. Почему? Потому, что команды внутри циклов имеют разные зависимости по данным. Команды первого имеют следующую цепочку зависимостей:

Во втором цикле зависимости такие:

Функциональные части современных процессоров способны выполнять определённое число некоторых операций одновременно, как правило, не очень большое число. Например, возможен параллельный доступ к данным из кэша L1 по двум адресам, так же возможно одновременное выполнение двух простых арифметических команд. В первом цикле процессор не может задействовать эти возможности, но может во втором.

Пример 5: ассоциативность кэша

Один из ключевых вопросов, на который необходимо дать ответ при проектировании кэша - могут ли данные из определённой области памяти храниться в любых ячейках кэша или только в некоторых из них. Три возможных решения:
  1. Кэш прямого отображения , данные каждой строки кэша в оперативной памяти хранятся только в одной заранее определённой ячейке кэша. Простейший способ вычисления отображения: индекс_строки_в_памяти % количество_ячеек_кэша. Две строки, отображённые на одну и ту же ячейку, не могут находится в кэше одновременно.
  2. N-входовый частично-ассоциативный кэш , каждая строка может храниться в N различных ячейках кэша. Например, в 16-входовом кэше строка может храниться в одной из 16-ти ячеек составляющих группу. Обычно, строки с равными младшими битами индексов разделяют одну группу.
  3. Полностью ассоциативный кэш , любая строка может быть сохранена в любую ячейку кэша. Решение эквивалентно хеш-таблице по своему поведению.
Кэши прямого отображения подвержены конфликтам, например, когда две строки соревнуются за одну ячейку, поочерёдно вытесняя друг-друга из кэша, эффективность очень низка. С другой стороны, полностью ассоциативные кэши, хотя и лишены этого недостатка, очень сложны и дороги в реализации. Частично-ассоциативные кэши - типичный компромисс между сложностью реализации и эффективностью.

К примеру, на моей машине кэш L2 размером в 4 Мбайт является 16-входовым частично-ассоциативным кэшем. Вся оперативная память разделена на множества строк по младшим битам их индексов, строки из каждого множества соревнуются за одну группу из 16 ячеек кэша L2.

Так как кэш L2 имеет 65 536 ячеек (4 * 2 20 / 64) и каждая группа состоит из 16 ячеек, всего мы имеем 4 096 групп. Таким образом, младшие 12 битов индекса строки определяют к какой группе относится эта строка (2 12 = 4 096). В результате, строки с адресами кратными 262 144 (4 096 * 64) разделяют одну и ту же группу из 16-ти ячеек и соревнуются за место в ней.

Чтобы эффекты ассоциативности проявили себя, нам необходимо постоянно обращаться к большому количеству строк из одной группы, например, используя следующий код:

public static long UpdateEveryKthByte(byte arr, int K)
{
const int rep = 1024 * 1024; // количество итераций

Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();

int p = 0;
for (int i = 0; i < rep; i++)
{
arr[p]++;

P += K; if (p >= arr.Length) p = 0;
}

Sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}


Метод инкрементирует каждый K-ый элемент массива. По достижении конца, начинаем заново. После довольно большого количества итераций (2 20), останавливаемся. Я сделал прогоны для различных размеров массива и значений шага K. Результаты (синий - большое время работы, белый - маленькое):

Синим областям соответствуют те случаи, когда при постоянном изменении данных кэш не в состоянии вместить все требуемые данные одновременно . Яркий синий цвет говорит о времени работы порядка 80 мс, почти белый - 10 мс.

Разберёмся с синими областями:

  1. Почему появляются вертикальные линии? Вертикальные линии соответствуют значениям шага при которых осуществляется доступ к слишком большому числу строк (больше 16-ти) из одной группы. Для таких значений, 16-входовый кэш моей машины не может вместить все необходимые данные.

    Некоторые из плохих значений шага - степени двойки: 256 и 512. Для примера рассмотрим шаг 512 и массив в 8 Мбайт. При этом шаге, в массиве имеются 32 участка (8 * 2 20 / 262 144), которые ведут борьбу друг с другом за ячейки в 512-ти группах кэша (262 144 / 512). Участка 32, а ячеек в кэше под каждую группу только 16, поэтому места на всех не хватает.

    Другие значения шага, не являющиеся степенями двойки, просто невезучие, что вызывает большое количество обращений к одинаковым группам кэша, а так же приводит к появлению вертикальных синих линий на рисунке. На этом месте любителям теории чисел предлагается задуматься.

  2. Почему вертикальные линии обрываются на границе в 4 Мбайт? При размере массива в 4 Мбайт или меньше, 16-входовый кэш ведёт себя так же как и полностью ассоциативный, то есть может вместить все данные массива без конфликтов. Имеется не более 16-ти областей ведущих борьбу за одну группу кэша (262 144 * 16 = 4 * 2 20 = 4 Мбайт).
  3. Почему слева вверху находится большой синий треугольник? Потому, что при маленьком шаге и большом массиве кэш не в состоянии уместить все необходимые данные. Степень ассоциативности кэша играет тут второстепенную роль, ограничение связано с размером кэша L2.

    Например, при размере массива в 16 Мбайт и шаге 128, мы обращаемся к каждому 128-му байту, таким образом, модифицируя каждую вторую строку кэша массива. Чтобы сохранить каждую вторую строку в кэше, необходим его объём в 8 Мбайт, но на моей машине есть только 4 Мбайт.

    Даже если бы кэш был полностью ассоциативным, это не позволило бы сохранить в нём 8 Мбайт данных. Заметьте, что в уже рассмотренном примере с шагом 512 и размером массива 8 Мбайт, нам необходим только 1 Мбайт кэша, чтобы сохранить все нужные данные, но это невозможно сделать из-за недостаточной ассоциативности кэша.

  4. Почему левая сторона треугольника постепенно набирает свою интенсивность? Максимум интенсивности приходится на значение шага в 64 байта, что равно размеру строки кэша. Как мы увидели в первом и во втором примере, последовательный доступ к одной и той же строке практически ничего не стоит. Скажем, при шаге в 16 байт, мы имеем четыре обращения к памяти по цене одного.

    Так как количество итераций равно в нашем тесте при любом значении шага, то более дешёвый шаг в результате даёт меньшее время работы.

Обнаруженные эффекты сохраняются и при больших значениях параметров:

Ассоциативность кэша - интересная штука, которая может проявить себя при определённых условиях. В отличие от остальных рассмотренных в этой статье проблем, она не является настолько серьёзной. Определённо, это не то, что требует постоянного внимания при написании программ.

Пример 6: ложное разделение кэша

На многоядерных машинах можно столкнуться с другой проблемой - согласование кэшей. Ядра процессора имеют частично или полностью раздельные кэши. На моей машине кэши L1 раздельны (как и обычно), так же имеются два кэша L2, общие для каждой пары ядер. Детали могут различаться, но в целом современные многоядерные процессоры имеют многоуровневые иерархические кэши. Причём самые быстрые, но и самые маленькие кэши, принадлежат индивидуальным ядрам.

Когда одно из ядер модифицирует значение в своём кэше, другие ядра больше не могут использовать старое значение. Значение в кэшах других ядер должно быть обновлено. Более того, должна быть обновлена полностью вся строка кэша , так как кэши оперируют данными на уровне строк.

Продемонстрируем эту проблему на следующем коде:

private static int s_counter = new int ;

private void UpdateCounter(int position)
{
for (int j = 0; j < 100000000; j++)
{
s_counter = s_counter + 3;
}
}


Если на своей четырёхядерной машине я вызову этот метод с параметрами 0, 1, 2, 3 одновременно из четырёх потоков, то время работы составит 4.3 секунды . Но если я вызову метод с параметрами 16, 32, 48, 64, то время работы составит только 0.28 секунды .

Почему? В первом случае, все четыре значения, обрабатываемые потоками в каждый момент времени, с большой вероятностью попадают в одну строку кэша. Каждый раз когда одно ядро увеличивает очередное значение, оно помечает ячейки кэша, содержащие это значение в других ядрах, как невалидные. После этой операции, все остальные ядра должны будут закэшировать строку заново. Это делает механизм кэширования неработоспособным, убивая производительность.

Пример 7: сложность железа

Даже теперь, когда принципы работы кэшей для вас не секрет, железо по-прежнему будет преподносить вам сюрпризы. Процессоры отличаются друг от друга методами оптимизации, эвристиками и прочими тонкостями реализации.

Кэш L1 некоторых процессоров может осуществлять параллельный доступ к двум ячейкам, если они относятся к разным группам, но если они относятся к одной, только последовательно. Насколько мне известно, некоторые даже могут осуществлять параллельный доступ к разным четвертинкам одной ячейки.

Процессоры могут удивить вас хитрыми оптимизациями. Например, код из предыдущего примера про ложное разделение кэша не работает на моём домашнем компьютере так, как задумывалось - в простейших случаях процессор может оптимизировать работу и уменьшить негативные эффекты. Если код немного модифицировать, всё встаёт на свои места.

Вот другой пример странных причуд железа:

private static int A, B, C, D, E, F, G;

private static void Weirdness()
{
for (int i = 0; i < 200000000; i++)
{
<какой-то код>
}
}


Если вместо <какой-то код> подставить три разных варианта, можно получить следующие результаты:

Инкрементирование полей A, B, C, D занимает больше времени, чем инкрементирование полей A, C, E, G. Что ещё страннее, инкрементирование полей A и C занимает больше времени, чем полей A, C и E, G. Не знаю точно каковы причины этого, но возможно они связаны с банками памяти (да-да, с обычными трёхлитровыми сберегательными банками памяти, а не то, что вы подумали ). Имеющих соображения на этот счёт, прошу высказываться в комментариях.

У меня на машине вышеописанного не наблюдается, тем не менее, иногда бывают аномально плохие результаты - скорее всего, планировщик задач вносит свои «коррективы».

Из этого примера можно вынести следующий урок: очень сложно полностью предсказать поведение железа. Да, можно предсказать многое, но необходимо постоянно подтверждать свои предсказания с помощью измерений и тестирования.

Заключение

Надеюсь, что всё рассмотренное помогло вам понять устройство кэшей процессоров. Теперь вы можете использовать полученные знания на практике для оптимизации своего кода.

Основная память компьютера – это устройство с очень низкой скоростью обмена данных. И если процессору необходимы какие-то данные для работы, то он посылает запрос через шину памяти, и производится поиск этих нужных данных.

Только потом они отправляются непосредственно в процессор. Все это занимает очень много времени по компьютерным меркам. А вот, что если бы данные хранились где-то рядом с процессором?

Как раз кэш-память работает на основе этой идеи. И для того чтобы понять концепцию, для наглядности возьмем пример работы обычной библиотеки.

Назначение кеш памяти

Что же такое кэш-память или кэш (по англ. cache memory, cache):

В широком смысле, подразумевается любая память с быстрым доступом , где хранится часть данных с другого носителя с более медленным доступом;

В узком смысле - это сверхоперативный вид памяти, который используется для повышения скорости доступа микропроцессора к оперативной памяти.

Предположим, что в библиотеке работает один библиотекарь. Если человек приходит и просит первый том Пушкина, то библиотекарь идет к далекой книжной полке, находит книгу и приносит ее посетителю.

Когда этот человек прочитал книгу, то она обратно возвращается на полку. И если уже любой другой человек приходит и просит эту же самую книгу, цикл повторяется снова.

Вот пример того, как библиотека, то есть система работает без кэш-памяти .

Зачем нужна кэш-память?

А теперь представьте, что тот же самый библиотекарь использует ящик стола как кэш-память. Процедура выдачи книги остается той же, когда книгу спрашивают первый раз.

Но, когда книга вернулась, библиотекарь не возвращает ее на полку, а кладет в ящик стола (этакая местная оперативная кэш-память ).

Теперь, когда следующий человек приходит и просит эту книгу, библиотекарю уже нужно просто открыть данный ящик. Аналогичным образом кэш-память хранит элементы данных, к которым часто обращается процессор.

Таким образом, каждый раз, запрашиваются эти данные, и процессор получает их из кэша, минуя долгий путь в основную медленную память.

Хранит ли кэш только часто используемые данные? Как функционирует и работает кэш оперативной памяти ?

Кэш – это такая очень умная часть памяти, которая автоматически осуществляет поиск любых данных, которые могут понадобиться в ближайшем будущем. Опять же, вернемся за примером к нашей библиотеке.

Когда человек просит первый томик Пушкина, то библиотекарь приносит также второй том:-) И когда человек прочитает первую книгу, аероятнее всего, что он может попросить второй томик. А когда он это сделает, ходит далеко не надо... тот уже будет лежать в ящике.

Аналогичным образом, когда кэш-память извлекает запрошенные данные из памяти, она также извлекает данные, которые находятся по адресам, близким к запрошенным.

Эти смежные блоки данных, которые и передаются в кэш, называются кэш-линиями. Подробнее о понятии кэш-памяти можно посмотреть в этом видео:

Уровни кэш памяти

Большинство жестких дисков используют один уровень кэш-памяти . Но кэш имеет два уровня, где уровень L1 меньше и быстрее, а уровень L2, несколько медленнее (но все равно быстрее, чем основная внутренняя память ).

Лучшая бесплатная программа HDDScan для проверки жестких дисков

И снова возвратимся за примером к нашей библиотеке, на примере ее работы становится понятна как работает внешняя память компьютера .

Рассмотрим ящик библиотекаря в качестве кэша L1. Когда спрос на книги высок, и в ящике уже довольно много книг (нет места складывать) и вероятность того, что там найдется нужная, снижается.

Память L2 кэш

Здесь и появляется неодходимость L2. Представим L2 как книжный шкаф возле стола библиотекаря. Когда маленький ящик стола заполнен, библиотекарь начинает ставить книги в этот шкаф. И теперь, если книга не найдена в ящике сразу, надо взять ее из шкафа, не отходя далеко.

Аналогичным образом, когда кэш L1 заполнен, данные сохраняются в L2. Процессор в первую очередь ищет данные в L1, если они не будут найдены, то он обратится уже к L2. Если там тоже данные не найдены в L2, то идет обращение к основной памяти.

Двухуровневый кэш процессора

Кэш двух уровней у процессора – хорошая идея? Безусловно, да.

Возвращаясь к нашей упомянутой библиотеке. Если человек просит дать ему книгу, которая не хранится ни в ящике, ни в книжном шкафу, то библиотекарь тратит много времени впустую, осуществляя поиск сначала в ящике, потом в шкафу и только потом получает книгу с полки.

Когда же данные не найдены ни в первом, ни во втором уровне кэша, только тогда посылается запрос в основную память. На это тратится много процессорного времени.

Но если кэш-память работает так быстро, почему бы не выполнять его достаточно большой, чтобы хранить все данные оперативной памяти в нем?

Причина в том, что высокая скорость обходится очень дорого. Поэтому необходимо рациональное использование ресурсов кэш-памяти.

Хотя в последнее время, размеры кэш-памяти все увеличиваются, а цены растут не сильно, поэтому компьютеры работают все быстрее и быстрее.

То есть, наш библиотекарь обзаводится ящиком стола все большего размера, а шкафчик, стоящий рядом становится более вместительным! Еще в тему - двухядерные процессоры - правильно конфигурируем Windows.

Кэширование жесткого диска

Дисковая кэш-память (disk cache ), или кэш-память жестского диска - принцип построения кэш-памяти на основе динамического оперативного запоминающего устройства (типа DRAM), которое хранит наиболее часто используемые данные и команды, доступ к которым производится из внешней памяти.

Поэтому принцип кэширования жесткого диска во многом схож на принцип кэширования, используемый для оперативной динамической памяти, хоть способы доступа к диску и памяти значительно разнятся.

Так, время доступа к любой из ячеек оперативной памяти имеет примерно одинаковое для данного компьютера значение, а вот время доступа к различным блокам информации на жестком диске в общем случае будет различным.

1. Нужно затратить определенное время, чтобы магнитная головка записи-чтения подошла к искомой дорожке.

2. Поскольку при движении головка вибрирует, то необходимо немного времени, чтобы она успокоилась.

3. Наконец, требуется время, чтобы головка нашла искомый сектор.

Методы кэширования, используемые для оперативной памяти, применяются и для кэширования информации, хранимой на жестких дисках.

Кэш-память диска заполняется не только требуемым сектором, но и секторами, непосредственно следующими за ним, так как известно, что в большинстве случаев взаимосвязанные данные хранятся в соседних секторах.

Этот метод известен также как метод опережающего чтения (Read Ahead). При работе с многозадачными системами желательно иметь жесткий дик (винчестер) с мультисегментной кэш-памятью, которая для каждой из задач отводит свою часть кэша.

Кстати, если у вас недостаточно знаний о том, как лучше просканировать и протестировать жесткий диск , то обязательно посмотрите
подробный и бесплатный виде-оурок на эту тему:
как проверить винчестер на работоспособность

Кэш-память процессора

Кэш-памятью сейсас комплектуется большинство современных центральных процессоров. А первоначально кэш-память располагалась не на самом процессоре, а на материнской плате.

Кэш-память процессора на компьютере выполняет функции буфера между процессором и оперативной памятью.

Если кэш-память располагается между самим процессором и оперативной памятью, то при непосредственном обращении процессора к памяти сначала производится поиск необходимых данных в кэш-памяти .

Кэш-памяти процессора делятся на несколько видов:

Cache L1 - это «кэш-память первого уровня». Является промежуточной сверхоперативной памятью, находится на самом кристалле процессора, в ней размещаются наиболее часто используемые данные.

Работает эта память на частоте процессора. Время доступа к ней существенно меньше, чем к данным в основной оперативной памяти. Этим достигается ускорение работы процессора.

Cache L2 - «кэш-память второго уровня». Это промежуточная сверхоперативная память, которая имеет быстродействие ниже памяти первого уровня, но выше основной оперативной памяти. Ее размер обычно составляет от нескольких сотен килобайт до нескольких мегабайт.

Cache L3 - «кэш-память третьего уровня». Тоже промежуточная сверхоперативная память, имеющая быстродействие ниже памяти второго уровня, но выше основной оперативной памяти. Ее размер обычно составляет от одного до нескольких мегабайт.


Секреты и тонкости работы на компьютере

Похожие статьи