sonyps4.ru

Какой кэш поделен на две части. Назначение кеш памяти

Кэш память (Cache) — массив сверхбыстрой оперативной памяти, являющейся буфером между контроллером системной памяти и . В этом буфере сохраняются блоки данных, с которыми работает в данный момент, тем самым значительно уменьшается количество обращений процессора к медленной системной памяти. Тем самым заметно увеличивается общая производительность процессора.

Различают кэш память 1-, 2- и 3-го уровней (маркируются L1, L2 и L3 ).

Кэш память первого уровня (L1) — самый быстрый, но по объему меньший, чем у остальных. С ним напрямую работает ядро процессора. Кэш память 1-го уровня имеет наименьшую латентность (время доступа).
Кэш память второго уровня (L2) – объем этой памяти значительно больше, чем кэш память первого уровня.
Кэш память третьего уровня (L3) – кэш память с большим объемом и более медленный чем L2.

В классическом варианте существовало 2 уровня кэш-памяти – 1-ий и второй уровень. 3-ий уровень по организации отличается от кэш памяти 2-ого уровня. Если данные не обрабатывались или процессор должен обработать срочные данные, то для освобождения кэш память 2-ого уровня данные перемещаются в кэш память 3-го уровня. Кэш память L3 больше по размеру, однако, и медленнее, чем L2 (шина между L2 и L3 более узкая, чем шина между L1 и L2), но все же его скорость, намного выше скорость системной памяти.

В кэш память 2-ого уровня изначально передаются все данные, для обработки центральным процессором, данные частично декодируются и переходят дальше в ядро.

В кэш память 2-ого уровня из данных строятся цепочка инструкций, а в кэше 1-ого уровня «зеркально» строятся внутренние команды процессора, которые учитывают особенности процессора, регистры и т.д. Число внутренних команд центрального процессора не слишком много поэтому величина кэша 1-ого уровня не имеет большого значения (в современных процессорах кэш память 1-ого уровня L1 может быть с 64 Кб, 128Кб на каждое из ядер). В отличии от кэш памяти 1-ого уровня, кэш память 2-ого уровня для процессора имеет огромное значение, именно поэтому процессоры с наибольшим объемом кэша 2-ого уровня показывают высокую производительность.

В организации структуры Кэш памяти для процессоров существуют отличия. К примеру, AMD процессоры четко разделёны между ядрами кэш памяти, и маркируются соответственно — 512х2 (Athlon 5200 и ниже) или 1024х2 (у Athlon 5200 и выше). А у процессоров Intel Core2Duo кэш строго не поделён, а значит для каждого из ядер можно использовать необходимое количество памяти общего кэша, это хорошо подходит для систем, не поддерживающих многоядерность. Если использовать все ядра, кэш память разделяется на каждое из ядер динамически, в зависимости от нагрузки каждого из ядер.

  • 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.

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.

Кэш — память (кеш , cash , буфер — eng.) — применяется в цифровых устройствах, как высокоскоростной буфер обмена. Кэш память можно встретить на таких устройствах компьютера как , процессоры, сетевые карты, приводы компакт дисков и многих других.

Принцип работы и архитектура кэша могут сильно отличаться.

К примеру, кэш может служить как обычный буфер обмена . Устройство обрабатывает данные и передаёт их в высокоскоростной буфер, где контроллёр передаёт данные на интерфейс. Предназначен такой кэш для предотвращения ошибок, аппаратной проверки данных на целостность, либо для кодировки сигнала от устройства в понятный сигнал для интерфейса, без задержек. Такая система применяется например в CD/DVD приводах компакт дисков.

В другом случае, кэш может служить для хранения часто используемого кода и тем самым ускорения обработки данных. То есть, устройству не нужно снова вычислять или искать данные, что заняло бы гораздо больше времени, чем чтение их из кэш-а. В данном случае очень большую роль играет размер и скорость кэш-а.

Такая архитектура чаще всего встречается на жёстких дисках, и центральных процессорах (CPU ).

При работе устройств, в кэш могут загружаться специальные прошивки или программы диспетчеры, которые работали бы медленней с ПЗУ (постоянное запоминающее устройство).

Большинство современных устройство, используют смешанный тип кэша , который может служить как буфером обмена, как и для хранения часто используемого кода.

Существует несколько очень важных функций, реализуемых для кэша процессоров и видео чипов.

Объединение исполнительных блоков . В центральных процессорах и видео процессорах часто используется быстрый общий кэш между ядрами. Соответственно, если одно ядро обработало информацию и она находится в кэше, а поступает команда на такую же операцию, либо на работу с этими данными, то данные не будут снова обрабатываться процессором, а будут взяты из кэша для дальнейшей обработки. Ядро будет разгружено для обработки других данных. Это значительно увеличивает производительность в однотипных, но сложных вычислениях, особенно если кэш имеет большой объём и скорость.

Общий кэш , также позволяет ядрам работать с ним напрямую, минуя медленную .

Кэш для инструкций. Существует либо общий очень быстрый кэш первого уровня для инструкций и других операций, либо специально выделенный под них. Чем больше в процессоре заложенных инструкций, тем больший кэш для инструкций ему требуется. Это уменьшает задержки памяти и позволяет блоку инструкций функционировать практически независимо.При его заполнении, блок инструкций начинает периодически простаивать, что замедляет скорость вычисления.

Другие функции и особенности .

Примечательно, что в CPU (центральных процессорах), применяется аппаратная коррекция ошибок (ECC ), потому как небольшая ошибочка в кэше, может привести к одной сплошной ошибке при дальнейшей обработке этих данных.

В CPU и GPU существует иерархия кэш памяти , которая позволяет разделять данные для отдельных ядер и общие. Хотя почти все данные из кэша второго уровня, всё равно копируются в третий, общий уровень, но не всегда. Первый уровень кеша — самый быстрый, а каждый последующий всё медленней, но больше по размеру.

Для процессоров, нормальным считается три и менее уровней кэша. Это позволяет добиться сбалансированности между скоростью, размером кэша и тепловыделением. В видеопроцессорах сложно встретить более двух уровней кэша.

Размер кэша, влияние на производительность и другие характеристики .

Естественно, чем больше кэш , тем больше данных он может хранить и обрабатывать, но тут есть серьёзная проблема.

Большой кеш — это большой бюджет . В серверных процессорах (CPU ), кэш может использовать до 80% транзисторного бюджета. Во первых, это сказывается на конечной стоимости, а во вторых увеличивается энергопотребление и тепловыделение, которое не сопоставимо с увеличенной на несколько процентов производительностью.

Что такое кэш память процессора

Выполняет примерно ту же функцию, что и оперативная память . Только кэш - это память встроенная в процессор . Кэш-память используется процессором для хранения информации. В ней буферизируются самые часто используемые данные, за счет чего, время очередного обращения к ним значительно сокращается. Если емкость оперативной памяти на новых компьютерах от 1 Гб, то кэш у них около 2-8 Мб. Как видите, разница в объеме памяти ощутимая. Но даже этого объема вполне хватает, чтобы обеспечить нормальное быстродействие всей системы. Сейчас распространены процессоры с двумя уровнями кэш-памяти: L1 (первый уровень) и L2 (второй). Кэш первого уровня намного меньше кэша второго уровня, он обычно около 128 Кб. Используется он для хранения инструкций. А вот второй уровень используется для хранения данных, поэтому он больше. Кэш второго уровня сейчас у большинства процессоров общий. Но не у всех, вот например у AMD Athlon 64 X 2 у каждого ядра по своему кэшу L2. Кампания AMD обещает в скором времени предоставить процессор AMD Phenom с четырьмя ядрами и тремя уровнями кэш-памяти.

Программный кэш

Кэш процессора часто путают с программным кэшем. Это совершенно разные вещи, хотя и выполняют схожую функцию. Кэш процессора это микросхема, встроенная в процессор , которая помогает ему быстро обрабатывать информацию. Программный кэш - это папка или какой-нибудь файл на жестком диске, где какая -то программа хранит нужную ей информацию. Рассмотрим на примере: Вы загрузили мой сайт, шапка сайта (картинка, находящаяся в самом верху) и остальные рисунки сохранились кэше вашего браузера. Если вы вернетесь сюда, например, завтра, то картинки уже будут грузиться не из интернета, а из кэша вашего компьютера, что экономит ваши деньги. Если у вас браузер Opera, то папка с изображениями которые вы загружали находится по адресу.



Загрузка...