Какой объем кэш памяти. Что такое кэш процессора. Двухуровневый кэш процессора
Всем доброго времени суток. Сегодня мы постараемся растолковать вам такое понятие как кэш. Кэш память процессора – это сверхбыстрый массив обработки данных, скорость которого превышает показатели стандартной ОЗУ раз так в 16–17, если речь идет о DDR4.
Из этой статьи вы узнаете:
Именно объем кэш-памяти позволяет ЦП работать на предельных скоростях, не дожидаясь, пока оперативная память обработает какие-либо данные и не отправит результаты готовых вычислений чипу для дальнейшей их обработки. Аналогичный принцип прослеживается в HDD, только там используется буфер на 8–128 МБ. Другое дело, что скорости гораздо ниже, но процесс работы аналогичен.
Что такое кэш процессора?
Как вообще происходит процесс вычислений? Все данные хранятся в оперативной памяти, которая предназначена для временного хранения важной пользовательской и системной информации. Процессор выбирает для себя определенное количество задач, которые загоняются в сверхбыстрый блок, именуемый кэш-памятью, и начинает заниматься своими прямыми обязанностями.
Результаты вычислений снова отправляются в ОЗУ, но уже в гораздо меньшем количестве (вместо тысячи значений на выходе получаем куда меньше), а на обработку берется новый массив. И так до тех пор, пока работа не будет сделана.
Скорость работы определяется эффективностью оперативной памяти. Но ни один современный модуль DDR4, включая оверклокерские решения с частотами под 4000 МГц, и рядом не стоял с возможностями самого чахлого процессора с его «медленным» КЭШем.
Все потому, что скорость работы ЦП превышает показатели работы ОЗУ в среднем раз в 15, а то и выше. И не смотрите только на параметры частоты, помимо них отличий хватает.
В теории получается, что даже сверхмощные Intel Xeon и AMD Epyc вынуждены простаивать, но по факту оба серверных чипа работают на пределе возможностей. А все потому, что они набирают необходимое количество данных по величине кэша (вплоть до 60 и более МБ) и моментально обрабатывают данные. ОЗУ служит в качестве некоего склада, откуда черпаются массивы для вычислений. Эффективность вычислений компьютера возрастает и все довольны.
Краткий экскурс в историю
Первые упоминания о кэш-памяти датированы концом 80‑х годов. До этого времени скорость работы процессора и памяти были приблизительно одинаковой. Стремительное развитие чипов требовало придумать какой-нибудь «костыль», чтобы повысить уровень быстродействия ОЗУ, однако использовать сверхбыстрые чипы было очень затратно, а потому решились обойтись более экономичным вариантом – внедрением скоростного массива памяти в ЦП.
Впервые модуль кэш-памяти появился в Intel 80386. В то время задержки при работе DRAM колебались в пределах 120 наносекунд, в то время как более современный модуль SRAM сокращал время задержек до внушительных по тем временам 10 наносекунд. Примерная картина более наглядно продемонстрирована в противостоянии HDD против SSD.
Изначально кэш-память распаивалась прямиком на материнских платах, ввиду уровня техпроцесса того времени. Начиная с Intel 80486 8 кб памяти было внедрено непосредственно в кристалл процессора, что дополнительно увеличивало производительность и снижало площадь кристалла.
Данная технология расположения оставалась актуальной лишь до выхода Pentium MMX, после чего SRAM-память была заменена более прогрессивной SDRAM. 
Да и процессоры стали гораздо меньше, а потому надобность во внешних схемах отпала.
Уровни кэш-памяти
На маркировке современных ЦП, помимо и , можно встретить такое понятие как размер кэша 1,2 и 3 уровней. Как он определяется и на что влияет? Давайте разбираться простым языком.
- Кэш первого уровня (L1) – самая важная и быстрая микросхема в архитектуре ЦП. Один процессор может вместить количество модулей, равных числу ядер. Примечательно, что микросхема может хранить в памяти самые востребованные и важные данные только со своего ядра. Объем массива зачастую ограничен показателем в 32–64 КБ.
- Кэш второго уровня (L2) – падение скорости компенсируется увеличением объема буфера, который доходит до 256, а то и 512 КБ. Принцип действия такой же, как и у L1, а вот частота запроса к памяти ниже, ввиду хранения в ней менее приоритетных данных.
- Кэш третьего уровня (L3) – самый медленный и объемный раздел среди всех перечисленных. И все равно этот массив гораздо быстрее оперативной памяти. Размер может достигать 20, и даже 60 МБ, если речь касается серверных чипов. Польза от массива огромна: он является ключевым звеном обмена данными между всеми ядрами системы. Без L3 все элементы чипа были бы разрознены.
В продаже можно встретить как двух- так и трехуровневую структуру памяти. Какая из них лучше? Если вы используете процессор лишь для офисных программ и казуальных игр, то никакой разницы не почувствуете. Если же система собирается с прицелом под сложные 3D-игры, архивацию, рендеринг и работу с графикой, то прирост в некоторых случаях будет колебаться от 5 до 10%.
Кэш третьего уровня оправдан лишь в том случае, если вы намерены регулярно работать с многопоточными приложениями, требующими регулярные сложные расчеты. По этой причине в серверных моделях нередко используют кэш L3 больших объемов. Хотя бывают случаи, что и этого не хватает, а потому приходится дополнительно ставить так называемые модули L4, которые выглядят как отдельная микросхема, подключаемая к материнской плате.
Как узнать количество уровней и размер кэша на своем процессоре?
Начнем с того, что сделать это можно 3 способами:
- через командную строку (только кэш L2 и L3);
- путем поиска спецификаций в интернете;
- с помощью сторонних утилит.
Если взять за основу тот факт, что у большинства процессоров L1 составляет 32 КБ, а L2 и L3 могут колебаться в широких пределах, последние 2 значения нам и нужны. Для их поиска открываем командную строку через «Пуск» (вводим значение «cmd» через строку поиска).
Система покажет подозрительно большое значение для L2. Необходимо поделить его на количество ядер процессора и узнать итоговый результат.
Если вы собрались искать данные в сети, то для начала узнайте точное имя ЦП. Нажмите правой кнопкой по иконке «Мой компьютер» и выберите пункт «Свойства». В графе «Система» будет пункт «Процессор», который нам, собственно, нужен. Переписываете его название в тот же Google или Yandex и смотрите значение на сайтах. Для достоверной информации лучше выбирать официальные порталы производителя (Intel или AMD).
Третий способ также не вызывает проблем, но требует установки дополнительного софта вроде GPU‑Z, AIDA64 и прочих утилит для изучения спецификаций камня. Вариант для любителей разгона и копошения в деталях.
Итоги
Теперь вы понимаете, что такое кэш-память, от чего зависит ее объем, и для каких целей используется сверхбыстрый массив данных. На данный момент наиболее интересными решениями на рынке в плане большого объема кэш-памяти, можно назвать устройства AMD Ryzen 5 и 7 с их 16 МБ L3.
В следующих статьях осветим такие темы как процессоров, пользу от чипов и не только. и оставайтесь с нами. До новых встреч, пока.
Кэш центрального процессора
Функционирование
Диаграмма кэша памяти ЦПУ
Кэш - это память с большей скоростью доступа, предназначенная для ускорения обращения к данным, содержащимся постоянно в памяти с меньшей скоростью доступа (далее «основная память»). Кэширование применяется ЦПУ , жёсткими дисками , браузерами и веб-серверами .
Кэш состоит из набора записей. Каждая запись ассоциирована с элементом данных или блоком данных (небольшой части данных), которая является копией элемента данных в основной памяти. Каждая запись имеет идентификатор , определяющий соответствие между элементами данных в кэше и их копиями в основной памяти.
Когда клиент кэша (ЦПУ, веб-браузер, операционная система) обращается к данным, прежде всего исследуется кэш. Если в кэше найдена запись с идентификатором, совпадающим с идентификатором затребованного элемента данных, то используются элементы данных в кэше. Такой случай называется попаданием кэша . Если в кэше не найдено записей, содержащих затребованный элемент данных, то он читается из основной памяти в кэш, и становятся доступным для последующих обращений. Такой случай называется промахом кэша . Процент обращений к кэшу, когда в нём найден результат, называется уровнем попаданий или коэффициентом попаданий в кэш.
Например, веб-браузер проверяет локальный кэш на диске на наличие локальной копии веб-страницы, соответствующей запрошенному URL. В этом примере URL - это идентификатор, а содержимое веб-страницы - это элементы данных.
Если кэш ограничен в объёме, то при промахе может быть принято решение отбросить некоторую запись для освобождения пространства. Для выбора отбрасываемой записи используются разные алгоритмы вытеснения .
При модификации элементов данных в кэше выполняется их обновление в основной памяти. Задержка во времени между модификацией данных в кэше и обновлением основной памяти управляется так называемой политикой записи .
В кэше с немедленной записью каждое изменение вызывает синхронное обновление данных в основной памяти.
В кэше с отложенной записью (или обратной записью ) обновление происходит в случае вытеснения элемента данных, периодически или по запросу клиента. Для отслеживания модифицированных элементов данных записи кэша хранят признак модификации (изменённый или «грязный» ). Промах в кэше с отложенной записью может потребовать два обращения к основной памяти: первое для записи заменяемых данных из кэша, второе для чтения необходимого элемента данных.
В случае, если данные в основной памяти могут быть изменены независимо от кэша, то запись кэша может стать неактуальной . Протоколы взаимодействия между кэшами, которые сохраняют согласованность данных, называют протоколами когерентности кэша .
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 двойкиfor (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:- 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.
- 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.
- Полностью ассоциативный кэш , любая строка может быть сохранена в любую ячейку кэша. Решение эквивалентно хеш-таблице по своему поведению.
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 итерацийStopwatch 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:
- 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.
- 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).
- 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.
- 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.
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.Кэш - встроенная в процессор память, в которую записываются наиболее часто используемые данные (команды) оперативной памяти, что существенно ускоряет работу.
Объем кэша L1 (от 8 до 128 Кб)
Объем кэш-памяти первого уровня.
Кэш-память первого уровня - это блок высокоскоростной памяти, расположенный прямо на ядре процессора.
В него копируются данные, извлеченные из оперативной памяти.
Сохранение основных команд позволяет повысить производительность процессора за счет более высокой скорости обработки данных (обработка из кэша быстрее, чем из оперативной памяти).
Емкость кэш-памяти первого уровня невелика и исчисляется килобайтами.
Обычно «старшие» модели процессоров обладают большим объемом кэша L1.
Для многоядерных моделей указывается объем кэш-памяти первого уровня для одного ядра.
Объем кэша L2 (от 128 до 12288 Кб)
Объем кэш-памяти второго уровня.
Кэш-память второго уровня - это блок высокоскоростной памяти, выполняющий те же функции, что и кэш L1 (см. «Объем кэша L1»), однако имеющий более низкую скорость и больший объем.
Если вы выбираете процессор для ресурсоемких задач, то модель с большим объемом кэша L2 будет предпочтительнее.
Для многоядерных процессоров указывается суммарный объем кэш-памяти второго уровня.
Объем кэша L3 (от 0 до 16384 Кб)
Объем кэш-памяти третьего уровня.
Интегрированная кэш-память L3 в сочетании с быстрой системной шиной формирует высокоскоростной канал обмена данными с системной памятью.
Как правило, кэш-памятью третьего уровня комплектуются только CPU для серверных решений или специальные редакции «настольных» процессоров.
Кэш-памятью третьего уровня обладают, например, такие линейки процессоров, как Intel Pentium 4 Extreme Edition, Xeon DP, Itanium 2, Xeon MP и прочие.
Twin BiCS FLASH - новая технология трехмерной флэш-памяти
11 декабря 2019 г. на Международном совещании по электронным устройствам (IEDM) IEEE корпорация TOKYO-Kioxia анонсировала технологию трехмерной флэш-памяти - Twin BiCS FLASH.
Драйвер AMD Radeon Software Adrenalin Edition 2020 19.12.2 WHQL (добавлено)
10 декабря компания AMD представила мега драйвер Radeon Software Adrenalin 2020 Edition 19.12.2 WHQL.
Накопительное обновление Windows 10 1909 KB4530684
10 декабря 2019 г. Microsoft выпустила накопительное обновление KB4530684 (Build 18363.535) для Windows 10 November 2019 Update (версия 1909) на базе процессоров x86, x64 (amd64), ARM64 и Windows Server 2019 (1909) для систем на базе процессоров x64.
Драйвер NVIDIA Game Ready GeForce 441.66 WHQL
Драйвер NVIDIA GeForce Game Ready 441.66 WHQL включает поддержку игр MechWarrior 5: Mercenaries и Detroit: Become Human, а также добавляет поддержку G-SYNC мониторов MSI MAG251RX и ViewSonic XG270.
Кэш память или как ее называют буферная память жесткого диска. Если вы не знаете что это, то мы с радостью ответим на данный вопрос и расскажем обо всех имеющихся особенностях. Это особый вид оперативки, выступающий в качестве буфера для хранения ранее считанных, но еще не переданных данных для их дальнейшей обработки, а также для хранения информации, к которой система обращается чаще всего.
Необходимость в транзитном хранилище появилась из-за значительной разницы между пропускной способности системы ПК и скорости считывания данных с накопителя. Также кэш-память можно встретить на других устройствах, а именно в видеокартах, процессорах, сетевых картах и прочих.
Какой бывает объем и на что он влияет
Отдельного внимания заслуживает объем буфера. Зачастую HDD оснащаются кэшем 8, 16, 32 и 64 Мб. При копировании файлов больших размеров между 8 и 16 Мб будет заметна значительная разница в плане быстродействия, однако между 16 и 32 она уже менее незаметна. Если выбирать между 32 и 64, то ее вообще почти не будет. Необходимо понимать, что буфер достаточно часто испытывает большие нагрузки, и в этом случае, чем он больше, тем лучше.
В современных жестких дисках используется 32 или 64 Мб, меньше на сегодняшний день вряд ли где-то можно найти. Для обычного пользователя будет достаточно и первого, и второго значения. Тем более что помимо этого на производительность также влияет размер собственного, встроенного в систему кэша. Именно он увеличивает производительность жесткого диска, особенно при достаточном объеме оперативки.
То есть, в теории, чем больше объем, тем лучше производительность и тем больше информации может находиться в буфере и не нагружать винчестер, но на практике все немного по-другому, и обычный пользователь за исключением редких случаев не заметит особой разницы. Конечно, рекомендуется выбирать и покупать устройства с наибольшим размером, что значительно улучшит работу ПК. Однако на такое следует идти только в том случае, если позволяют финансовые возможности.
Предназначение
Она предназначена для чтения и записи данных, однако на SCSI дисках в редких случаях необходимо разрешение на кэширование записи, так как по умолчанию установлено, что кэширование записи запрещено. Как мы уже говорили, объем – не решающий фактор для улучшения эффективности работы. Для увеличения производительности винчестера более важной является организация обмена информацией с буфером. Кроме этого, на нее также в полной мере влияет функционирование управляющей электроники, предотвращение возникновения и прочее.
В буферной памяти хранятся наиболее часто используемые данные, в то время как, объем определяет вместимость этой самой хранимой информации. За счет большого размера производительность винчестера возрастает в разы, так как данные подгружаются напрямую из кэша и не требуют физического чтения.
Физическое чтение – прямое обращение системы к жесткому диску и его секторам. Данный процесс измеряется в миллисекундах и занимает достаточно большое количество времени. Вместе с этим HDD передает данные более чем в 100 раз быстрее, чем при запросе путем физического обращения к винчестеру. То есть, он позволяет устройству работать даже если хост-шина занята.
Основные преимущества
Буферная память имеет целый ряд достоинств, основным из которых является быстрая обработка данных, занимающая минимальное количество времени, в то время как физическое обращение к секторам накопителя требует определенного времени, пока головка диска отыщет требуемый участок данных и начнет их читать. Более того, винчестеры с наибольшим хранилищем, позволяют значительно разгрузить процессор компьютера. Соответственно процессор задействуется минимально.
Ее также можно назвать полноценным ускорителем, так как функция буферизации делает работу винчестера значительно эффективнее и быстрее. Но на сегодняшний день, в условиях быстрого развития технологий, она теряет свое былое значение. Это связано с тем, что большинство современных моделей имеют 32 и 64 Мб, чего с головой хватает для нормального функционирования накопителя. Как уже было сказано выше, переплачивать разницу можно лишь тогда, когда разница по стоимости соответствует разнице в эффективности.
Напоследок хотелось бы сказать, что буферная память, какой бы она не была, улучшает работу той или иной программы, или устройства только в том случае, если идет многократное обращение к одним и тем же данным, размер которых не больше размера кэша. Если ваша работа за компьютером связана с программами, активно взаимодействующими с небольшими файлами, то вам нужен HDD с наибольшим хранилищем.
Как узнать текущий объем кэша
Все что нужно, это скачать и установить бесплатную программу HDTune . После запуска перейдите в раздел «Информация» и в нижней части окна вы увидите все необходимые параметры.
Если вы покупаете новое устройство, то все необходимые характеристики можно узнать на коробке или в приложенной инструкции. Еще один вариант – посмотреть в интернете.
