Что значит объем кэша l3. Что такое кэш, зачем он нужен и как работает

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.

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

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;

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

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

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)

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]++;
}

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

Пример 4: параллелизм инструкций

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++; }

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

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.

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;
}

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.

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

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;
}
}

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

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>
}
}

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

Насколько важен кэш L3 для процессоров AMD?

Действительно, имеет смысл оснащать многоядерные процессоры выделенной памятью, которая будет использоваться совместно всеми доступными ядрами. В данной роли быстрый кэш третьего уровня (L3) может существенно ускорить доступ к данным, которые запрашиваются чаще всего. Тогда ядрам, если существует такая возможность, не придётся обращаться к медленной основной памяти (ОЗУ, RAM).

По крайней мере, в теории. Недавно AMD анонсировала процессор Athlon II X4, представляющий собой модель Phenom II X4 без кэша L3, намекая на то, что он не такой и необходимый. Мы решили напрямую сравнить два процессора (с кэшем L3 и без), чтобы проверить, как кэш влияет на производительность.

Как работает кэш?

Перед тем, как мы углубимся в тесты, важно понять некоторые основы. Принцип работы кэша довольно прост. Кэш буферизует данные как можно ближе к вычислительным ядрам процессора, чтобы снизить запросы CPU в более отдалённую и медленную память. У современных настольных платформ иерархия кэша включает целых три уровня, которые предваряют доступ к оперативной памяти. Причём кэши второго и, в частности, третьего уровней служат не только для буферизации данных. Их цель заключается в предотвращении перегрузки шины процессора, когда ядрам необходимо обменяться информацией.

Попадания и промахи

Эффективность архитектуры кэшей измеряется процентом попаданий. Запросы данных, которые могут быть удовлетворены кэшем, считаются попаданиями. Если данный кэш не содержит нужные данные, то запрос передаётся дальше по конвейеру памяти, и засчитывается промах. Конечно, промахи приводят к большему времени, которое требуется для получения информации. В результате в вычислительном конвейере появляются "пузырьки" (простои) и задержки. Попадания, напротив, позволяют поддержать максимальную производительность.

Запись в кэш, эксклюзивность, когерентность

Политики замещения диктуют, как в кэше освобождается место под новые записи. Поскольку данные, записываемые в кэш, рано или поздно должны появиться в основной памяти, системы могут делать это одновременно с записью в кэш (write-through) или могут маркировать данные области как "грязные" (write-back), а выполнять запись в память тогда, когда она будет вытесняться из кэша.

Данные в нескольких уровнях кэша могут храниться эксклюзивно, то есть без избыточности. Тогда вы не найдёте одинаковых строчек данных в двух разных иерархиях кэша. Либо кэши могут работать инклюзивно, то есть нижние уровни кэша гарантированно содержат данные, присутствующие в верхних уровнях кэша (ближе к процессорному ядру). У AMD Phenom используются эксклюзивный кэш L3, а Intel следует стратегии инклюзивного кэша. Протоколы когерентности следят за целостностью и актуальностью данных между разными ядрами, уровнями кэшей и даже процессорами.

Объём кэша

Больший по объёму кэш может содержать больше данных, но при этом наблюдается тенденция увеличения задержек. Кроме того, большой по объёму кэш потребляет немалое количество транзисторов процессора, поэтому важно находить баланс между "бюджетом" транзисторов, размером кристалла, энергопотреблением и производительностью/задержками.

Ассоциативность

Записи в оперативной памяти могут привязываться к кэшу напрямую (direct-mapped), то есть для копии данных из оперативной памяти существует только одна позиция в кэше, либо они могут быть ассоциативны в n-степени (n-way associative), то есть существует n возможных расположений в кэше, где могут храниться эти данные. Более высокая степень ассоциативности (вплоть до полностью ассоциативных кэшей) обеспечивает наилучшую гибкость кэширования, поскольку существующие данные в кэше не нужно переписывать. Другими словами, высокая n-степень ассоциативности гарантирует более высокий процент попаданий, но при этом увеличивается задержка, поскольку требуется больше времени на проверку всех этих ассоциаций для попадания. Как правило, наибольшая степень ассоциации разумна для последнего уровня кэширования, поскольку там доступна максимальная ёмкость, а поиск данных за пределами этого кэша приведёт к обращению процессора к медленной оперативной памяти.

Приведём несколько примеров: у Core i5 и i7 используется 32 кбайт кэша L1 с 8-way ассоциативностью для данных и 32 кбайт кэша L1 с 4-way для инструкций. Понятно желание Intel, чтобы инструкции были доступны быстрее, а у кэша L1 для данных был максимальный процент попаданий. Кэш L2 у процессоров Intel обладает 8-way ассоциативностью, а кэш L3 у Intel ещё "умнее", поскольку в нём реализована 16-way ассоциативность для максимизации попаданий.

Однако AMD следует другой стратегии с процессорами Phenom II X4, где используется кэш L1 с 2-way ассоциативностью для снижения задержек. Чтобы компенсировать возможные промахи ёмкость кэша была увеличена в два раза: 64 кбайт для данных и 64 кбайт для инструкций. Кэш L2 имеет 8-way ассоциативность, как и у дизайна Intel, но кэш L3 у AMD работает с 48-way ассоциативностью. Но решение выбора той или иной архитектуры кэша нельзя оценивать без рассмотрения всей архитектуры CPU. Вполне естественно, что практическое значение имеют результаты тестов, и нашей целью как раз была практическая проверка всей этой сложной многоуровневой структуры кэширования.

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 процессора?

Кэш – это часть памяти, которая обеспечивает максимальную скорость доступа и ускоряет скорость вычисления. Он хранит в себе части данных, которые процессор запрашивает наиболее часто, так что процессору нет необходимости постоянно за ними обращаться к памяти системы.

Как вы знаете, – это часть оборудования компьютера, которая характеризуется наиболее медленными скоростями обмена данными. Если процессору понадобится какая-то информация, он отправляется за ней к оперативной памяти по одноимённой шине. Получив от процессора запрос, та начинает копаться в своих анналах в поисках нужных процессору данных. По получению ОЗУ пересылает их обратно в процессор по той же шине памяти. Такой круг для обмена данными всегда был длинноват. Потому производители и решили, что можно было бы позволить процессору хранить данные где-нибудь поблизости. Принцип работы кэша основан на простой идее.

Представьте, что память – это школьная библиотека. Ученик подходит к работнику за книжкой, та отправляется к полкам, ищет её, возвращается к студенту, должным образом оформляет и приступает к следующему ученику. В конце дня он повторяет ту же операцию, когда книги ей возвращают. Вот так работает процессор без кэша.

Зачем же нужен кэш процессору?

А теперь представьте, что библиотекарю надоело постоянно носиться туда-сюда с книгами, которые постоянно у неё требуют из года в год, изо дня в день. Он обзавёлся большой тумбой, где хранит наиболее часто запрашиваемые книги и учебники. Остальные, что положены, конечно, так и продолжают храниться на прежних полках. Но эти – всегда под рукой. Сколько же времени он сэкономил этой тумбой и себе, и остальным. Это и есть кэш.

Значит, кэш умеет сохранять только самые требуемые данные?

Да. Но он может большее. Например, уже сохраняя в себе часто требуемые данные, он способен оценить (с помощью процессора) ситуацию и затребовать информацию, которая вот-вот понадобиться. Так, клиент видео проката, затребовавший фильм «Крепкий орешек» с первой частью, скорее всего, попросит вторую. А вот она! Также и с кэшем процессора. Обращаясь к ОЗУ и сохраняя определённые данные, он извлекает и данные из соседних ячеек памяти. Такие куски данных получили название строка кэша.

Что такое двухуровневый кэш?

Современный процессор имеет два уровня. Соответственно, первый и второй. Обозначаются литерой L от английского Level. Первый – L1 – более быстрый, но по объёму невелик. Второй – L2 – чуть больше, но медленнее, но быстрее, нежели оперативная память. Кэш первого уровня делится на кэш инструкций и кэш данных. Кэш инструкций хранит в себе тех их набор, которые необходимы процессору для расчётов. Тогда как в кэше данных сохраняются величины или значения, необходимые для текущего вычисления. А кэш второго уровня используется для подгрузки данных из оперативной памяти компьютера. Принцип работы уровней кэша также можно объяснить с помощью примера школьной библиотеки. Так, заполнив купленную тумбу, библиотекарь понимает, что её уже не хватает на книги, ради которых постоянно приходится бегать по залу. Но список таких книг окончательно оформлен, и нужно купить такую же тумбу. Первую он выбрасывать не стал – жалко – и просто докупил вторую. И теперь, по мере заполняемости первой, библиотекарь начинает заполнять вторую, которая вступает в дело, когда первая заполнена, но нужные книги в неё не поместились. С уровнями кэша то же самое. И по мере развития микропроцессорной техники уровни кэша процессора растут в своих объёмах.

Кэш будет продолжать расти?

Вряд ли. Погоня за частотой процессора тоже продолжалась недолго, и производители нашли другие пути увеличения мощности. Также и с кэшем. Говоря конкретно, объём и количество уровней бесконечно раздувать нельзя. Кэш не должен превращаться в ещё одну планку оперативной памяти с медленной скоростью доступа к ней или превращать размеры процессора до уровня в половину материнской платы. Ведь скорость доступа к данным – это, прежде всего, энергопотребление и затрата производительности самого процессора. Также стали учащаться промахи кэша (в противоположность к попаданию кэша), когда процессор обращается к кэшированной памяти за данными, которых там не оказывается. Данные в кэше постоянно обновляются, используя различные алгоритмы, чтобы вероятность попадания кэша усилить.

Прочитано: 644