Любой компьютер работает как вычислительная машина, в которую вводят исходные данные и от которой требуют вывода результатов определённых вычислений. Для хранения исходных и выходных данных используются жёсткие диски (HDD) и/или твердотельные накопители (SSD), оперативная память (ОЗУ/RAM) и кэш процессора (CPU Cache).
Что же такое кэш?
Это небольшая, но очень быстрая память, которая находится рядом с логическими блоками процессора.
Но, конечно, такого определения нам недостаточно.
Представим себе идеальную волшебную систему хранения данных: бесконечно быструю, с бесконечным числом одновременных операций, и при этом обеспечивая абсолютную сохранность данных. Ничего подобного в реальности не существует, но если бы существовало, то устройство процессора было бы существенно проще.
Процессору было бы достаточно иметь только логические блоки для выполнения арифметических операций и систему для контроля передачи данных. Потому, что наша воображаемая система хранения мгновенно отправляет и получает все необходимые значения; ни один из логических блоков не задерживается в ожидании выполнения транзакции данных.
Но мы такими магическими технологиями хранения не обладаем. У нас есть лишь жесткие или твердотельные накопители, и даже лучшие из них не способны справиться с обработкой всех транзакций, необходимых для типичного процессора.
«Слон Мироздания» в мире хранения данных. Источник: techspot.com
Причина в том, что современные процессоры невероятно быстры – им требуется всего один такт, чтобы сложить два 64-битных целых числа, а для процессора, работающего на частоте 4 ГГц, это занимает всего 0,00000000025 секунды (четверть наносекунды).
В то время как вращающимся жестким дискам требуются тысячи наносекунд только для того, чтобы найти данные на внутренних дисках, не говоря уже об их передаче. Твердотельные накопители работают быстрее, но и им требуются десятки или сотни наносекунд.
Понятно, что такие накопители нельзя встроить внутрь процессора, а это означает, что между ними будет физическое разделение и, следовательно, понадобится больше времени на перемещение данных, что еще больше усугубляет ситуацию.
К сожалению, мир хранения данных стоит скорее на «Великой Черепахе». Источник: techspot.com
Итак, нам нужна еще одна система хранения данных, которая находилась бы между процессором и основным хранилищем. Она должна быть быстрее, чем диск, уметь обрабатывать большое количество транзакций одновременно и быть в непосредственной близости к процессору.
Что ж, у нас уже есть такая штука, и она называется RAM. Во всех компьютерах она используется как раз для этой цели.
Почти всегда это – DRAM (динамическая память с произвольным доступом), и она способна совершать обмен данными намного быстрее любого диска.
Однако, значительно превосходя в скорости, DRAM столь же значительно уступает в объёме хранимых данных.
Самые большие на сегодня чипы DDR4 (производства Micron, одного из немногих производителей DRAM) уступают самым большим по объёму жестким дискам примерно в 4000 раз.
Поэтому, увеличив скорость обмена данными, встала другая задача: с помощью аппаратных и программных решений определить, какие данные следует поместить в ограниченный объём DRAM, для оперативного пользования процессором.
Но по крайней мере, DRAM можно встроить в корпус процессора (встраиваемая DRAM, eDRAM). Однако процессоры относительно небольшие, поэтому особо внутри них не развернёшься.
Кэш – это как многоуровневая парковка
Как мы выяснили, кэш необходим, потому что системы хранения данных неидеальны и не способны удовлетворить соответствующие требования логических блоков в процессоре. Современные CPU и GPU содержат массив блоков SRAM, которые внутренне организованы в иерархию – последовательность кэшей, упорядоченных следующим образом:
На этой схеме область процессора выделена черным пунктирным прямоугольником. Блоки ALU (арифметико-логическое устройство) находятся в крайнем левом углу; это те самые структуры, которые и делают процессор – процессором, выполняя математические вычисления. Ближайшим к ALU уровнем памяти являются регистры (они сгруппированы в файл регистров) – но технически они кэшем не являются.
Каждый из них содержит одно число, например 64-битное целое; само значение может быть фрагментом каких-то данных, кодом определенной инструкции, либо же ссылкой на адрес других данных.
Файл регистров в процессоре настольного компьютера довольно мал – например, в Intel Core i9-9900KF их на каждое ядро по два банка: один для целых чисел, содержащий 180 64-битных регистров, другой – для векторов (небольших массивов чисел), имеющий 168 256-битных регистров. Таким образом, общий файл регистров для каждого ядра чуть меньше 7 Кб. Для сравнения, размер файла регистров в потоковых мультипроцессорах (графических эквивалентах ядер CPU) в NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti равен 256 Кб.
Регистры – это SRAM-память, как и кэш, но работающие на той же скорости, что и обслуживаемые ими ALU, вводя и выводя данные за один такт. Но они не предназначены для хранения большого количества данных (а только одного их фрагмента), поэтому поблизости всегда есть несколько блоков памяти побольше: это кэш уровня 1, L1 (Level 1).
Процессор Intel Skylake, увеличенное изображение одного из ядер. Источник: Wikichip
На фото крупным планом показано ядро процессора Intel Skylake для PC.
Зелёным прямоугольником слева выделены ALU и файлы регистров. В центре вверху белым прямоугольником показан кэш данных 1 уровня (L1 D cache). Его объём небольшой, всего 32 Кб, но, как и регистры, он находится очень близко к логическим блокам и работает с той же скоростью, что и они.
Второй белый прямоугольник – это кэш инструкций 1 уровня (L1 Ins cache), также размером 32 Кб. Как следует из названия, здесь хранятся различные команды, готовые к разделению на более мелкие – так называемые микрооперации (обычно обозначаемые как μops) для выполнения ALU. Для них также есть свой кэш – так сказать, кэш нулевого уровня (L0 cache), поскольку он меньше (всего на 1500 операций) и ближе, чем кэши L1.
Вы можете спросить: а почему эти блоки SRAM такие маленькие? Почему бы не увеличить их размер до мегабайта хотя бы? Во-первых, основные логические блоки процессора занимают в чипе такое же пространство, как и кэши данных и инструкций вместе взятые, поэтому увеличение размеров последних приведет и к существенному увеличению общего размера кристалла.
А во-вторых (и в-главных), причина, по которой они хранят всего несколько килобайт, заключается в том, что время, необходимое для поиска и извлечения данных, увеличивается по мере увеличения объёма памяти. Кэш L1 должен быть очень быстрым, поэтому необходим компромисс между размером и скоростью – в лучшем случае требуется около 5 тактовых циклов (чуть больше для значений с плавающей точкой), чтобы предоставить данные из этого кэша, готовые к использованию.
Кэш-память двуядерного процессора редко превышает 3 MB. Тем более, если его тактовая частота ниже 3 Ггц. Производители прекрасно понимают, что дальнейшее увеличение размера кэша такого процессора не принесет прироста производительности, зато существенно повысит его стоимость.
Предпосылки создания кэш-памяти
Любому пользователю, мало-мальски знакомому с компьютером, известно, что в составе ПК работает сразу несколько типов памяти. Это медленная постоянная память (классические жесткие диски или более быстрые SSD-накопители), быстрая оперативная память и сверхбыстрая кэш-память самого процессора. Оперативная память энергозависимая, поэтому каждый раз, когда вы выключаете или перезагружаете компьютер, все хранящиеся в ней данные очищаются, в отличие от постоянной памяти, в которой данные сохраняются до тех пор, пока это нужно пользователю. Именно в постоянную память записаны все программы и файлы, необходимые как для работы компьютера, так и для комфортной работы за ним.
Каждый раз при запуске программы из постоянной памяти, ее наиболее часто используемые данные или вся программа целиком «подгружаются» в оперативную память. Это делается для ускорения обработки данных процессором. Считывать и обрабатывать данные из оперативной памяти процессор будет значительно быстрей, а, следовательно, и система будет работать значительно быстрее в сравнении с тем, если бы массивы данных поступали напрямую из не очень быстрых (по меркам процессорных вычислений) накопителей.
Если бы не было «оперативки», то процесс считывания напрямую с накопителя занимал бы непозволительно огромное, по меркам вычислительной мощности процессора, время.
Но вот незадача, какой бы быстрой ни была оперативная память, процессор всегда работает быстрее. Процессор — это настолько сверхмощный «калькулятор», что произвести самые сложные вычисления для него — это даже не доля секунды, а миллионные доли секунды.
Производительность процессора в любом компьютере всегда ограничена скоростью считывания из оперативной памяти.
Процессоры развиваются так же быстро, как память, поэтому несоответствие в их производительности и скорости сохраняется. Производство полупроводниковых изделий постоянно совершенствуется, поэтому на пластину процессора, которая сохраняет те же размеры, что и 10 лет назад, теперь можно поместить намного больше транзисторов. Как следствие, вычислительная мощность за это время увеличилась. Впрочем, не все производители используют новые технологии для увеличения именно вычислительной мощности. К примеру, производители оперативной памяти ставят во главу угла увеличение ее емкости: ведь потребитель намного больше ценит объем, нежели ее быстродействие. Когда на компьютере запущена программа и процессор обращается к ОЗУ, то с момента запроса до получения данных из оперативной памяти проходит несколько циклов процессора. А это неправильно — вычислительная мощность процессора простаивает, и относительно медленная «оперативка» тормозит его работу.
Такое положение дел, конечно же, мало кого устраивает. Одним из вариантов решения проблемы могло бы стать размещение блока сверхбыстрой памяти непосредственно на теле кристалла процессора и, как следствие, его слаженная работа с вычислительным ядром. Но проблема, мешающая реализации этой идеи, кроется не в уровне технологий, а в экономической плоскости. Такой подход увеличит размеры готового процессора и существенно повысит его итоговую стоимость.
Объяснить простому пользователю, голосующему своими кровными сбережениями, что такой процессор самый быстрый и самый лучший, но за него придется отдать значительно больше денег — довольно проблематично. К тому же существует множество стандартов, направленных на унификацию оборудования, которым следуют производители «железа». В общем, поместить оперативную память прямо на кристалл процессора не представляется возможным по ряду объективных причин.
Как работает кэш-память
Как стало понятно из постановки задачи, данные должны поступать в процессор достаточно быстро. По меркам человека — это миг, но для вычислительного ядра — достаточно большой промежуток времени, и его нужно как можно эффективнее минимизировать. Вот здесь на выручку и приходит технология, которая называется кэш-памятью. Кэш-память — это сверхбыстрая память, которую располагают прямо на кристалле процессора. Извлечение данных из этой памяти не занимает столько времени, сколько бы потребовалось для извлечения того же объема из оперативной памяти, следовательно, процессор молниеносно получает все необходимые данные и может тут же их обрабатывать.
Кэш-память — это, по сути, та же оперативная память, только более быстрая и дорогая. Она имеет небольшой объем и является одним из компонентов современного процессора.
На этом преимущества технологии кэширования не заканчиваются. Помимо своего основного параметра — скорости доступа к ячейкам кэш-памяти, т. е. своей аппаратной составляющей, кэш-память имеет еще и множество других крутых функций. Таких, к примеру, как предугадывание, какие именно данные и команды понадобятся пользователю в дальнейшей работе и заблаговременная загрузка их в свои ячейки. Но не стоит путать это со спекулятивным исполнением, в котором часть команд выполняется рандомно, дабы исключить простаивание вычислительных мощностей процессора.
Спекулятивное исполнение — метод оптимизации работы процессора, когда последний выполняет команды, которые могут и не понадобиться в дальнейшем. Использование метода в современных процессорах довольно существенно повышает их производительность.
Речь идет именно об анализе потока данных и предугадывании команд, которые могут понадобиться в скором будущем (попадании в кэш). Это так называемый идеальный кэш, способный предсказать ближайшие команды и заблаговременно выгрузить их из ОЗУ в ячейки сверхбыстрой памяти. В идеале их надо выбирать таким образом, чтобы конечный результат имел нулевой процент «промахов».
Но как процессор это делает? Процессор что, следит за пользователем? В некоторой степени да. Он выгружает данные из оперативной памяти в кэш-память для того, чтобы иметь к ним мгновенный доступ, и делает это на основе предыдущих данных, которые ранее были помещены в кэш в этом сеансе работы. Существует несколько способов, увеличивающих число «попаданий» (угадываний), а точнее, уменьшающих число «промахов». Это временная и пространственная локальность — два главных принципа кэш-памяти, благодаря которым процессор выбирает, какие данные нужно поместить из оперативной памяти в кэш.
Временная локальность
Процессор смотрит, какие данные недавно содержались в его кэше, и снова помещает их в кэш. Все просто: высока вероятность того, что выполняя какие-либо задачи, пользователь, скорее всего, повторит эти же действия. Процессор подгружает в ячейки сверхбыстрой памяти наиболее часто выполняемые задачи и сопутствующие команды, чтобы иметь к ним прямой доступ и мгновенно обрабатывать запросы.
Пространственная локальность
Принцип пространственной локальности несколько сложней. Когда пользователь выполняет какие-то действия, процессор помещает в кэш не только данные, которые находятся по одному адресу, но еще и данные, которые находятся в соседних адресах. Логика проста — если пользователь работает с какой-то программой, то ему, возможно, понадобятся не только те команды, которые уже использовались, но и сопутствующие «слова», которые располагаются рядом.
Кэш L1 — папка на рабочем столе. Физическая, с массой файлов, где лежат документы, отчеты по бухгалтерии и прочие сводки по работе. Открыл, порылся в файлах, нашел нужный, прочитал информацию в 50-й строчке на 20-й странице и принялся за работу.
При выполнении запроса на предоставление данных ядру, контроллер памяти ищет их сначала в кэше первого уровня, затем — в кэше второго и третьего уровней.
По статистике, кэш-память первого уровня любого современного процессора обеспечивает до 90 % кэш-попаданий. Второй и третий уровни — еще 90% от того, что осталось. И только около 1 % всех запросов процессора заканчиваются кэш-промахами.
Указанные показатели касаются простых задач. С повышением нагрузки на процессор число кэш-промахов увеличивается.
Эффективность кэш-памяти процессора сводит к минимуму влияние скорости оперативной памяти на быстродействие компьютера. Например, компьютер одинаково хорошо будет работать с оперативной памятью 1066 МГц и 2400 МГц. При прочих равных условиях разница производительности в большинстве приложений не превысит 5%.
Пытаясь оценить эффективность кэш-памяти, пользователи чаще всего ищут ответы на следующие вопросы:
Какая структура кэш-памяти лучше: двух- или трехуровневая?
Трехуровневая кэш-память более эффективна.
Чтобы определить, как сильно L3 влияет на работу процессора, сайтом Tom’s Hardware был проведен эксперимент. Заключался он в замере производительности процессоров Athlon II X4 и Phenom II X4. Оба процессора оснащены одинаковыми ядрами. Первый отличается от второго лишь отсутствием кэш-памяти L3 и более низкой тактовой частотой.
Приведя частоты обеих процессоров к одинаковому показателю, было установлено, что наличие кэш-памяти L3 повышает производительность процессора Phenom на 5,8 %. Но это средний показатель. В одних приложениях он был почти равен нулю (офисные программы), в других – достигал 8% и даже больше (компьютерные 3D игры, архиваторы и др.).
Как влияет размер кэша на производительность процессора?
Оценивая размер кэш-памяти, нужно учитывать характеристики процессора и круг решаемых им задач.
Кэш-память двуядерного процессора редко превышает 3 MB. Тем более, если его тактовая частота ниже 3 Ггц. Производители прекрасно понимают, что дальнейшее увеличение размера кэша такого процессора не принесет прироста производительности, зато существенно повысит его стоимость.
Другое дело высокочастотные 4-, 6- или даже 8-миядерные процессоры. Некоторые из них (например, Intel Core i7) поддерживают технологию Hyper Threading, обеспечивающую одновременное выполнение каждым ядром двух задач. Естественно, что потенциал таких процессоров не может быть раскрыт с маленьким кэшем. Поэтому его увеличение до 15 или даже 20 MB вполне оправдано.
В процессорах Intel алгоритм наполнения кэш-памяти построен по так называемой инклюзивной схеме, когда содержимое кэшей верхнего уровня (L1, L2) полностью или частично дублируется в кэше нижнего уровня (L3). Это в определенной степени уменьшает полезный объем его пространства. С другой стороны, инклюзивная схема позитивно сказывается на взаимодействии ядер процессора между собой.
Объем внутренней кэш-памяти некоторых моделей серверных процессоров Intel Xeon
составляет 37,5 MB
В целом же, эксперименты свидетельствуют, что в среднестатистическом «домашнем» процессоре влияние размера кэша на производительность находится в пределах 10 %, и его вполне можно компенсировать, например, высокой частотой.
Эффект от большого кэша наиболее ощутим при использовании архиваторов, в 3D играх, во время кодирования видео. В «не тяжелых» же приложениях разница стремится к нулю (офисные программы, интернет-серфинг, работа с фотографиями, прослушивание музыки и др.).
Пользователю предоставляется возможность в удобной форме сравнивать производительность процессоров в синтетических тестах, количество ядер, частоту, структуру и объем кэша, поддерживаемые типы оперативной памяти, скорость шины, а также другие их характеристики.
Не только числа
Кэш повышает производительность, ускоряя передачу данных в логические блоки и храня поблизости копию часто используемых инструкций и данных. Хранящаяся в кэше информация разделена на две части: сами данные и место, где они изначально располагаются в системной памяти/накопителе — такой адрес называется тег кэша (cache tag).
Когда процессор выполняет операцию, которой нужно считать или записать данные из/в память, то он начинает с проверки тегов в кэше Level 1. Если нужные данные там есть (произошло кэш-попадание (cache hit)), то доступ к этим данным выполняется почти сразу же. Промах кэша (cache miss) возникает, если требуемый тег не найден на самом нижнем уровне кэша.
В кэше L1 создаётся новый тег, а за дело берётся остальная часть архитектуры процессора выполняющая поиск в других уровнях кэша (при необходимости вплоть до основного накопителя) данных для этого тега. Но чтобы освободить пространство в кэше L1 под этот новый тег, что-то обязательно нужно перебросить в L2.
Это приводит к почти постоянному перемешиванию данных, выполняемому всего за несколько тактовых циклов. Единственный способ добиться этого — создание сложной структуры вокруг SRAM для обработки управления данными. Иными словами, если бы ядро процессора состояло всего из одного ALU, то кэш L1 был бы гораздо проще, но поскольку их десятки (и многие из них жонглируют двумя потоками инструкций), то для перемещения данных кэшу требуется множество соединений.
Для изучения информации кэша в процессоре вашего компьютера можно использовать бесплатные программы, например CPU-Z. Но что означает вся эта информация? Важным элементом является метка set associative (множественно-ассоциативный) — она указывает на правила, применяемые для копирования блоков данных из системной памяти в кэш.
Представленная выше информация кэша относится к Intel Core i7-9700K. Каждый из его кэшей Level 1 разделён на 64 небольших блока, называемые sets, и каждый из этих блоков ещё разбит на строки кэша (cache lines) (размером 64 байта). «Set associative» означает, что блок данных из системы привязывается к строкам кэша в одном конкретном сете, и не может свободно привязываться к какому-то другому месту.
«8-way» означает, что один блок может быть связан с 8 строками кэша в сете. Чем выше уровень ассоциативности (т.е. чем больше «way»), тем больше шансов на кэш-попадание во время поиска процессором данных и тем меньше потери, вызываемые промахами кэша. Недостатки такой системы заключаются в повышении сложности и энергопотребления, а также понижении производительности, потому что для каждого блока данных нужно обрабатывать больше строк кэша.
Инклюзивный кэш L1+L2, victim cache L3, политики write-back, есть даже ECC. Источник: Fritzchens Fritz
Ещё один аспект сложности кэша связан с тем, как хранятся данные между разными уровнями. Правила задаются в inclusion policy (политике инклюзивности). Например, процессоры Intel Core имеют полностью инклюзивные кэши L1+L3. Это означает, что одни данные в Level 1, например, могут присутствовать в Level 3. Может показаться, что это пустая трата ценного пространства кэша, однако преимущество заключается в том, что если процессор совершает промах при поиске тега в нижнем уровне, ему не потребуется обыскивать верхний уровень для нахождения данных.
Причина этого заключается в том, что современные процессоры невероятно быстры — им требуется всего один тактовый цикл для сложения двух 64-битных целочисленных значений; если процессор работает с частотой 4 ГГЦ, то это составляет всего 0,00000000025 секунды, или четверть наносекунды.
Наглядное сравнение скорости кэш памяти процессора
Трудно представить себе, насколько это — «быстрее» или «медленнее», когда речь заходит о передаче данных. Но если проводить аналогии с реальной жизнью, то соотношение скоростей для разных уровней памяти и других типов носителей можно представить так:
Вообразите, что вы — это ядро процессора, и тогда регистры для вас — как бумажные стикеры, расклеенные по периметру монитора. На них находится информация, которая необходима здесь и сейчас, и чтобы ее прочесть, достаточно поднять взгляд и сфокусироваться на нужном листочке;
Кэш L1 — папка на рабочем столе. Физическая, с массой файлов, где лежат документы, отчеты по бухгалтерии и прочие сводки по работе. Открыл, порылся в файлах, нашел нужный, прочитал информацию в 50-й строчке на 20-й странице и принялся за работу.
Кэш L2 — алгоритм тот же, но папка лежит не на столе на расстоянии вытянутой руки, а в книжном шкафу в конце кабинета. А значит необходимо подняться с места, дойти до шкафа, найти нужную полку и еще какое-то время потратить на поиск требуемой папки, страницы и строчки.
Кэш L3 — архивный отдел. Находится на 5 этаже под охраной злого бухгалтера. При этом вся информация рассортирована по стеллажам, которые практически не подписаны. Более того, один несчастный бухгалтер должен обслуживать 10-20 наседающих сотрудников (других ядер ЦП, которым тоже нужно «вот-прямо-сейчас») и носиться по всему помещению, выдавая документы по самым разным запросам.
Оперативная память — городская библиотека в отдаленном районе. Сначала до нее надо доехать, потом разбудить библиотекаря, дождаться, пока он будет блуждать по архиву в течение пары часов. А потом еще вернуться добычей обратно. И не факт, что все требуемое найдется с первого раза по причине банального недосмотра.
SSD-накопитель — курьерская доставка из соседней области. При всем желании и развитой логистической цепочке, ждать придется пару суток, а то и больше, если дороги переполнены.
HDD-накопитель — Алиэкспресс. Выбор шикарный, всего много, стоит — копейки. Но доставку ожидайте в течение месяца.
В такой интерпретации понимать разницу в памяти гораздо проще.
Само собой, реальная скорость сильно отличается от схематичных обозначений. Например, процессору для сложения пары 64-битных целых чисел требуется всего 1/4 наносекунды (10-9 степень), если он работает на частоте в 4 ГГц (примерно).
А вот HDD с их неповоротливой магнитной головкой приходится тратить миллисекунды (10-3 степень), и это настоящая пропасть. И это только поиск, без доставки в ОЗУ.
Конечно, на фоне всего вышесказанного возникает логичный вопрос, отчего бы не добавить еще уровней, и не сделать кэш такого размера, чтобы на нем хранилась вся информация, которая может понадобиться процессору. Вот только проблема в том, что кэш-память не нарастить в любом объеме, иначе чип попросту не поместится на подложку процессора. А если и поместится, то размером такой процессор будет с многоэтажный дом, а цену его в принципе будет невозможно представить.
Как объем кэш-памяти влияет на производительность
Тут все напрямую зависит от количества ядер и назначения процессора. Перед производителем ЦП стоит задача сделать максимально сбалансированный продукт, отвечающий требованиям пользователей.
Возьмем, к примеру, стандартный домашний или офисный компьютер на 4 ядра с частотой около 3 ГГц. Его сфера использования — таблицы, текстовые редакторы и офисные приложения, мультимедиа, простые игры и развлечения. Нет никакого смысла давать на процессор такой машины кэш L1 более 256 КБ, на L2 — больше 1 МБ, на L3 — 4 МБ (суммарно). Задачу решают оптимизацией кэша, обеспечивая до 90% кэш-попаданий на всех этапах. При этом промахами заканчивается не более 1-2% всех операций. Производитель десктопных устройств понимает простую истину: наращивание показателей не увеличит производительность, но больно отразится на стоимости, поскольку финальная цена такого компьютера окажется слишком высокой.
Совсем другое дело — серверный сегмент, где давно и прочно прописались кристаллы на 16, 32 и 64 ядра. Вот тут объемный кэш необходим (да и площадь кристалла для его размещения больше), ведь модели с маленьким кэшем попросту не сумеют обеспечить серверу нужную скорость вычислений для тысяч задач, которые требуется решать в одну единицу времени.
Вот так и появляются гигантские цифры в 128, и даже 256 МБ кэша L3, характерные, например, для AMD EPYC 2 и 3 поколений. Больше места для быстрого доступа — выше производительность. И не стоит забывать, что в серверном сегменте никто не занимается разгоном ядер для компенсации малого размера кэш-памяти, ведь от этого напрямую зависит тепловыделение процессора, которое также требуется отводить. Никакой пользы не будет от машины, где кристалл моментально нагревается от разгона и требует отвести 400, а то и 500 Вт тепла. На одном охлаждении разоритесь.
Кэш повышает производительность, ускоряя передачу данных в логические блоки и храня поблизости копию часто используемых инструкций и данных. Хранящаяся в кэше информация разделена на две части: сами данные и место, где они изначально располагаются в системной памяти/накопителе — такой адрес называется тег кэша (cache tag).
Как узнать, какой объём кэша у процессора
В случае если вы хотите приобрести процессор, лучше всего будет просмотреть значения объёма уровней кэша на официальном сайте производителя:
-
Пример отображения технических характеристик на сайте AMD.
Если вы хотите узнать, какой объём кэша у вашего процессора, следует воспользоваться системным монитором «Диспетчер задач» — нужные значения указаны на вкладке «Производительность».
Заключение
Следует подытожить, что кэш процессора первостепенно влияет на его производительность и общий комфорт пользователя при работе с ПК, не вынуждая юзера длительное время просто просиживать за компьютером, ожидая пока компоненты системы передадут друг другу необходимую информацию для вычислений. При этом кэш лишил пользователей острой надобности в подборе и использовании самых быстрых и с тем дорогостоящих HDD или SSD вкупе с высокочастотной оперативной памятью для минимизации и без того больших простоев. Так что чем больше и сегментированнее кэш (AMD в своё время сделала общий L1 для своей новой линейки процессоров, и те вышли очень малопроизводительными), тем быстрее работает CPU, что удобнее для юзера, и наоборот.
Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.
Помимо этой статьи, на сайте еще 12708 инструкций.
Добавьте сайт Lumpics.ru в закладки (CTRL+D) и мы точно еще пригодимся вам.
