Эффективность работы контроллера кэш памяти процессора определяется такими факторами как

Обновлено: 07.07.2024

Кэш-память играет важную роль. Без нее от высокой тактовой частоты процессора не было бы никакого проку. Кэш позволяет использовать в компьютере любую, даже самую "медленную" оперативную память, без ощутимого ущерба для его производительности.

О том, что такое кэш-память процессора, как она работает и какое влияние оказывает на быстродействие компьютера, читатель узнает из этой статьи.

Содержание статьи

Что такое кэш-память процессора

Решая любую задачу, процессор компьютера получает из оперативной памяти необходимые блоки информации. Обработав их, он записывает в память результаты вычислений и получает для обработки следующие блоки. Это продолжается, пока задача не будет выполнена.

Все упомянутые операции производятся на очень высокой скорости. Однако, даже самая быстрая оперативная память работает медленнее любого "неторопливого" процессора. Каждое считывание из нее информации и обратная ее запись отнимают много времени. В среднем, скорость работы оперативной памяти в 16 – 17 раз ниже скорости процессора.

Не смотря на такой дисбаланс, процессор не простаивает и не ожидает каждый раз, когда оперативная память "выдает" или "принимает" данные. Он почти всегда работает на максимальной скорости. И все благодаря наличию у него кэш-памяти.

Кэш-память процессора – это небольшая, но очень быстрая память. Она встроена в процессор и является своеобразным буфером, сглаживающим перебои в обмене данными с более медленной оперативной памятью. Кэш-память часто называют сверхоперативной памятью.

Кэш нужен не только для выравнивания дисбаланса скорости. Процессор обрабатывает данные более мелкими порциями, чем те, в которых они хранятся в оперативной памяти. Поэтому кэш-память играет еще и роль своеобразного места для "перепаковки" и временного хранения информации перед ее передачей процессору, а также возвращением результатов обработки в оперативную память.

Устройство кэш-памяти процессора

Система кэш-памяти процессора состоит из двух блоков - контроллера кэш-памяти и собственно самой кэш-памяти.

Контроллер кэш памяти

Контроллер кэш памяти – это устройство, управляющее содержанием кэша, получением необходимой информации из оперативной памяти, передачей ее процессору, а также возвращением в оперативную память результатов вычислений.

Когда ядро процессора обращается к контроллеру за какими-то данными, тот проверяет, есть ли эти данные в кэш-памяти. Если это так, ядру моментально отдается информация из кэша (происходит так называемое кэш-попадание).

В противном случае ядру приходится ожидать поступления данных из медленной оперативной памяти. Ситуация, когда в кэше не оказывается нужных данных, называется кэш-промахом.

Задача контроллера – сделать так, чтобы кэш-промахи происходили как можно реже, а в идеале – чтобы их не было вообще.

Размер кэша процессора по сравнению с размером оперативной памяти несоизмеримо мал. В нем может находиться лишь копия крошечной части данных, хранимых в оперативной памяти. Но, не смотря на это, контроллер допускает кэш-промахи не часто. Эффективность его работы определяется несколькими факторами:

• размером и структурой кэш-памяти (чем больше ресурсов имеет в своем распоряжении контроллер, тем ниже вероятность кэш-промаха);

• эффективностью алгоритмов, по которым контроллер определяет, какая именно информация понадобится процессору в следующий момент времени;

• сложностью и количеством задач, одновременно решаемых процессором. Чем сложнее задачи и чем их больше, тем чаще "ошибается" контроллер.

Кэш-память процессора

Кэш-память процессора изготавливают в виде микросхем статической памяти (англ. Static Random Access Memory, сокращенно - SRAM). По сравнению с другими типами памяти, статическая память обладает очень высокой скоростью работы.

Впервые кэш размером 8 KB был встроен в процессор Intel i486 в 1989 г.

Однако, эта скорость зависит также от объема конкретной микросхемы. Чем значительней объем микросхемы, тем сложнее обеспечить высокую скорость ее работы.

Учитывая указанную особенность, кэш-память процессора изготовляют в виде нескольких небольших блоков, называемых уровнями. В большинстве процессоров используется трехуровневая система кэша:

• Кэш-память первого уровня или L1 (от англ. Level - уровень) – очень маленькая, но самая быстрая и наиболее важная микросхема памяти. Ни в одном процессоре ее объем не превышает нескольких десятков килобайт. Работает она без каких-либо задержек. В ней содержатся данные, которые чаще всего используются процессором.

Количество микросхем памяти L1 в процессоре, как правило, равно количеству его ядер. Каждое ядро имеет доступ только к своей микросхеме L1.

• Кэш-память второго уровня (L2) немного медленнее кэш-памяти L1, но и объем ее более существенный (несколько сотен килобайт). Служит она для временного хранения важной информации, вероятность запроса которой ниже, чем у информации, находящейся в L1.

• Кэш-память третьего уровня (L3) – еще более объемная, но и более медленная схема памяти. Тем не менее, она значительно быстрее оперативной памяти. Ее размер может достигать нескольких десятков мегабайт. В отличие от L1 и L2, она является общей для всех ядер процессора.

Уровень L3 служит для временного хранения важных данных с относительно низкой вероятностью запроса, а также для обеспечения взаимодействия ядер процессора между собой.

Встречаются также процессоры с двухуровневой кэш-памятью. В них L2 совмещает в себе функции L2 и L3.

Влияние кэш-памяти процессора на быстродействие компьютера

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.

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.).

Многоядерные процессоры с большим кэшем необходимы на компьютерах, предназначенных для выполнения многопоточных приложений, одновременного решения нескольких сложных задач.

Особенно актуально это для серверов с высокой посещаемостью. В некоторых высоконагружаемых серверах и суперкомпьютерах предусмотрена даже установка кэш-памяти четвертого уровня (L4). Изготавливается она в виде отдельных микросхем, подключаемых к материнской плате.

Как узнать размер кэш-памяти процессора?

Существуют специальные программы, предоставляющие подробную информацию о процессоре компьютера, в том числе и о его кэш-памяти. Одной из них является программа CPU-Z.

Программа не требует установки. После ее запуска нужно перейти на вкладку "Caches" (см. изображение).

На примере видно, что проверяемый процессор оснащен трехуровневой кэш-памятью. Размер кэша L3 у него составляет 3 MB, L2 – 512 KB (256x2), L1 – 128 KB (32x2+32x2).

Можно ли как-то увеличить кэш-память процессора?

Как уже было сказано в одном из предыдущих пунктов, возможность увеличения кэш-памяти процессора предусмотрена в некоторых серверах и суперкомпьютерах, путем ее подключения к материнской плате.

В домашних же или офисных компьютерах такая возможность отсутствует. Кэш-память является внутренней неотъемлемой частью процессора, имеет очень маленькие физические размеры и не подлежит замене. А на обычных материнских платах нет разъемов для подключения дополнительной кэш-памяти.

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.

Пример 1: доступ к памяти и производительность

Как вы думаете, насколько второй цикл быстрее первого?

int [] arr = new int [64 * 1024 * 1024];

// 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:

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:

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.

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

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 [2];

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

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

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

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;
>

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.

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.

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.

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 [1024];

private void UpdateCounter( int position)
for ( int j = 0; j < 100000000; j++)
s_counter[position] = s_counter[position] + 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.

Для многих пользователей основополагающими критериями выбора процессора являются его тактовая частота и количество вычислительных ядер. А вот параметры кэш-памяти многие просматривают поверхностно, а то и вовсе не уделяют им должного внимания. А зря!

В данном материале поговорим об устройстве и назначении сверхбыстрой памяти процессора, а также ее влиянии на общую скорость работы персонального компьютера.

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.

Набор таких адресов называется строкой (блоком) кэша, а количество считанных данных — длиной кэша.

При пространственной локации процессор сначала ищет данные, загруженные в кэш, и, если их там не находит, то обращается к оперативной памяти.

Иерархия кэш-памяти

Любой современный процессор имеет в своей структуре несколько уровней кэш-памяти. В спецификации процессора они обозначаются как L1, L2, L3 и т. д.

Если провести аналогию между устройством кэш-памяти процессора и рабочим местом, скажем столяра или представителя любой другой профессии, то можно увидеть интересную закономерность. Наиболее востребованный в работе инструмент находится под рукой, а тот, что используется реже, расположен дальше от рабочей зоны.

Так же организована и работа быстрых ячеек кэша. Ячейки памяти первого уровня (L1) располагаются на кристалле в непосредственной близости от вычислительного ядра. Эта память — самая быстрая, но и самая малая по объему. В нее помещаются наиболее востребованные данные и команды. Для передачи данных оттуда потребуется всего около 5 тактовых циклов. Как правило, кэш-память первого уровня состоит из двух блоков, каждый из которых имеет размер 32 КБ. Один из них — кэш данных первого уровня, второй — кэш инструкций первого уровня. Они отвечают за работу с блоками данных и молниеносное обращение к командам.

Кэш второго и третьего уровня больше по объему, но за счет того, что L2 и L3 удалены от вычислительного ядра, при обращении к ним будут более длительные временные интервалы. Более наглядно устройство кэш-памяти проиллюстрировано в следующем видео.

Кэш L2, который также содержит команды и данные, занимает уже до 512 КБ, чтобы обеспечить необходимый объем данных кэшу нижнего уровня. Но на обработку запросов уходит в два раза больше времени. Кэш третьего уровня имеет размеры уже от 2 до 32 МБ (и постоянно увеличивается вслед за развитием технологий), но и его скорость заметно ниже. Она превышает 30 тактовых циклов.

Процессор запрашивает команды и данные, обрабатывая их, что называется, параллельными курсами. За счет этого и достигается потрясающая скорость работы. В качестве примера рассмотрим процессоры Intel. Принцип работы таков: в кэше хранятся данные и их адрес (тэг кэша). Сначала процессор ищет их в L1. Если информация не найдена (возник промах кэша), то в L1 будет создан новый тэг, а поиск данных продолжится на других уровнях. Для того, чтобы освободить место под новый тэг, информация, не используемая в данный момент, переносится на уровень L2. В результате данные постоянно перемещаются с одного уровня на другой.

Также при хранении одних и тех же данных могут задействоваться различные уровни кэша, например, L1 и L3. Это так называемые инклюзивные кэши. Использование лишнего объема памяти окупается скоростью поиска. Если процессор не нашел данные на нижнем уровне, ему не придется искать их на верхних уровнях кэша. В этом случае задействованы кэши-жертвы. Это полностью ассоциативный кэш, который используется для хранения блоков, вытесненных из кэша при замене. Он предназначен для уменьшения количества промахов. Например, кэши-жертвы L3 будут хранить информацию из L2. В то же время данные, которые хранятся в L2, остаются только там, что помогает сэкономить место в памяти, однако усложняет поиск данных: системе приходится искать необходимый тэг в L3, который заметно больше по размеру.

В некоторых политиках записи информация хранится в кэше и основной системной памяти. Современные процессоры работают следующим образом: когда данные пишутся в кэш, происходит задержка перед тем, как эта информация будет записана в системную память. Во время задержки данные остаются в кэше, после чего их «вытесняет» в ОЗУ.

Итак, кэш-память процессора — очень важный параметр современного процессора. От количества уровней кэша и объема ячеек сверхбыстрой памяти на каждом из уровней, во многом зависит скорость и производительность системы. Особенно хорошо это ощущается в компьютерах, ориентированных на гейминг или сложные вычисления.

Рассмотрим какие уровни Кэш-памяти процессора существуют, на что влияет Кэш-память и каким образом происходит обмен данными между оперативной памятью и самими процессором.

Главному вычислительному органу- процессору любого вычислительного устройства или ПК, передается информация из оперативной памяти (RAM) для выполнения определенных задач. Он обрабатывает ее, записывает результаты своей работы, и приступает к обработке следующей порции поступающей информации.

Микросхемы RAM, как знают даже неспециалисты, отличается высокой скоростью работы. Однако, быстродействие процессора в любом случае значительно выше. Однако, такой разброс по скоростям не вызывает простоя процессора. Он функционирует всегда в полную силу и это заслуга Кэша.

Она ликвидирует разброс скорости при осуществлении обмена пакетами между процессором и RAM. Пакет, который обрабатывается процессором, меньше, чем тот, который ему посылается. Кэш «перепаковывает» переданные данные, и некоторое время хранит их, как до обработки, так и после, когда они уже обработаны и передается в RAM.

Состав устройства

В состав входят, управляющей памятью контроллер и, непосредственно, сама память. Специалисты, при работе контроллера оперируют такими понятиями, как Кэш-попадание и Кэш-промах. Когда ядро процессора запрашивает у контроллера данные, то он определяет, есть такие в Кэш-памяти или их нет. Если они существуют, то это называется Кэш-попаданием. В этом случае запрашиваемые данные незамедлительно отдаются процессору. Если же ситуация обратная, то процесс получения процессором данных замедляется. Это ситуация носит название Кэш-промах. Несмотря на то, что размер Кэш-памяти очень мал, Кэш-промахи относительно редки.

Эффективность работы

Уровни кэш памяти процессора

Кэш-память и скорость работы

Быстродействие, вот на что влияет Кэш-память процессора. Контроллер памяти ищет данные последовательно на всех уровнях, начиная с L1. Система работает эффективно и только 1% запросов оказывается «промахом». А значит, данные будут поступать в процессор незамедлительно, что значительно убыстряет его работу.

Влияние размера памяти на производительность

На сегодняшний день увеличение Кэш-памяти на процессорах с двумя ядрами нецелесообразно из-за значительного повышения стоимости. А вот при наличии в процессорах нескольких ядер, увеличение Кэша до 15-20 МВ вполне оправдано. Существуют модели процессоров Intel Xeon, которые обладают Кэшем 37.5 МВ.

Большой Кэш эффективен при играх, архивации массивов информации, обработке видео изображений. В большом объеме этой памяти нуждаются супер компьютеры и сервера, имеющие большое количество посещений. Для них предусматривается Кэш-память L4, четвертого уровня. Она непосредственно подключается к материнской плате через специальный разъем.

Узнать размер Кэш-памяти своего процессора на домашнем компьютере можно при помощи определенного программного обеспечения, например, программы CPU-Z, которая не требует установки. Увеличение Кэш-памяти процессора для домашних компьютеров не предусмотрено.

Читайте также: