≡× МЕНЮ

• Гаджеты
• Android
• Windows
• Ios
• Блог

Что такое кэш процессора. Влияние кэш-памяти на производительность компьютера Аппаратная кэш память компьютера используется для

Всем пользователям хорошо известны такие элементы компьютера, как процессор, отвечающий за обработку данных, а также оперативная память (ОЗУ или RAM), отвечающая за их хранение. Но далеко не все, наверное, знают, что существует и кэш-память процессора(Cache CPU), то есть оперативная память самого процессора (так называемая сверхоперативная память).

В чем же состоит причина, которая побудила разработчиков компьютеров использовать специальную память для процессора? Разве возможностей ОЗУ для компьютера недостаточно?

Действительно, долгое время персональные компьютеры обходились без какой-либо кэш-памяти. Но, как известно, процессор – это самое быстродействующее устройство персонального компьютера и его скорость росла с каждым новым поколением CPU. В настоящее время его скорость измеряется миллиардами операций в секунду. В то же время стандартная оперативная память не столь значительно увеличила свое быстродействие за время своей эволюции.

Вообще говоря, существуют две основные технологии микросхем памяти – статическая память и динамическая память. Не углубляясь в подробности их устройства, скажем лишь, что статическая память, в отличие от динамической, не требует регенерации; кроме того, в статической памяти для одного бита информации используется 4-8 транзисторов, в то время как в динамической – 1-2 транзистора. Соответственно динамическая память гораздо дешевле статической, но в то же время и намного медленнее. В настоящее время микросхемы ОЗУ изготавливаются на основе динамической памяти.

Примерная эволюция соотношения скорости работы процессоров и ОЗУ:

Таким образом, если бы процессор брал все время информацию из оперативной памяти, то ему пришлось бы ждать медлительную динамическую память, и он все время бы простаивал. В том же случае, если бы в качестве ОЗУ использовалась статическая память, то стоимость компьютера возросла бы в несколько раз.

Именно поэтому был разработан разумный компромисс. Основная часть ОЗУ так и осталась динамической, в то время как у процессора появилась своя быстрая кэш-память, основанная на микросхемах статической памяти. Ее объем сравнительно невелик – например, объем кэш-памяти второго уровня составляет всего несколько мегабайт. Впрочем, тут стоить вспомнить о том, что вся оперативная память первых компьютеров IBM PC составляла меньше 1 МБ.

Кроме того, на целесообразность внедрения технологии кэширования влияет еще и тот фактор, что разные приложения, находящиеся в оперативной памяти, по-разному нагружают процессор, и, как следствие, существует немало данных, требующих приоритетной обработки по сравнению с остальными.

История кэш-памяти

Строго говоря, до того, как кэш-память перебралась на персоналки, она уже несколько десятилетий успешно использовалась в суперкомпьютерах.

Впервые кэш-память объемом всего в 16 КБ появилась в ПК на базе процессора i80386. На сегодняшний день современные процессоры используют различные уровни кэша, от первого (самый быстрый кэш самого маленького объема – как правило, 128 КБ) до третьего (самый медленный кэш самого большого объема – до десятков МБ).

Сначала внешняя кэш-память процессора размещалась на отдельном чипе. Со временем, однако, это привело к тому, что шина, расположенная между кэшем и процессором, стала узким местом, замедляющим обмен данными. В современных микропроцессорах и первый, и второй уровни кэш-памяти находятся в самом ядре процессора.

Долгое время в процессорах существовали всего два уровня кэша, но в CPU Intel Itanium впервые появилась кэш-память третьего уровня, общая для всех ядер процессора. Существуют и разработки процессоров с четырехуровневым кэшем.

Архитектуры и принципы работы кэша

На сегодняшний день известны два основных типа организации кэш-памяти, которые берут свое начало от первых теоретических разработок в области кибернетики – принстонская и гарвардская архитектуры. Принстонская архитектура подразумевает единое пространство памяти для хранения данных и команд, а гарвардская – раздельное. Большинство процессоров персональных компьютеров линейки x86 использует раздельный тип кэш-памяти. Кроме того, в современных процессорах появился также третий тип кэш-памяти – так называемый буфер ассоциативной трансляции, предназначенный для ускорения преобразования адресов виртуальной памяти операционной системы в адреса физической памяти.

Упрощенно схему взаимодействия кэш-памяти и процессора можно описать следующим образом. Сначала происходит проверка наличия нужной процессору информации в самом быстром - кэше первого уровня, затем - в кэше второго уровня, и.т.д. Если же нужной информации в каком-либо уровне кэша не оказалось, то говорят об ошибке, или промахе кэша. Если информации в кэше нет вообще, то процессору приходится брать ее из ОЗУ или даже из внешней памяти (с жесткого диска).

Порядок поиска процессором информации в памяти:

Именно таким образом Процессор осуществляет поиск инфоромации

Для управления работой кэш-памяти и ее взаимодействия с вычислительными блоками процессора, а также ОЗУ существует специальный контроллер.

Схема организации взаимодействия ядра процессора, кэша и ОЗУ:

Кэш-контроллер является ключевым элементом связи процессора, ОЗУ и Кэш-памяти

Следует отметить, что кэширование данных – это сложный процесс, в ходе которого используется множество технологий и математических алгоритмов. Среди базовых понятий, применяющихся при кэшировании, можно выделить методы записи кэша и архитектуру ассоциативности кэш-памяти.

Методы записи кэша

Существует два основных метода записи информации в кэш-память:

1. Метод write-back (обратная запись) – запись данных производится сначала в кэш, а затем, при наступлении определенных условий, и в ОЗУ.
2. Метод write-through (сквозная запись) – запись данных производится одновременно в ОЗУ и в кэш.

Архитектура ассоциативности кэш-памяти

Архитектура ассоциативности кэша определяет способ, при помощи которого данные из ОЗУ отображаются в кэше. Существуют следующие основные варианты архитектуры ассоциативности кэширования:

1. Кэш с прямым отображением – определенный участок кэша отвечает за определенный участок ОЗУ
2. Полностью ассоциативный кэш – любой участок кэша может ассоциироваться с любым участком ОЗУ
3. Смешанный кэш (наборно-ассоциативный)

На различных уровнях кэша обычно могут использоваться различные архитектуры ассоциативности кэша. Кэширование с прямым отображением ОЗУ является самым быстрым вариантом кэширования, поэтому эта архитектура обычно используется для кэшей большого объема. В свою очередь, полностью ассоциативный кэш обладает меньшим количеством ошибок кэширования (промахов).

Заключение

В этой статье вы познакомились с понятием кэш-памяти, архитектурой кэш-памяти и методами кэширования, узнали о том, как она влияет на производительность современного компьютера. Наличие кэш-памяти позволяет значительно оптимизировать работу процессора, уменьшить время его простоя, а, следовательно, и увеличить быстродействие всей системы.

Кэш - встроенная в процессор память, в которую записываются наиболее часто используемые данные (команды) оперативной памяти, что существенно ускоряет работу.

Объем кэша L1 (от 8 до 128 Кб)
Объем кэш-памяти первого уровня.
Кэш-память первого уровня - это блок высокоскоростной памяти, расположенный прямо на ядре процессора.
В него копируются данные, извлеченные из оперативной памяти.

Сохранение основных команд позволяет повысить производительность процессора за счет более высокой скорости обработки данных (обработка из кэша быстрее, чем из оперативной памяти).

Емкость кэш-памяти первого уровня невелика и исчисляется килобайтами.
Обычно «старшие» модели процессоров обладают большим объемом кэша L1.
Для многоядерных моделей указывается объем кэш-памяти первого уровня для одного ядра.

Объем кэша L2 (от 128 до 12288 Кб)
Объем кэш-памяти второго уровня.
Кэш-память второго уровня - это блок высокоскоростной памяти, выполняющий те же функции, что и кэш L1 (см. «Объем кэша L1»), однако имеющий более низкую скорость и больший объем.

Если вы выбираете процессор для ресурсоемких задач, то модель с большим объемом кэша L2 будет предпочтительнее.
Для многоядерных процессоров указывается суммарный объем кэш-памяти второго уровня.

Объем кэша L3 (от 0 до 16384 Кб)
Объем кэш-памяти третьего уровня.
Интегрированная кэш-память L3 в сочетании с быстрой системной шиной формирует высокоскоростной канал обмена данными с системной памятью.

Как правило, кэш-памятью третьего уровня комплектуются только CPU для серверных решений или специальные редакции «настольных» процессоров.

Кэш-памятью третьего уровня обладают, например, такие линейки процессоров, как Intel Pentium 4 Extreme Edition, Xeon DP, Itanium 2, Xeon MP и прочие.

Twin BiCS FLASH - новая технология трехмерной флэш-памяти

11 декабря 2019 г. на Международном совещании по электронным устройствам (IEDM) IEEE корпорация TOKYO-Kioxia анонсировала технологию трехмерной флэш-памяти - Twin BiCS FLASH.

Драйвер AMD Radeon Software Adrenalin Edition 2020 19.12.2 WHQL (добавлено)

10 декабря компания AMD представила мега драйвер Radeon Software Adrenalin 2020 Edition 19.12.2 WHQL.

Накопительное обновление Windows 10 1909 KB4530684

10 декабря 2019 г. Microsoft выпустила накопительное обновление KB4530684 (Build 18363.535) для Windows 10 November 2019 Update (версия 1909) на базе процессоров x86, x64 (amd64), ARM64 и Windows Server 2019 (1909) для систем на базе процессоров x64.

Драйвер NVIDIA Game Ready GeForce 441.66 WHQL

Драйвер NVIDIA GeForce Game Ready 441.66 WHQL включает поддержку игр MechWarrior 5: Mercenaries и Detroit: Become Human, а также добавляет поддержку G-SYNC мониторов MSI MAG251RX и ViewSonic XG270.

Чипы на большинстве современных настольных компьютеров имеют четыре ядра, но производители микросхем уже объявили о планах перехода на шесть ядер, а для высокопроизводительных серверов и сегодня 16-ядерные процессоры далеко не редкость.

Чем больше ядер, тем больше проблема распределения памяти между всеми ядрами при одновременной совместной работе. С увеличением числа ядер всё больше выгодно минимизировать потери времени на управлении ядрами при обработке данных - ибо скорость обмена данными отстает от скорости работы процессора и обработки данных в памяти. Можно физически обратиться к чужому быстрому кэшу, а можно к своему медленному, но сэкономить на времени передаче данных. Задача усложняется тем, что запрашиваемые программами объемы памяти не четко соответствуют объемам кэш-памяти каждого типа.

Физически разместить максимально близко к процессору можно только очень ограниченный объем памяти - кэш процесcора уровня L1, объем которого крайне незначителен. Даниэль Санчес (Daniel Sanchez), По-Ан Цай (Po-An Tsai) и Натан Бэкмен (Nathan Beckmann) - исследователи из лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института - научили компьютер конфигурировать разные виды своей памяти под гибко формируемую иерархию программ в реальном режиме времени. Новая система, названная Jenga, анализирует объемные потребности и частоту обращения программ к памяти и перераспределяет мощности каждого из 3 видов процессорного кэша в комбинациях обеспечивающих рост эффективности и экономии энергии.

Для начала исследователи протестировали рост производительности при комбинации статичной и динамической памяти в работе над программами для одноядерного процессора и получили первичную иерархию - когда какую комбинацию лучше применять. Из 2 видов памяти или из одного. Оценивались два параметра -задержка сигнала (латентность) и потребляемая энергия при работе каждой из программ. Примерно 40% программ стали работать хуже при комбинации видов памяти, остальные - лучше. Зафиксировав какие программы «любят» смешанное быстродействие, а какие - размер памяти, исследователи построили свою систему Jenga.

Они виртуально протестировали 4 виды программ на виртуальном компьютере с 36 ядрами. Тестировали программы:

• omnet - Objective Modular Network Testbed, библиотека моделирования C и платформа сетевых средств моделирования (синий цвет на рисунке)
• mcf - Meta Content Framework (красный цвет)
• astar - ПО для отображения виртуальной реальности (зеленый цвет)
• bzip2 - архиватор (фиолетовый цвет)

На картинке показано где и как обрабатывали данные каждой из программ. Буквы показывают, где выполняется каждое приложение (по одному на квадрант), цвета показывают, где находятся его данные, а штриховка указывает на второй уровень виртуальной иерархии, когда он присутствует.

Уровни кэша

Кэш центрального процессора разделён на несколько уровней. Для универсальных процессоров - до 3. Самой быстрой памятью является кэш первого уровня - L1-cache, поскольку расположена на одном с процессором кристалле. Состоит из кэша команд и кэша данных. Некоторые процессоры без L1 кэша не могут функционировать. L1 кэш работает на частоте процессора, и обращение к нему может производиться каждый такт. Зачастую является возможным выполнять несколько операций чтения/записи одновременно. Объём обычно невелик - не более 128 Кбайт.

С кэшем L1 взаимодействует кэш второго уровня - L2. Он является вторым по быстродействию. Обычно он расположен либо на кристалле, как и L1, либо в непосредственной близости от ядра, например, в процессорном картридже. В старых процессорах - набор микросхем на системной плате. Объём L2 кэша от 128 Кбайт до 12 Мбайт. В современных многоядерных процессорах кэш второго уровня, находясь на том же кристалле, является памятью раздельного пользования - при общем объёме кэша в 8 Мбайт на каждое ядро приходится по 2 Мбайта. Обычно латентность L2 кэша, расположенного на кристалле ядра, составляет от 8 до 20 тактов ядра. В задачах, связанных с многочисленными обращениями к ограниченной области памяти, например, СУБД, его полноценное использование дает рост производительность в десятки раз.

Кэш L3 обычно еще больше по размеру, хотя и несколько медленнее, чем L2 (за счет того, что шина между L2 и L3 более узкая, чем шина между L1 и L2). L3 обычно расположен отдельно от ядра ЦП, но может быть большим - более 32 Мбайт. L3 кэш медленнее предыдущих кэшей, но всё равно быстрее, чем оперативная память. В многопроцессорных системах находится в общем пользовании. Применение кэша третьего уровня оправдано в очень узком круге задач и может не только не дать увеличения производительности, но наоборот и привести к общему снижению производительности системы.

Отключение кэша второго и третьего уровней наиболее полезно в математических задачах, когда объём данных меньше размера кэша. В этом случае, можно загрузить все данные сразу в кэш L1, а затем производить их обработку.

Периодически Jenga на уровне ОС реконфигурирует виртуальные иерархии для минимизации объемов обмена данных, учитывая ограниченность ресурсов и поведение приложений. Каждая реконфигурация состоит из четырех шагов.

Jenga распределяет данные не только в зависимости от того, какие программы диспетчеризируются - любящие большую односкоростную память или любящие быстродействие смешанных кэшей, но и в зависимости от физической близости ячеек памяти к обрабатываемым данным. Независимо от того - какой вид кэша требует программа по умолчанию или по иерархии. Главное чтобы минимизировать задержку сигнала и энергозатраты. В зависимости от того, сколько видов памяти «любит» программа, Jenga моделирует латентность каждой виртуальной иерархии с одним или двумя уровнями. Двухуровневые иерархии образуют поверхность, одноуровневые иерархии - кривую. Затем Jenga проектирует минимальную задержку в размерах VL1, что дает две кривые. Наконец, Jenga использует эти кривые для выбора лучшей иерархии (то есть размера VL1).

Применение Jenga дало ощутимый эффект. Виртуальный 36-ядерный чип стал работать на 30 процентов быстрее и использовал на 85 процентов меньше энергии. Конечно, пока Jenga - просто симуляция работающего компьютера и пройдет некоторое время, прежде чем вы увидите реальные примеры этого кеша и еще до того, как производители микросхем примут его, если понравится технология.

Конфигурация условной 36 ядерной машины

• Процессоры . 36 ядер, x86-64 ISA, 2.4 GHz, Silvermont-like OOO: 8B-wide
  ifetch; 2-level bpred with 512×10-bit BHSRs + 1024×2-bit PHT, 2-way decode/issue/rename/commit, 32-entry IQ and ROB, 10-entry LQ, 16-entry SQ; 371 pJ/instruction, 163 mW/core static power
• Кэши уровня L1 . 32 KB, 8-way set-associative, split data and instruction caches,
  3-cycle latency; 15/33 pJ per hit/miss
• Служба предварительной выборки Prefetchers . 16-entry stream prefetchers modeled after and validated against
  Nehalem
• Кэши уровня L2 . 128 KB private per-core, 8-way set-associative, inclusive, 6-cycle latency; 46/93 pJ per hit/miss
• Когерентный режим (Coherence) . 16-way, 6-cycle latency directory banks for Jenga; in-cache L3 directories for others
• Global NoC . 6×6 mesh, 128-bit flits and links, X-Y routing, 2-cycle pipelined routers, 1-cycle links; 63/71 pJ per router/link flit traversal, 12/4mW router/link static power
• Блоки статической памяти SRAM . 18 MB, one 512 KB bank per tile, 4-way 52-candidate zcache, 9-cycle bank latency, Vantage partitioning; 240/500 pJ per hit/miss, 28 mW/bank static power
• Многослойная динамическая память Stacked DRAM . 1152MB, one 128MB vault per 4 tiles, Alloy with MAP-I DDR3-3200 (1600MHz), 128-bit bus, 16 ranks, 8 banks/rank, 2 KB row buffer; 4.4/6.2 nJ per hit/miss, 88 mW/vault static power
• Основная память . 4 DDR3-1600 channels, 64-bit bus, 2 ranks/channel, 8 banks/rank, 8 KB row buffer; 20 nJ/access, 4W static power
• DRAM timings . tCAS=8, tRCD=8, tRTP=4, tRAS=24, tRP=8, tRRD=4, tWTR=4, tWR=8, tFAW=18 (все тайминги в tCK; stacked DRAM has half the tCK as main memory)

Основная память компьютера – это устройство с очень низкой скоростью обмена данных. И если процессору необходимы какие-то данные для работы, то он посылает запрос через шину памяти, и производится поиск этих нужных данных.

Только потом они отправляются непосредственно в процессор. Все это занимает очень много времени по компьютерным меркам. А вот, что если бы данные хранились где-то рядом с процессором?

Как раз кэш-память работает на основе этой идеи. И для того чтобы понять концепцию, для наглядности возьмем пример работы обычной библиотеки.

Назначение кеш памяти

Что же такое кэш-память или кэш (по англ. cache memory, cache):

В широком смысле, подразумевается любая память с быстрым доступом , где хранится часть данных с другого носителя с более медленным доступом;

В узком смысле - это сверхоперативный вид памяти, который используется для повышения скорости доступа микропроцессора к оперативной памяти.

Предположим, что в библиотеке работает один библиотекарь. Если человек приходит и просит первый том Пушкина, то библиотекарь идет к далекой книжной полке, находит книгу и приносит ее посетителю.

Когда этот человек прочитал книгу, то она обратно возвращается на полку. И если уже любой другой человек приходит и просит эту же самую книгу, цикл повторяется снова.

Вот пример того, как библиотека, то есть система работает без кэш-памяти .

Зачем нужна кэш-память?

А теперь представьте, что тот же самый библиотекарь использует ящик стола как кэш-память. Процедура выдачи книги остается той же, когда книгу спрашивают первый раз.

Но, когда книга вернулась, библиотекарь не возвращает ее на полку, а кладет в ящик стола (этакая местная оперативная кэш-память ).

Теперь, когда следующий человек приходит и просит эту книгу, библиотекарю уже нужно просто открыть данный ящик. Аналогичным образом кэш-память хранит элементы данных, к которым часто обращается процессор.

Таким образом, каждый раз, запрашиваются эти данные, и процессор получает их из кэша, минуя долгий путь в основную медленную память.

Хранит ли кэш только часто используемые данные? Как функционирует и работает кэш оперативной памяти ?

Кэш – это такая очень умная часть памяти, которая автоматически осуществляет поиск любых данных, которые могут понадобиться в ближайшем будущем. Опять же, вернемся за примером к нашей библиотеке.

Когда человек просит первый томик Пушкина, то библиотекарь приносит также второй том:-) И когда человек прочитает первую книгу, аероятнее всего, что он может попросить второй томик. А когда он это сделает, ходит далеко не надо... тот уже будет лежать в ящике.

Аналогичным образом, когда кэш-память извлекает запрошенные данные из памяти, она также извлекает данные, которые находятся по адресам, близким к запрошенным.

Эти смежные блоки данных, которые и передаются в кэш, называются кэш-линиями. Подробнее о понятии кэш-памяти можно посмотреть в этом видео:

Уровни кэш памяти

Большинство жестких дисков используют один уровень кэш-памяти . Но кэш имеет два уровня, где уровень L1 меньше и быстрее, а уровень L2, несколько медленнее (но все равно быстрее, чем основная внутренняя память ).

Лучшая бесплатная программа HDDScan для проверки жестких дисков

И снова возвратимся за примером к нашей библиотеке, на примере ее работы становится понятна как работает внешняя память компьютера .

Рассмотрим ящик библиотекаря в качестве кэша L1. Когда спрос на книги высок, и в ящике уже довольно много книг (нет места складывать) и вероятность того, что там найдется нужная, снижается.

Память L2 кэш

Здесь и появляется неодходимость L2. Представим L2 как книжный шкаф возле стола библиотекаря. Когда маленький ящик стола заполнен, библиотекарь начинает ставить книги в этот шкаф. И теперь, если книга не найдена в ящике сразу, надо взять ее из шкафа, не отходя далеко.

Аналогичным образом, когда кэш L1 заполнен, данные сохраняются в L2. Процессор в первую очередь ищет данные в L1, если они не будут найдены, то он обратится уже к L2. Если там тоже данные не найдены в L2, то идет обращение к основной памяти.

Двухуровневый кэш процессора

Кэш двух уровней у процессора – хорошая идея? Безусловно, да.

Возвращаясь к нашей упомянутой библиотеке. Если человек просит дать ему книгу, которая не хранится ни в ящике, ни в книжном шкафу, то библиотекарь тратит много времени впустую, осуществляя поиск сначала в ящике, потом в шкафу и только потом получает книгу с полки.

Когда же данные не найдены ни в первом, ни во втором уровне кэша, только тогда посылается запрос в основную память. На это тратится много процессорного времени.

Но если кэш-память работает так быстро, почему бы не выполнять его достаточно большой, чтобы хранить все данные оперативной памяти в нем?

Причина в том, что высокая скорость обходится очень дорого. Поэтому необходимо рациональное использование ресурсов кэш-памяти.

Хотя в последнее время, размеры кэш-памяти все увеличиваются, а цены растут не сильно, поэтому компьютеры работают все быстрее и быстрее.

То есть, наш библиотекарь обзаводится ящиком стола все большего размера, а шкафчик, стоящий рядом становится более вместительным! Еще в тему - двухядерные процессоры - правильно конфигурируем Windows.

Кэширование жесткого диска

Дисковая кэш-память (disk cache ), или кэш-память жестского диска - принцип построения кэш-памяти на основе динамического оперативного запоминающего устройства (типа DRAM), которое хранит наиболее часто используемые данные и команды, доступ к которым производится из внешней памяти.

Поэтому принцип кэширования жесткого диска во многом схож на принцип кэширования, используемый для оперативной динамической памяти, хоть способы доступа к диску и памяти значительно разнятся.

Так, время доступа к любой из ячеек оперативной памяти имеет примерно одинаковое для данного компьютера значение, а вот время доступа к различным блокам информации на жестком диске в общем случае будет различным.

1. Нужно затратить определенное время, чтобы магнитная головка записи-чтения подошла к искомой дорожке.

2. Поскольку при движении головка вибрирует, то необходимо немного времени, чтобы она успокоилась.

3. Наконец, требуется время, чтобы головка нашла искомый сектор.

Методы кэширования, используемые для оперативной памяти, применяются и для кэширования информации, хранимой на жестких дисках.

Кэш-память диска заполняется не только требуемым сектором, но и секторами, непосредственно следующими за ним, так как известно, что в большинстве случаев взаимосвязанные данные хранятся в соседних секторах.

Этот метод известен также как метод опережающего чтения (Read Ahead). При работе с многозадачными системами желательно иметь жесткий дик (винчестер) с мультисегментной кэш-памятью, которая для каждой из задач отводит свою часть кэша.

Кстати, если у вас недостаточно знаний о том, как лучше просканировать и протестировать жесткий диск , то обязательно посмотрите
подробный и бесплатный виде-оурок на эту тему:
как проверить винчестер на работоспособность

Кэш-память процессора

Кэш-памятью сейсас комплектуется большинство современных центральных процессоров. А первоначально кэш-память располагалась не на самом процессоре, а на материнской плате.

Кэш-память процессора на компьютере выполняет функции буфера между процессором и оперативной памятью.

Если кэш-память располагается между самим процессором и оперативной памятью, то при непосредственном обращении процессора к памяти сначала производится поиск необходимых данных в кэш-памяти .

Кэш-памяти процессора делятся на несколько видов:

Cache L1 - это «кэш-память первого уровня». Является промежуточной сверхоперативной памятью, находится на самом кристалле процессора, в ней размещаются наиболее часто используемые данные.

Работает эта память на частоте процессора. Время доступа к ней существенно меньше, чем к данным в основной оперативной памяти. Этим достигается ускорение работы процессора.

Cache L2 - «кэш-память второго уровня». Это промежуточная сверхоперативная память, которая имеет быстродействие ниже памяти первого уровня, но выше основной оперативной памяти. Ее размер обычно составляет от нескольких сотен килобайт до нескольких мегабайт.

Cache L3 - «кэш-память третьего уровня». Тоже промежуточная сверхоперативная память, имеющая быстродействие ниже памяти второго уровня, но выше основной оперативной памяти. Ее размер обычно составляет от одного до нескольких мегабайт.

Секреты и тонкости работы на компьютере

Почти все разработчики знают, что кэш процессора - это такая маленькая, но быстрая память, в которой хранятся данные из недавно посещённых областей памяти - определение краткое и довольно точное. Тем не менее, знание «скучных» подробностей относительно механизмов работы кэша необходимо для понимания факторов влияющих на производительность кода.

В этой статье мы рассмотрим ряд примеров иллюстрирующих различные особенности работы кэшей и их влияние на производительность. Примеры будут на C#, выбор языка и платформы не так сильно влияет на оценку производительности и конечные выводы. Естественно, в разумных пределах, если вы выберите язык, в котором чтение значения из массива равносильно обращению к хеш-таблице, никаких результатов пригодных к интерпретации вы не получите. Курсивом идут примечания переводчика.

Habracut - - -

Пример 1: доступ к памяти и производительность

Как вы думаете, насколько второй цикл быстрее первого?

int arr = new int ;

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

// второй
for (int i = 0; i < arr.Length; i += 16) arr[i] *= 3;

Первый цикл умножает все значения массива на 3, второй цикл только каждое шестнадцатое значение. Второй цикл совершает только 6% работы первого цикла, но на современных машинах оба цикла выполняются примерно за равное время: 80 мс и 78 мс соответственно (на моей машине).

Разгадка проста - доступ к памяти. Скорость работы этих циклов в первую очередь определяется скоростью работы подсистемы памяти, а не скоростью целочисленного умножения. Как мы увидим в следующем примере, количество обращений к оперативной памяти одинаково и в первом и во втором случае.

Пример 2: влияние строк кэша

Копнём глубже - попробуем другие значения шага, не только 1 и 16:

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

Вот время работы этого цикла для различных значений шага K:

Обратите внимание, при значениях шага от 1 до 16 время работы практически не изменяется. Но при значениях больше 16, время работы уменьшается примерно вдвое каждый раз когда мы увеличиваем шаг в два раза. Это не означает, что цикл каким-то магическим образом начинает работать быстрее, просто количество итераций при этом так же уменьшается. Ключевой момент - одинаковое время работы при значениях шага от 1 до 16.

Причина этого в том, что современные процессоры осуществляют доступ к памяти не побайтно, а небольшими блоками, которые называют строками кэша. Обычно размер строки составляет 64 байта. Когда вы читаете какое-либо значение из памяти, в кэш попадает как минимум одна строка кэша. Последующий доступ к какому-либо значению из этой строки происходит очень быстро.

Из-за того, что 16 значений типа int занимают 64 байта, циклы с шагами от 1 до 16 обращаются к одинаковому количеству строк кэша, точнее говоря, ко всем строкам кэша массива. При шаге 32, обращение происходит к каждой второй строке, при шаге 64, к каждой четвёртой.

Понимание этого очень важно для некоторых способов оптимизации. От места расположения данных в памяти зависит число обращений к ней. Например, из-за невыровненных данных может потребоваться два обращения к оперативной памяти, вместо одного. Как мы выяснили выше, скорость работы при этом будет в два раза ниже.

Пример 3: размеры кэшей первого и второго уровня (L1 и L2)

Современные процессоры, как правило, имеют два или три уровня кэшей, обычно их называют L1, L2 и L3. Для того, чтобы узнать размеры кэшей различных уровней, можно воспользоваться утилитой CoreInfo или функцией Windows API GetLogicalProcessorInfo . Оба способа так же предоставляют информацию о размере строки кэша для каждого уровня.

На моей машине CoreInfo сообщает о кэшах данных L1 объёмом по 32 Кбайт, кэшах инструкций L1 объёмом по 32 Кбайт и кэшах данных L2 объёмом по 4 Мбайт. Каждое ядро имеет свои персональные кэши L1, кэши L2 общие для каждой пары ядер:

Logical Processor to Cache Map: *--- Data Cache 0, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 *--- Instruction Cache 0, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 -*-- Data Cache 1, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 -*-- Instruction Cache 1, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 **-- Unified Cache 0, Level 2, 4 MB, Assoc 16, LineSize 64 --*- Data Cache 2, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 --*- Instruction Cache 2, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 ---* Data Cache 3, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 ---* Instruction Cache 3, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64 --** Unified Cache 1, Level 2, 4 MB, Assoc 16, LineSize 64
Проверим эту информацию экспериментально. Для этого, пройдёмся по нашему массиву инкрементируя каждое 16-ое значение - простой способ изменить данные в каждой строке кэша. При достижении конца, возвращаемся к началу. Проверим различные размеры массива, мы должны увидеть падение производительности когда массив перестаёт помещаться в кэши разных уровней.

Код такой:

int steps = 64 * 1024 * 1024; // количество итераций
int lengthMod = arr.Length - 1; // размер массива -- степень двойки

for (int i = 0; i < steps; i++)
{
// x & lengthMod = x % arr.Length, ибо степени двойки
arr[(i * 16) & lengthMod]++;
}

Результаты тестов:

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

Пример 4: параллелизм инструкций

Теперь давайте взглянем на кое-что другое. По вашему мнению, какой из этих двух циклов выполнится быстрее?

int steps = 256 * 1024 * 1024;
int a = new int ;

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

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

Оказывается, второй цикл выполняется почти в два раза быстрее, по крайней мере, на всех протестированных мной машинах. Почему? Потому, что команды внутри циклов имеют разные зависимости по данным. Команды первого имеют следующую цепочку зависимостей:

Во втором цикле зависимости такие:

Функциональные части современных процессоров способны выполнять определённое число некоторых операций одновременно, как правило, не очень большое число. Например, возможен параллельный доступ к данным из кэша L1 по двум адресам, так же возможно одновременное выполнение двух простых арифметических команд. В первом цикле процессор не может задействовать эти возможности, но может во втором.

Пример 5: ассоциативность кэша

Один из ключевых вопросов, на который необходимо дать ответ при проектировании кэша - могут ли данные из определённой области памяти храниться в любых ячейках кэша или только в некоторых из них. Три возможных решения:

1. Кэш прямого отображения , данные каждой строки кэша в оперативной памяти хранятся только в одной заранее определённой ячейке кэша. Простейший способ вычисления отображения: индекс_строки_в_памяти % количество_ячеек_кэша. Две строки, отображённые на одну и ту же ячейку, не могут находится в кэше одновременно.
2. N-входовый частично-ассоциативный кэш , каждая строка может храниться в N различных ячейках кэша. Например, в 16-входовом кэше строка может храниться в одной из 16-ти ячеек составляющих группу. Обычно, строки с равными младшими битами индексов разделяют одну группу.
3. Полностью ассоциативный кэш , любая строка может быть сохранена в любую ячейку кэша. Решение эквивалентно хеш-таблице по своему поведению.

Кэши прямого отображения подвержены конфликтам, например, когда две строки соревнуются за одну ячейку, поочерёдно вытесняя друг-друга из кэша, эффективность очень низка. С другой стороны, полностью ассоциативные кэши, хотя и лишены этого недостатка, очень сложны и дороги в реализации. Частично-ассоциативные кэши - типичный компромисс между сложностью реализации и эффективностью.

К примеру, на моей машине кэш L2 размером в 4 Мбайт является 16-входовым частично-ассоциативным кэшем. Вся оперативная память разделена на множества строк по младшим битам их индексов, строки из каждого множества соревнуются за одну группу из 16 ячеек кэша L2.

Так как кэш L2 имеет 65 536 ячеек (4 * 2 20 / 64) и каждая группа состоит из 16 ячеек, всего мы имеем 4 096 групп. Таким образом, младшие 12 битов индекса строки определяют к какой группе относится эта строка (2 12 = 4 096). В результате, строки с адресами кратными 262 144 (4 096 * 64) разделяют одну и ту же группу из 16-ти ячеек и соревнуются за место в ней.

Чтобы эффекты ассоциативности проявили себя, нам необходимо постоянно обращаться к большому количеству строк из одной группы, например, используя следующий код:

public static long UpdateEveryKthByte(byte arr, int K)
{
const int rep = 1024 * 1024; // количество итераций

Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();

int p = 0;
for (int i = 0; i < rep; i++)
{
arr[p]++;

P += K; if (p >= arr.Length) p = 0;
}

Sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}

Метод инкрементирует каждый K-ый элемент массива. По достижении конца, начинаем заново. После довольно большого количества итераций (2 20), останавливаемся. Я сделал прогоны для различных размеров массива и значений шага K. Результаты (синий - большое время работы, белый - маленькое):

Синим областям соответствуют те случаи, когда при постоянном изменении данных кэш не в состоянии вместить все требуемые данные одновременно . Яркий синий цвет говорит о времени работы порядка 80 мс, почти белый - 10 мс.

Разберёмся с синими областями:

1. Почему появляются вертикальные линии? Вертикальные линии соответствуют значениям шага при которых осуществляется доступ к слишком большому числу строк (больше 16-ти) из одной группы. Для таких значений, 16-входовый кэш моей машины не может вместить все необходимые данные.

   Некоторые из плохих значений шага - степени двойки: 256 и 512. Для примера рассмотрим шаг 512 и массив в 8 Мбайт. При этом шаге, в массиве имеются 32 участка (8 * 2 20 / 262 144), которые ведут борьбу друг с другом за ячейки в 512-ти группах кэша (262 144 / 512). Участка 32, а ячеек в кэше под каждую группу только 16, поэтому места на всех не хватает.

   Другие значения шага, не являющиеся степенями двойки, просто невезучие, что вызывает большое количество обращений к одинаковым группам кэша, а так же приводит к появлению вертикальных синих линий на рисунке. На этом месте любителям теории чисел предлагается задуматься.

2. Почему вертикальные линии обрываются на границе в 4 Мбайт? При размере массива в 4 Мбайт или меньше, 16-входовый кэш ведёт себя так же как и полностью ассоциативный, то есть может вместить все данные массива без конфликтов. Имеется не более 16-ти областей ведущих борьбу за одну группу кэша (262 144 * 16 = 4 * 2 20 = 4 Мбайт).
3. Почему слева вверху находится большой синий треугольник? Потому, что при маленьком шаге и большом массиве кэш не в состоянии уместить все необходимые данные. Степень ассоциативности кэша играет тут второстепенную роль, ограничение связано с размером кэша L2.

   Например, при размере массива в 16 Мбайт и шаге 128, мы обращаемся к каждому 128-му байту, таким образом, модифицируя каждую вторую строку кэша массива. Чтобы сохранить каждую вторую строку в кэше, необходим его объём в 8 Мбайт, но на моей машине есть только 4 Мбайт.

   Даже если бы кэш был полностью ассоциативным, это не позволило бы сохранить в нём 8 Мбайт данных. Заметьте, что в уже рассмотренном примере с шагом 512 и размером массива 8 Мбайт, нам необходим только 1 Мбайт кэша, чтобы сохранить все нужные данные, но это невозможно сделать из-за недостаточной ассоциативности кэша.

4. Почему левая сторона треугольника постепенно набирает свою интенсивность? Максимум интенсивности приходится на значение шага в 64 байта, что равно размеру строки кэша. Как мы увидели в первом и во втором примере, последовательный доступ к одной и той же строке практически ничего не стоит. Скажем, при шаге в 16 байт, мы имеем четыре обращения к памяти по цене одного.

   Так как количество итераций равно в нашем тесте при любом значении шага, то более дешёвый шаг в результате даёт меньшее время работы.

Обнаруженные эффекты сохраняются и при больших значениях параметров:

Ассоциативность кэша - интересная штука, которая может проявить себя при определённых условиях. В отличие от остальных рассмотренных в этой статье проблем, она не является настолько серьёзной. Определённо, это не то, что требует постоянного внимания при написании программ.

Пример 6: ложное разделение кэша

На многоядерных машинах можно столкнуться с другой проблемой - согласование кэшей. Ядра процессора имеют частично или полностью раздельные кэши. На моей машине кэши L1 раздельны (как и обычно), так же имеются два кэша L2, общие для каждой пары ядер. Детали могут различаться, но в целом современные многоядерные процессоры имеют многоуровневые иерархические кэши. Причём самые быстрые, но и самые маленькие кэши, принадлежат индивидуальным ядрам.

Когда одно из ядер модифицирует значение в своём кэше, другие ядра больше не могут использовать старое значение. Значение в кэшах других ядер должно быть обновлено. Более того, должна быть обновлена полностью вся строка кэша , так как кэши оперируют данными на уровне строк.

Продемонстрируем эту проблему на следующем коде:

private static int s_counter = new int ;

private void UpdateCounter(int position)
{
for (int j = 0; j < 100000000; j++)
{
s_counter = s_counter + 3;
}
}

Если на своей четырёхядерной машине я вызову этот метод с параметрами 0, 1, 2, 3 одновременно из четырёх потоков, то время работы составит 4.3 секунды . Но если я вызову метод с параметрами 16, 32, 48, 64, то время работы составит только 0.28 секунды .

Почему? В первом случае, все четыре значения, обрабатываемые потоками в каждый момент времени, с большой вероятностью попадают в одну строку кэша. Каждый раз когда одно ядро увеличивает очередное значение, оно помечает ячейки кэша, содержащие это значение в других ядрах, как невалидные. После этой операции, все остальные ядра должны будут закэшировать строку заново. Это делает механизм кэширования неработоспособным, убивая производительность.

Пример 7: сложность железа

Даже теперь, когда принципы работы кэшей для вас не секрет, железо по-прежнему будет преподносить вам сюрпризы. Процессоры отличаются друг от друга методами оптимизации, эвристиками и прочими тонкостями реализации.

Кэш L1 некоторых процессоров может осуществлять параллельный доступ к двум ячейкам, если они относятся к разным группам, но если они относятся к одной, только последовательно. Насколько мне известно, некоторые даже могут осуществлять параллельный доступ к разным четвертинкам одной ячейки.

Процессоры могут удивить вас хитрыми оптимизациями. Например, код из предыдущего примера про ложное разделение кэша не работает на моём домашнем компьютере так, как задумывалось - в простейших случаях процессор может оптимизировать работу и уменьшить негативные эффекты. Если код немного модифицировать, всё встаёт на свои места.

Вот другой пример странных причуд железа:

private static int A, B, C, D, E, F, G;

private static void Weirdness()
{
for (int i = 0; i < 200000000; i++)
{
<какой-то код>
}
}

Если вместо <какой-то код> подставить три разных варианта, можно получить следующие результаты:

Инкрементирование полей A, B, C, D занимает больше времени, чем инкрементирование полей A, C, E, G. Что ещё страннее, инкрементирование полей A и C занимает больше времени, чем полей A, C и E, G. Не знаю точно каковы причины этого, но возможно они связаны с банками памяти (да-да, с обычными трёхлитровыми сберегательными банками памяти, а не то, что вы подумали ). Имеющих соображения на этот счёт, прошу высказываться в комментариях.

У меня на машине вышеописанного не наблюдается, тем не менее, иногда бывают аномально плохие результаты - скорее всего, планировщик задач вносит свои «коррективы».

Из этого примера можно вынести следующий урок: очень сложно полностью предсказать поведение железа. Да, можно предсказать многое, но необходимо постоянно подтверждать свои предсказания с помощью измерений и тестирования.

Заключение

Надеюсь, что всё рассмотренное помогло вам понять устройство кэшей процессоров. Теперь вы можете использовать полученные знания на практике для оптимизации своего кода.