Галерея эффектов кэшей процессоров

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 *= 3;
// второй
for (int i = 0; i < arr.Length; i += 16) arr *= 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 *= 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++;
}
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 * 220 / 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 (212 = 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 += 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 (220), 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 * 220 / 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 * 220 = 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.

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 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. 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.). 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. • 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 (256×2), L1 – 128 KB (32×2+32×2).

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.

Что такое кэш процессора?

Как вообще происходит процесс вычислений? Все данные хранятся в оперативной памяти, которая предназначена для временного хранения важной пользовательской и системной информации. Процессор выбирает для себя определенное количество задач, которые загоняются в сверхбыстрый блок, именуемый кэш‐памятью, и начинает заниматься своими прямыми обязанностями.

Результаты вычислений снова отправляются в ОЗУ, но уже в гораздо меньшем количестве (вместо тысячи значений на выходе получаем куда меньше), а на обработку берется новый массив. И так до тех пор, пока работа не будет сделана.

Скорость работы определяется эффективностью оперативной памяти. Но ни один современный модуль DDR4, включая оверклокерские решения с частотами под 4000 МГц, и рядом не стоял с возможностями самого чахлого процессора с его «медленным» КЭШем.

Все потому, что скорость работы ЦП превышает показатели работы ОЗУ в среднем раз в 15, а то и выше. И не смотрите только на параметры частоты, помимо них отличий хватает.В теории получается, что даже сверхмощные Intel Xeon и AMD Epyc вынуждены простаивать, но по факту оба серверных чипа работают на пределе возможностей. А все потому, что они набирают необходимое количество данных по величине кэша (вплоть до 60 и более МБ) и моментально обрабатывают данные. ОЗУ служит в качестве некоего склада, откуда черпаются массивы для вычислений. Эффективность вычислений компьютера возрастает и все довольны.

Краткий экскурс в историю

Первые упоминания о кэш‐памяти датированы концом 80‐х годов. До этого времени скорость работы процессора и памяти были приблизительно одинаковой. Стремительное развитие чипов требовало придумать какой‐нибудь «костыль», чтобы повысить уровень быстродействия ОЗУ, однако использовать сверхбыстрые чипы было очень затратно, а потому решились обойтись более экономичным вариантом – внедрением скоростного массива памяти в ЦП.

Впервые модуль кэш‐памяти появился в Intel 80386. В то время задержки при работе DRAM колебались в пределах 120 наносекунд, в то время как более современный модуль SRAM сокращал время задержек до внушительных по тем временам 10 наносекунд. Примерная картина более наглядно продемонстрирована в противостоянии HDD против SSD.

Изначально кэш‐память распаивалась прямиком на материнских платах, ввиду уровня техпроцесса того времени. Начиная с Intel 80486 8 кб памяти было внедрено непосредственно в кристалл процессора, что дополнительно увеличивало производительность и снижало площадь кристалла.

Данная технология расположения оставалась актуальной лишь до выхода Pentium MMX, после чего SRAM‐память была заменена более прогрессивной SDRAM. Да и процессоры стали гораздо меньше, а потому надобность во внешних схемах отпала.

Уровни кэш‐памяти

На маркировке современных ЦП, помимо тактовой частоты и количества потоков, можно встретить такое понятие как размер кэша 1,2 и 3 уровней. Как он определяется и на что влияет? Давайте разбираться простым языком.

• Кэш первого уровня (L1) – самая важная и быстрая микросхема в архитектуре ЦП. Один процессор может вместить количество модулей, равных числу ядер. Примечательно, что микросхема может хранить в памяти самые востребованные и важные данные только со своего ядра. Объем массива зачастую ограничен показателем в 32–64 КБ.
• Кэш второго уровня (L2) – падение скорости компенсируется увеличением объема буфера, который доходит до 256, а то и 512 КБ. Принцип действия такой же, как и у L1, а вот частота запроса к памяти ниже, ввиду хранения в ней менее приоритетных данных.
• Кэш третьего уровня (L3) – самый медленный и объемный раздел среди всех перечисленных. И все равно этот массив гораздо быстрее оперативной памяти. Размер может достигать 20, и даже 60 МБ, если речь касается серверных чипов. Польза от массива огромна: он является ключевым звеном обмена данными между всеми ядрами системы. Без L3 все элементы чипа были бы разрознены.

В продаже можно встретить как двух‐ так и трехуровневую структуру памяти. Какая из них лучше? Если вы используете процессор лишь для офисных программ и казуальных игр, то никакой разницы не почувствуете. Если же система собирается с прицелом под сложные 3D‐игры, архивацию, рендеринг и работу с графикой, то прирост в некоторых случаях будет колебаться от 5 до 10%.Кэш третьего уровня оправдан лишь в том случае, если вы намерены регулярно работать с многопоточными приложениями, требующими регулярные сложные расчеты. По этой причине в серверных моделях нередко используют кэш L3 больших объемов. Хотя бывают случаи, что и этого не хватает, а потому приходится дополнительно ставить так называемые модули L4, которые выглядят как отдельная микросхема, подключаемая к материнской плате.

Как узнать количество уровней и размер кэша на своем процессоре?

Начнем с того, что сделать это можно 3 способами:

• через командную строку (только кэш L2 и L3);
• путем поиска спецификаций в интернете;
• с помощью сторонних утилит.

Если взять за основу тот факт, что у большинства процессоров L1 составляет 32 КБ, а L2 и L3 могут колебаться в широких пределах, последние 2 значения нам и нужны. Для их поиска открываем командную строку через «Пуск» (вводим значение «cmd» через строку поиска).

Далее необходимо прописать значение «wmic cpu get L2CacheSize, L3CacheSize».

Система покажет подозрительно большое значение для L2. Необходимо поделить его на количество ядер процессора и узнать итоговый результат.

Если вы собрались искать данные в сети, то для начала узнайте точное имя ЦП. Нажмите правой кнопкой по иконке «Мой компьютер» и выберите пункт «Свойства». В графе «Система» будет пункт «Процессор», который нам, собственно, нужен. Переписываете его название в тот же Google или Yandex и смотрите значение на сайтах. Для достоверной информации лучше выбирать официальные порталы производителя (Intel или AMD).Третий способ также не вызывает проблем, но требует установки дополнительного софта вроде GPU‐Z, AIDA64 и прочих утилит для изучения спецификаций камня. Вариант для любителей разгона и копошения в деталях.