Владстон Феррейра Фило - Теоретический минимум по Computer Science [Все что нужно программисту и разработчику]

Недавние технические разработки позволили экспоненциально увеличивать скорость ЦП. Быстродействие памяти тоже растет, но гораздо медленнее. Эта разница в производительности между ЦП и ОЗУ называется разрывом между памятью и процессором : команды ЦП «дешевы» — мы можем выполнять их в огромном количестве, тогда как получение данных из ОЗУ занимает намного больше времени и потому обходится «дорого». По мере увеличения этого разрыва возрастала важность эффективного доступа к памяти (рис. 7.10).

В современных компьютерах требуется приблизительно тысяча циклов ЦП, чтобы получить данные из ОЗУ, — около 1 микросекунды [81] Нужно где-то 10 микросекунд, чтобы звуковые волны вашего голоса достигли человека, который стоит перед вами. . Это невероятно быстро, но составляет целую вечность по сравнению со временем доступа к регистрам ЦП. Программистам приходится искать способы сократить количество операций с ОЗУ.

Рис. 7.10.Разрыв в быстродействии между памятью и процессором в последние десятилетия

Пытаясь свести к минимуму количество обращений к ОЗУ, специалисты в области computer science стали замечать две закономерности, получившие следующие названия:

• временна́я локальность— если выполняется доступ к некоему адресу памяти, то вполне вероятно, что к нему вскоре обратятся снова;

• пространственная локальность— если выполняется доступ к адресу памяти, то вполне вероятно, что к смежным с ним адресам вскоре обратятся тоже.

Если исходить из вышеприведенных наблюдений, можно подумать, что хранить такие адреса памяти в регистрах ЦП — отличная идея. Это позволило бы избежать большинства дорогостоящих операций с ОЗУ. Однако отраслевые инженеры не нашли надежного способа разработать микросхемы ЦП с достаточным количеством внутренних регистров. И тем не менее они обнаружили отличный способ опереться на временную и пространственную локальность. Давайте посмотрим, как он работает.

Есть возможность сформировать чрезвычайно быструю вспомогательную память, интегрированную в ЦП. Мы называем ее кэшем первого уровня, или кэшем L1 . Получение данных из этой памяти в регистры осуществляется чуть-чуть медленнее, чем получение данных из самих регистров.

При помощи кэша L1 мы можем копировать содержимое адресов памяти, причем скорость доступа с высокой вероятностью будет близка к скорости регистров ЦП. Данные очень быстро загружаются в регистры ЦП. Требуется где-то 10 циклов ЦП, чтобы переместить данные из кэша L1 в регистры. Это в сто раз быстрее ситуации, когда их приходится брать из ОЗУ.

Более половины обращений к ОЗУ можно выполнить за счет кэша L1 объемом 10 Кб и умного использования временной и пространственной локальности. Это новаторское решение привело к коренному изменению вычислительных технологий. Оборудование ЦП кэшем L1 позволило кардинально сократить время, которое процессору прежде приходилось тратить на ожидание данных. Вместо простоев он теперь занят выполнением фактических вычислений.

Можно было бы дальше увеличивать размер кэша L1 — выборка данных из ОЗУ тогда стала бы еще более редкой операцией, а время ожидания ЦП еще больше сократилось бы. Однако такое усовершенствование сопряжено с трудностями. Когда кэш L1 достигает размера около 50 Кб, его дальнейшее увеличение становится очень дорогостоящим. Куда лучшее решение состоит в том, чтобы сформировать дополнительный кэш памяти — кэш второго уровня, или кэш L2 . Он будет медленнее, зато намного больше кэша L1 по объему. Современный ЦП имеет кэш L2 объемом около 200 Кб. Чтобы переместить данные из кэша L2 в регистры, требуется примерно 100 циклов процессора.

Рис. 7.11.Микрофотография процессора Intel Haskell-E. Квадратные структуры в центре — это кэш L3 объемом 20 Мб

Адреса, имеющие очень высокую вероятность доступа, мы копируем в кэш L1. Адреса с относительно высокой вероятностью — в кэш L2. Если адреса нет в кэше L1, процессор может попытаться найти его в кэше L2, и только если этот поиск закончится неудачей, ему придется обращаться к ОЗУ.