Påverkan av fröken straff på systemprestanda
Missstraffet i ett cacheminnesystem är den tid det tar att hämta de uppgifter som krävs efter att en cache -miss inträffar. Det är en avgörande faktor som påverkar systemprestanda, eftersom den introducerar betydande förseningar, särskilt i moderna processorer där exekveringshastigheter är extremt snabba.
Negativa effekter av hög missstraff:
1. Stalling CPU: När en cachemiss inträffar stannar CPU vanligtvis sin körledning och väntar på att data ska hämtas från en långsammare minnesnivå (t.ex. huvudminne, disk). Denna stoppning innebär direkt reducerad instruktion genomströmning och långsammare programutförande.
2. reducerad total prestanda: En hög missstraff förstärker effekterna av till och med en måttlig missfrekvens. En låg missfrekvens med en hög missstraff kan fortfarande leda till en betydande prestandaförstöring.
3. Ökad latens: Den övergripande latensen för åtkomst till data ökar dramatiskt under en cache -miss. Detta påverkar applikationens lyhördhet och hastigheten för olika systemoperationer.
4. Ökad strömförbrukning: Att vänta på data kan leda till tomgångsprocessorcykler, men också potential för ytterligare strömförbrukning från minneskontroller och sammankopplingar på grund av den pågående dataöverföringen från långsammare minne till cachen.
Kort sagt, en hög missstraff innebär att systemet spenderar en betydande tid på att vänta på data, vilket hindrar dess förmåga att utföra användbara beräkningar.
minimerar och optimerar missstraff
Här är olika tekniker för att minimera och optimera missstraffet för bättre systemprestanda:
1. Caches på flera nivåer:
* koncept: Använder flera nivåer av cache (L1, L2, L3, etc.) med ökande storlek och latens. L1 är den snabbaste och minsta, medan de djupare nivåerna är större och långsammare.
* Impact: En miss i L1 kan vara en hit i L2 eller L3, vilket minskar behovet av att gå till huvudminnet (som har den högsta straffen). Detta sänker den genomsnittliga missstraffet i genomsnitt.
2. Läs prioritet framför skrivning:
* koncept: När en läsmiss inträffar, prioritera att hämta uppgifterna över att slutföra alla pågående skrivoperationer till cachen.
* Impact: Minskar förseningen för CPU för att få de nödvändiga uppgifterna, eftersom systemet inte behöver vänta på att skrivoperationer ska slutföras innan du startar läsningen. Skrivoperationer kan buffras och utförs senare.
3. Tidig omstart och kritiskt ord först:
* koncept (tidig omstart): Så snart det begärda ordet kommer från minnet, skicka det till CPU utan att vänta på att hela blocket ska laddas i cachen.
* koncept (kritiskt ord först): Hämta det begärda ordet först och sedan resten av blocket.
* Impact: Gör det möjligt för CPU att återuppta exekveringen tidigare, redan innan hela cache -blocket är tillgängligt.
4. Icke-blockerande cachar (lockup-fria cachar):
* koncept: Låt CPU fortsätta bearbeta andra instruktioner medan en cache -miss service.
* Impact: Förhindrar att CPU stannar helt. Cachen kan hantera flera enastående missar, förbättra prestandan, särskilt med utförande av order.
5. Pipelined Cache Access:
* koncept: Överlappning av cache -åtkomststegen (adressavkodning, taggjämförelse, återhämtning av data).
* Impact: Ökar cachens genomströmning genom att låta flera förfrågningar behandlas samtidigt, även om varje begäran tar en viss tid.
6. Skriv buffertar:
* koncept: Istället för att omedelbart skriva till huvudminnet på en skrivmiss, lagra data i en skrivbuffert.
* Impact: Tillåter CPU att fortsätta bearbeta utan att vänta på att skrivoperationen ska slutföras. Skrivbufferten spolar så småningom data till minnet. Viktigt för att säkerställa koherens.
7. Data Prefetching:
* koncept: Förutsäger framtida databehov och hämtar data i cachen innan den faktiskt begärs. Detta kan uppnås via hårdvara eller mjukvaruföredragning.
* Impact: Minskar antalet cachemissar genom att föra data in i cachen proaktivt.
* typer:
* Hårdvaruföredragning: Dedikerade hårdvara övervakar minnesåtkomstmönster och initierar prefetcher baserade på detekterade mönster.
* Programvara Prefetching: Instruktioner läggs till i koden för att uttryckligen föredra data i cachen.
8. Cache -storlek och associativitet:
* koncept: Att öka cachestorleken minskar missfrekvensen. Ökande associativitet minskar konfliktmissarna.
* Impact: Dessa åtgärder förbättrar den totala träfffrekvensen och minskar missarna. Men större cachar och högre associativitet ökar cachens kostnad och komplexitet.
9. Kompileringsoptimeringar (datlayout och slingtransformationer):
* koncept:
* Data Layout Optimization: Ordna data i minnet för att förbättra den rumsliga lokaliteten (t.ex. strukturer-av-arrays kontra matriser av strukturer).
* slingtransformationer: Omstruktureringsslingor (t.ex. slingskakel, loop rullning) för att förbättra den temporära och rumsliga lokaliteten.
* Impact: Minskar antalet cachemissar genom att förbättra hur data nås och återanvänds i programmet.
10. Offer cachar:
* koncept: En liten, helt associerande cache som lagrar nyligen utkastade cachelinjer.
* Impact: Minskar konfliktmissarna genom att tillhandahålla en "andra chans" för nyligen utkastade data.
11. TLB -optimeringar:
* koncept: Optimera översättningen lookaside buffert (TLB), som cachar virtuella till-fysiska översättningar. TLB -missar kan också leda till betydande prestationsstraff.
* Impact: Snabbare adressöversättning minskar omkostnaderna som är associerade med åtkomst till data i minnet.
Överväganden:
* De bästa optimeringsteknikerna beror på den specifika applikationen, hårdvaruarkitekturen och arbetsbelastningen.
* Det är ofta en balansåtgärd mellan att minska missfrekvensen och missstraffet, eftersom vissa tekniker som minskar missfrekvensen kan öka komplexiteten och latensen för cache -åtkomst.
* Profilerings- och prestationsanalysverktyg är viktiga för att identifiera cache-relaterade flaskhalsar och bestämma de mest effektiva optimeringsstrategierna.
Sammanfattningsvis kräver minimering av Miss -straffen en kombination av hårdvara och mjukvarutekniker, noggrant anpassade efter det specifika systemet och applikationen. Genom att minska tiden som väntar på data kan vi förbättra den totala systemets prestanda avsevärt.
