L2 cache//bifrost --- cortex-A55

GPU bifrost

CPU cortex-A55

这个cpu有三级缓存 L3我没抓到数据 L1 L2 L3 cache

这里还有个TLB--Translation Lookaside Buffer虚拟寻址缓存

给MMU的--memory management unit  缓存页表的

bifrost 有两级cache  因为L2是接bus的 所以用bifrost的L2看GPU到framebuffer的带宽数据

L2的数据一边都是和bus交互的

原文地址:https://www.cnblogs.com/minggoddess/p/12166159.html

时间: 2024-10-14 18:06:40

L2 cache//bifrost --- cortex-A55的相关文章

L1 Cache, L2 Cache读取命中率与时钟周期计算

CPU在Cache中找到有用的数据被称为命中,当Cache中没有CPU所需的数据时(这时称为未命中),CPU才访问内存.从理论上讲,在一颗拥有2级Cache的CPU中,读取L1 Cache的命中率为80%.也就是说CPU从L1 Cache中找到的有用数据占数据总量的80%,剩下的20%从L2 Cache读取.由于不能准确预测将要执行的数据,读取L2的命中率也在80%左右(从L2读到有用的数据占总数据的16%).那么还有的数据就不得不从内存调用,但这已经是一个相当小的比例了. 假如CPU从L1,L

Linux内存学习之buffer和cache的区别详解

本文和大家分享的主要是linux 中 内存buffer 和 cache 的区别相关内容,一起来看看吧,希望对大家 学习linux有所帮助. 细心的朋友会注意到, 当你在 linux 下频繁存取文件后 , 物理内存会很快被用光 , 当程序结束后 , 内存不会被正常释放 , 而是一直作为 caching. 这个问题 , 貌似有不少人在问 , 不过都没有看到有什么很好解决的办法 . 那么我来谈谈这个问题 . 先来说说free 命令 [[email protected] ~]# free -m tota

Cache和命中率

Cache的工作原理 Cache的工作原理是基于程序访问的局部性. 对大量典型程序运行情况的分析结果表明,在一个较短的时间间隔内,由程序产生的地址往往集中在存储器逻辑地址空间的很小范围内.指令地址的分布本来就是连续的,再加上循环程序段和子程序段要重复执行多次.因此,对这些地址的访问就自然地具有时间上集中分布的倾向. 数据分布的这种集中倾向不如指令明显,但对数组的存储和访问以及工作单元的选择都可以使存储器地址相对集中.这种对局部范围的存储器地址频繁访问,而对此范围以外的地址则访问甚少的现象,就称为

关于CPU Cache:程序猿需要知道的那些

天下没有免费的午餐,本文转载于:http://cenalulu.github.io/linux/all-about-cpu-cache/ 先来看一张本文所有概念的一个思维导图: 为什么要有CPU Cache 随着工艺的提升最近几十年CPU的频率不断提升,而受制于制造工艺和成本限制,目前计算机的内存主要是DRAM并且在访问速度上没有质的突破.因 此,CPU的处理速度和内存的访问速度差距越来越大,甚至可以达到上万倍.这种情况下传统的CPU通过FSB直连内存的方式显然就会因为内存访问的等待, 导致计算

闲话Cache:始篇

Caching(缓存)在现代的计算机系统中是一项最古老最基本的技术.它存在于计算机各种硬件和软件系统中,比如各种CPU, 存储系统(IBM ESS, EMC Symmetrix…),数据库,Web服务器,中间件等.它的一个重要的作用就是用于弥补不同速度的硬件之间的存取速度的差距,cache可以完全通过硬件实现(算法也是通过硬件实现的),也可以通过在更快硬件上通过软件控制来实现. EMC Symmetrix之所以如此的昂贵,就是因为在这个系统中,提供了一个640G全相连的高速数据缓存(DRAM缓存

linux buffer与cache区别

A buffer is something that has yet to be "written" to disk. A cache is something that has been "read" from the disk and stored for later use. 更详细的解释参考:Difference Between Buffer and Cache cache 和 buffer的区别: Cache: 1.高速缓存硬件,是位于CPU与主内存间的一

[z]计算机架构中Cache的原理、设计及实现

前言 虽然CPU主频的提升会带动系统性能的改善,但系统性能的提高不仅仅取决于CPU,还与系统架构.指令结构.信息在各个部件之间的传送速度及存储部件的存取速度等因素有关,特别是与CPU/内存之间的存取速度有关. 若CPU工作速度较高,但内存存取速度相对较低,则造成CPU等待,降低处理速度,浪费CPU的能力. 如500MHz的PⅢ,一次指令执行时间为2ns,与其相配的内存(SDRAM)存取时间为10ns,比前者慢5倍,CPU和PC的性能怎么发挥出来? 如何减少CPU与内存之间的速度差异?有4种办法:

关于CPU Cache -- 程序猿需要知道的那些事

/ 本文将介绍一些作为程序猿或者IT从业者应该知道的CPU Cache相关的知识 文章欢迎转载,但转载时请保留本段文字,并置于文章的顶部 作者:卢钧轶(cenalulu) 本文原文地址:http://cenalulu.github.io/linux/all-about-cpu-cache/ 先来看一张本文所有概念的一个思维导图 为什么要有CPU Cache 随着工艺的提升最近几十年CPU的频率不断提升,而受制于制造工艺和成本限制,目前计算机的内存主要是DRAM并且在访问速度上没有质的突破.因此,

Multi-core compute cache coherency with a release consistency memory ordering model

A method includes storing, with a first programmable processor, shared variable data to cache lines of a first cache of the first processor. The method further includes executing, with the first programmable processor, a store-with-release operation,