CPU 和 内存的关系(一)

本文以一个现代的、实际的个人电脑为对象,分析其中CPU(Intel Core 2 Duo 3.0GHz)以及各类子系统的运行速度——延迟和数据吞吐量。通过粗略的估算PC各个组件的相对运行速度,希望能给大家留下一个比较直观的印象。本文中的数据来自实际应用,而非理论最大值。时间的单位是纳秒(ns,十亿分之一秒),毫秒(ms,千分之一秒),和秒(s)。吞吐量的单位是兆字节(MB)和千兆字节(GB)。让我们先从CPU和内存开始,下图是北桥部分:

第一个令人惊叹的事实是:CPU快得离谱。在Core 2 3.0GHz上,大部分简单指令的执行只需要一个时钟周期,也就是1/3纳秒。即使是真空中传播的光,在这段时间内也只能走10厘米(约4英寸)。把上述事实记在心中是有好处的。当你要对程序做优化的时候就会想到,执行指令的开销对于当今的CPU而言是多么的微不足道。

当CPU运转起来以后,它便会通过L1 cache和L2 cache对系统中的主存进行读写访问。cache使用的是静态存储器(SRAM)。相对于系统主存中使用的动态存储器(DRAM),cache读写速度快得多、造价也高昂得多。cache一般被放置在CPU芯片的内部,加之使用昂贵高速的存储器,使其给CPU带来的延迟非常低。在指令层次上的优化(instruction-level optimization),其效果是与优化后代码的大小息息相关。由于使用了高速缓存技术(caching),那些能够整体放入L1/L2 cache中的代码,和那些在运行时需要不断调入/调出(marshall into/out of)cache的代码,在性能上会产生非常明显的差异。

正常情况下,当CPU操作一块内存区域时,其中的信息要么已经保存在L1/L2 cache,要么就需要将之从系统主存中调入cache,然后再处理。如果是后一种情况,我们就碰到了第一个瓶颈,一个大约250个时钟周期的延迟。在此期间如果CPU没有其他事情要做,则往往是处在停机状态的(stall)。为了给大家一个直观的印象,我们把CPU的一个时钟周期看作一秒。那么,从L1 cache读取信息就好像是拿起桌上的一张草稿纸(3秒);从L2 cache读取信息则是从身边的书架上取出一本书(14秒);而从主存中读取信息则相当于走到办公楼下去买个零食(4分钟)。

主存操作的准确延迟是不固定的,与具体的应用以及其他许多因素有关。比如,它依赖于列选通延迟(CAS)以及内存条的型号,它还依赖于CPU指令预取的成功率。指令预取可以根据当前执行的代码来猜测主存中哪些部分即将被使用,从而提前将这些信息载入cache。

看看L1/L2 cache的性能,再对比主存,就会发现:配置更大的cache或者编写能更好的利用cache的应用程序,会使系统的性能得到多么显著的提高。如果想进一步了解有关内存的诸多信息,读者可以参阅Ulrich Drepper所写的一篇经典文章《What Every Programmer Should Know About Memory》。

人们通常把CPU与内存之间的瓶颈叫做冯·诺依曼瓶颈(von Neumann bottleneck)。当今系统的前端总线带宽约为10GB/s,看起来很令人满意。在这个速度下,你可以在1秒内从内存中读取8GB的信息,或者10纳秒内读取100字 节。遗憾的是,这个吞吐量只是理论最大值(图中其他数据为实际值),而且是根本不可能达到的,因为主存控制电路会引入延迟。在做内存访问时,会遇到很多零 散的等待周期。比如电平协议要求,在选通一行、选通一列、取到可靠的数据之前,需要有一定的信号稳定时间。由于主存中使用电容来存储信息,为了防止因自然 放电而导致的信息丢失,就需要周期性的刷新它所存储的内容,这也带来额外的等待时间。某些连续的内存访问方式可能会比较高效,但仍然具有延时。而那些随机 的内存访问则消耗更多时间。所以延迟是不可避免的。

图中下方的南桥连接了很多其他总线(如:PCI-E, USB)和外围设备:

令人沮丧的是,南桥管理了一些反应相当迟钝的设备,比如硬盘。就算是缓慢的系统主存,和硬盘相比也可谓速度如飞了。继续拿办公室做比喻,等待硬盘寻道的时间相当于离开办公大楼并开始长达一年零三个月的环球旅行。这就解释了为何电脑的大部分工作都受制于磁盘I/O,以及为何数据库的性能在内存缓冲区被耗尽后会陡然下降。同时也解释了为何充足的RAM(用于缓冲)和高速的磁盘驱动器对系统的整体性能如此重要。

虽然磁盘的"连续"存取速度确实可以在实际使用中达到,但这并非故事的全部。真正令人头疼的瓶颈在于寻道操作,也就是在磁盘表面移动读写磁头到正确的磁道上,然后再等待磁盘旋转到正确的位置上,以便读取指定扇区内的信息。RPM(每分钟绕转次数)用来指示磁盘的旋转速度:RPM越大,耽误在寻道上的时间就越少,所以越高的RPM意味着越快的磁盘。这里有一篇由两个Stanford的研究生写的很酷的文章,其中讲述了寻道时间对系统性能的影响:《Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine》

当 磁盘驱动器读取一个大的、连续存储的文件时会达到更高的持续读取速度,因为省去了寻道的时间。文件系统的碎片整理器就是用来把文件信息重组在连续的数据块 中,通过尽可能减少寻道来提高数据吞吐量。然而,说到计算机实际使用时的感受,磁盘的连续存取速度就不那么重要了,反而应该关注驱动器在单位时间内可以完 成的寻道和随机I/O操作的次数。对此,固态硬盘可以成为一个很棒的选择。

硬盘的cache也有助于改进性能。虽然16MB的cache只能覆盖整个磁盘容量的0.002%,可别看cache只有这么一点大,其效果十分明显。它可以把一组零散的写入操作合成一个,也就是使磁盘能够控制写入操作的顺序,从而减少寻道的次数。同样的,为了提高效率,一系列读取操作也可以被重组,而且操作系统和驱动器固件(firmware)都会参与到这类优化中来。

最后,图中还列出了网络和其他总线的实际数据吞吐量。火线(fireware)仅供参考,Intel X48芯片组并不直接支持火线。我们可以把Internet看作是计算机之间的总线。去访问那些速度很快的网站(比如google.com),延迟大约45毫秒,与硬盘驱动器带来的延迟相当。事实上,尽管硬盘比内存慢了5个数量级,它的速度与Internet是在同一数量级上的。目前,一般家用网络的带宽还是要落后于硬盘连续读取速度的,但"网络就是计算机"这句话可谓名符其实。如果将来Internet比硬盘还快了,那会是个什么景象呢?

我希望这些图片能对您有所帮助。当这些数字一起呈现在我面前时,真的很迷人,也让我看到了计算机技术发展到了哪一步。前文分开的两个图片只是为了叙述方便,我把包含南北桥的整张图片也贴出来,供您参考。

在你试图理解一个复杂的系统时,如果能揭去表面的抽象并专注于最低级别的概念,往往会有不小的收获。在这个精神的指导下,让我们看看对于内存和I/O端口操作来说最简单、最基础的概念,即CPU与总线之间的接口。其中的细节是很多上层概念的基础,比如线程同步。当然了,既然我是个程序员,就暂且忽略那些只有电子工程师才会去关注的东西吧。下图是我们的老朋友,Core 2:

Core 2 处理器有775个管脚,其中约半数仅仅用于供电而不参与数据传输。当你把这些管脚按照功能分类后,就会发现这个处理器的物理接口惊人的简单。本图展示了参与内存和I/O端口操作的重要管脚:地址线,数据线,请求线。这些操作均发生在前端总线的事务上下文结构(the context of a transaction)中。前端总线事务的执行包含五个阶段:仲裁,请求,侦听,响应,数据操作。在执行事务的过程中,前端总线上的各个部件扮演着不同的角色。这些部件称之为agent。通常,agent就是全部的处理器外加北桥。

本文只分析请求阶段。在此阶段中,发出请求的agent往往是一个处理器,它输出两个数据包。下图列出了第一个数据包中最为重要的位,这些数据位通过处理器的地址线和请求线输出:

地址线输出指定了事务发生的物理内存起始地址。我们有33条地址线,他们指定了数据包的第35至第3位,第2至第0位为0。因此,实际上这33条地址线构成了一个36位的、以8字节对齐的地址,正好覆盖64GB的物理内存。这种设定从奔腾Pro就开始了。请求线指定了事务的类型。当事务类型为I/O请求时,地址线指出的是I/O端口地址而不是内存地址。当第一个数据包被发送以后,同样由这组管脚,在下一个总线时钟周期发送第二个数据包:

属性信号(attribute signal A[31:24])很有趣,它反映了Intel处理器所支持的5种内存缓冲功能。把这些信息发布到前端总线后,发出请求的agent就可以让其他处理器知道如何根据当前事务处理他们自己的cache,以及让内存控制器(也就是北桥)知道该如何应对。一块指定内存区域的缓存类型由处理器通过查询页表(page table)来决定,页表由OS内核维护。

典型的情况是,内核把全部内存都视为"回写"类型(write-back),从而获得最好的性能。在回写模式下,内存的最小访问单元为一个缓存线(cache line),在Core 2中是64字节。当程序想读取内存中的一个字节时,处理器会从L1/L2 cache读取包含此字节的整条缓存线的内容。当程序做写入内存操作时,处理器只是修改cache中的对应缓存线,而不会更新主存中的信息。之后,当真的需要更新主存时,处理器会把那个被修改了的缓存线整体放到总线上,一次性写入内存。所以大部分的请求事务,其数据长度字段都是11(REQ[1:0]),对应64 字节。下图展示了当cache中没有对应数据时,内存读取访问的过程:

在Intel计算机上,有些物理内存范围被映射为设备地址而不是实际的RAM存储器地址,比如硬盘和网卡。这使得驱动程序可以像读写内存那样,方便的与设备通信。内核会在页表中标记出这类内存映射区域为不可缓存的(uncacheable)。对不可缓存的内存区域的访问操作会被总线原封不动的按顺序执行,其操作与应用程序或驱动程序所发出的请求完全一致。因此,这时程序可以精确控制读写单个字节、字、或其它长度的信息。这都是通过设置第二个数据包中的字节使能掩码(byte enable mask A[15:8])来完成的。

前面讨论的这些基本知识还包含很多关联的内容。比如:

1、 如果应用程序想要尽可能高的运行速度,就应该把会被一起访问的数据尽量组织在同一条缓存线中。一旦这条缓存线被载入,之后的读取操作就会加快很多,不再需要额外的内存访问了。

2、 对于回写式内存访问,作用于一条缓存线的任何内存操作都一定是原子的(atomic)。这种能力是由处理器的L1 cache提供的,所有数据被同时读写,中途不会被其他处理器或线程打断。特别的,32位和64位的内存操作,只要不跨越缓存线的边界,就都是原子操作。

3、 前端总线是被所有的agent所共享的。这些agent在开启一个事务之前,必须先进行总线使用权的仲裁。而且,每一个agent都需要侦听总线上所有的事务,以便维持cache的一致性。因此,随着部署更多的、多核的处理器到Intel计算机,总线竞争问题会变得越来越严重。为解决这个问题,Core i7将处理器直接连接于内存,并以点对点的方式通信,取代之前的广播方式,从而减少总线竞争。

时间: 2024-11-08 20:12:59

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至今才对cpu和内存有一定了解了,下面有几个比喻的理解,很形象呦~ 1# 例如你要吃东西时,硬盘是锅,内存是碗,CPU是你,浅显点就是这样子了~ 2# 例如电脑是企业,内存是车间,cpu是生产线,硬盘是仓库,主板是地基,cpu快,生产就快,内存大,一次处理的材料就多.所以提高机器速度有两条路,一是cpu升级,二是扩大内存,一次处理更多的信息产品,但是cpu与内存又相互制约,车间再大,cpu慢也快不起来,或者cpu快,车间小,一次送来的加工材料没多少,也快不起来. 3# CPU是负责运算和处理的,

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cpu,内存,硬盘,指令与他们之间的关系

CPU 内存 硬盘 指令之间的关系 1.CPU: 又称CPU芯片,中央处理器.是计算机上最重要的集成电路,位于计算机的主板上面,其中主要任务是从主存上面提取指令和对指令进行执行. CPU 包括: (1)运算逻辑部件 (2)  寄存器部件    (3) 运算器和控制部件 CPU有大量的引脚,计算机系统通过这些引脚完成通信,这些通信把CPU和本身也是高级电路的存储器与I/O设备链接在一起. 2.内存:又称主存储器,内存储器,其中包含了存储器,MAR,MDR.存储器又包含了存储单元,存储单元又包含存储

CPU,内存,硬盘,指令以及他们之间的关系

1. CPU CPU,Central Processing Unit的缩写,中文名是中央处理器,负责机器语言程序的解释和执行,以及计算机设备的控制.重点掌握程序的运行流程:程序员编写高级语言程序→编译成计算机能识别的机器语言程序,生成.exe文件→程序运行时,内存生成.exe文件副本→CPU解释并执行程序内容. CPU和内存是由许多晶体管组成的电子元件,成为IC(Integrated Circuit)集成电路.包括四个部分:寄存器,控制器,运算器,时钟(Clock Puzzle). ·寄存器暂存

cpu,内存,虚拟内存,硬盘,缓存之间是什么关系??

1.CPU即中央处理器,是英语“Central Processing Unit”的缩写.CPU从内存或缓存中取出指令,放入指令寄存器,并对指令译码分解成一系列的微操作,然后发出各种控制命令,执行微操作系列,从而完成一条指令的执行. 2.但是,CPU并不能直接调用存储在硬盘上的系统.程序和数据,必须首先将硬盘的有关内容存储在内存中,这样才能被CPU读取运行.因而,内存(即物理内存,是相对于硬盘这个“外存”而言)作为硬盘和CPU的“中转站”,对电脑运行速度有较大影响. 3.当运行数据超出物理内存容纳

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【转】CPU与内存的那些事

下面是网上看到的一些关于内存和CPU方面的一些很不错的文章. 整理如下: 转: CPU的等待有多久? 原文标题:What Your Computer Does While You Wait 原文地址:http://duartes.org/gustavo/blog/ [注:本人水平有限,只好挑一些国外高手的精彩文章翻译一下.一来自己复习,二来与大家分享.] 本文以一个现代的.实际的个人电脑为对象,分析其中CPU(Intel Core 2 Duo 3.0GHz)以及各类子系统的运行速度——延迟和数据