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未几之前，缓存若是你想要一个内置大批缓存的缓存处置器，那末CPU是缓存不言而喻的挑选。此刻，缓存即使是缓存估算级的GPU也比几年前的高端CPU具备更多的内存。

那末，缓存yabo888网页版登录是缓存甚么转变了呢？为甚么图形芯片俄然须要比通用的中心处置器更多的缓存？二者之间的公用内存有甚么差别吗?将来咱们会看到GPU有千兆字节的缓存吗?

为了回覆这些题目，咱们须要深切领会最新的缓存芯片，察看这些年来的缓存变更。

为甚么GPU有如斯多的缓存缓存

初级数据缓存的巨细已增添，由于GPU此刻被用于各类操纵法式，缓存而不只仅是缓存图形。为了前进它们在通用计较中的缓存才能，图形芯片须要更大的缓存缓存。这确保了不数学焦点余暇期待数据。缓存

最初一级缓存已大大扩大，以对消DRAM机能不跟上处置器机能前进的实际。L2或L3缓存的增添削减了缓存未射中的能够。这还能够避免内核处于余暇状况，并最大限定地削减对很是宽的内存总线的须要。

另外，衬着手艺的前进，出格是光芒追踪，对GPU的缓存条理提出了庞大的请求。当操纵这些手艺时，大型最初关卡缓存对确保游戏机能坚持可玩性相称首要。

领会缓存

为了完全地会商缓存这一主题，咱们必须起首领会缓存是甚么和它的意思。统统处置器都须要内存来存储它们处置的数字和计较成果。它们还须要特定的使命指令，比方要履行哪些计较。这些指令以数字体例存储和通报。

这类存储器凡是被称为RAM(随机存取存储器，Random Access Memory)。每一个带有处置器的电子装备都装备了RAM。几十年来，小我电脑一向操纵DRAM (Dynamic RAM)作为数据的姑且存储，磁盘驱动器作为持久存储。

DRAM自觉明以来，已获得了庞大的前进，跟着时辰的推移，速度呈指数级增添。数据存储也是如斯，曾占主导地位但速度较慢的硬盘驱动器正被速度较快的固态存储(SSD)所代替。可是，固然有这些前进，与根基处置器履行单个计较的速度比拟，这两种范例的内存依然很是慢。

固然芯片能够在几纳秒内将两个数字相加，但检索这些值或存储成果能够须要数百到数千纳秒——即使操纵最快的开元ky888网址进入官网版-app下载可用RAM。若是不方式绕过这个题目，那末PC不会比20世纪70年月的电脑好到那边去，固然它们的时钟速度要快良多。

值得光荣的是，SRAM(Static RAM)能够填补这一差别。SRAM由与履行计较的处置器中的晶体管不异的晶体管束成。这象征着SRAM能够间接集成到芯片中，并以芯片的速度运转。它接近逻辑单位，将数据检索或存储时辰延长到几十纳秒。

如许做的错误谬误是，即使是一个存储位也须要晶体管的摆列，和其余须要的电路，占用了相称大的空间。操纵今朝的制作手艺，64MB的SRAM大抵相称于2GB的DRAM。

这便是为甚么今世的处置器接纳了各类百般的SRAM块——有些很小，只包罗几个位，而另外一些则包罗几MB。这些较大的块绕过了DRAM的慢速，明显前进了芯片机能。

这些内存范例按照其用处有差别的称号，但最遍及的是“缓存”。这便是会商变得有点庞杂的处所。

分层存储布局

处置器焦点内的逻辑单位凡是处置小块数据。它们领受的指令和处置的数字很少大于64位。是以，存储这些值的SRAM的最小块巨细近似，称为“寄放器”。

为了确保这些单位不会遏制运转，期待下一组号令或数据，芯片凡是会预取这些信息，并保留常常宣布的信息。这些数据存储在两个差别的SRAM调集合，凡是称为1级指令（Level 1 Instruction）和1级数据缓存（Level 1 Data cache）。望文生义，每一个都有它所保管的特定范例的数据。固然它们很首要，但它们并不遍及。比方，AMD最新的桌面处置器为每一个处置器分派32 kB。

固然不是很大，但这些缓存足以包容大批的号令和数据，确保焦点不会闲置。可是，为了保护这类数据流，必须延续地供给缓存。当焦点须要的特定值在一级缓存(L1)中不存在时，二级缓存就变得相称首要。开元ky888网址进入

二级缓存是一个更大的块，存储差别规模的数据。记着，单个焦点有多个逻辑单位线。若是不L2, L1缓存很快就会不堪重负。古代处置器有多个焦点，这促使引入了另外一个为统统焦点供给办事的缓存层:L3级缓存。它乃至更大，可达几个MB。从汗青上看，一些CPU乃至具备第四个级别。

处置器中的最初一级缓存凡是作为来自体系DRAM的任何数据的第一个拜候端口，而后再停止传输，但环境并非老是如斯。这是对缓存的局部，它常常变得很是庞杂，但对懂得为甚么CPU和GPU有很是差别的缓存支配也是相称首要的。

全数体系的SRAM块被操纵的体例被称为芯片的分层缓存布局，它变更很大，取决于诸如体系布局的春秋和芯片的方针扇区等身分。可是对CPU来讲，有一些方面老是不异的，此中之一便是条理布局的分歧性。

缓存中的数据能够从体系的DRAM中复制。若是内核点窜了它，则必须同时更新DRAM版本。是以，CPU缓存布局具备确保数据精确性和实时更新的机制。这类庞杂的设想增添了庞杂性，在处置器范畴，庞杂性转化为晶体管，随后转化为空间。

这便是为甚么前几层缓存不是很大的缘由——不只仅是由于SRAM很是占处所，还由于须要统统额定的体系来坚持它的分歧性。可是，并不是每一个处置器都须要它，有一种很是出格的范例凡是完全避免了它。

GPU使命：内核优先于缓存

今天的图形芯片，就其内部布局和功效而言，构成于2007年。那时Nvidia和ATI都宣布了同一着色器GPU，但对后者来讲，真实的变更产生在5年后。

2012年，AMD(那时已收买了ATI)宣布了他们的下一代图形焦点(Graphics Core Next，GCN)架构。这类设想至今仍在操纵，固然它履历了严重的点窜，并演化成像RDNA和CDNA如许的情势。咱们将援用GCN来讲明CPU和GPU之间的缓存差别，由于它供给了一个清楚的示例。

跳转到2017年，让咱们对照一下AMD的Ryzen 7 1800X CPU(上图)和Radeon RX Vega 64 GPU。前者有8个焦点，每一个焦点包罗8条管道。此中四个管道处置规范的数学操纵，两个特地处置遍及的浮点计较，最初两个担任数据办理。其缓存条理布局为:L1指令64kb、L1数据32kb、L2 512kb、L3 16MB。

具备4个处置块。每一个块包罗64个管道，凡是称为计较单位(Compute Units，CU)。另外，每一个CU可包容四组16个逻辑单位。每一个CU具备16kb的L1数据缓存和64kb的便签存储器（scratchpad memory，SPM），实质上作为不分歧性机制的缓存(AMD将其称为本地数据同享（Local Data Share）)。

另外，另有两个缓存(16 kB L1指令和32 kB L1数据)，能够知足4个CU组的须要。Vega GPU还具备4MB的二级缓存，位于两条条带中。

这个特定的图形处置器在芯片面积方面是Ryzen芯片的两倍。可是，它的缓存占用的空间比CPU占用的空间小良多。与CPU比拟，为甚么这个GPU要保护一个最小的缓存，出格是对L2段?

斟酌到与Ryzen芯片比拟，它的“焦点”数目要高良多，有人能够会估计，统共有4096个数学单位，为了坚持不变的数据供给，大批的缓存将是必不可少的。可是，CPU和GPU的使命负载有底子的差别。

固然Ryzen芯片能够同时办理多达16个线程并处置16个差别的号令，但Vega处置器能够处置更多的线程，但其CU凡是履行不异的指令。

另外，每一个CU中的数学单位在一个周期内同步履行不异的计较。这类分歧性将它们归类为SIMT(单指令，多线程)装备。GPU按挨次运转，很少偏离可选的处置线路。

为了处置并行，CPU在确保数据分歧性的同时处置差别规模的指令。相反，GPU反复履行近似的使命，消弭了数据分歧性和不时从头启动操纵的须要。

由于衬着3D图形的使命首要由反复的数学运算构成，GPU不须要像CPU那样庞杂。相反，GPU被设想成大规模并行，并发处置数千个数据点。这便是为甚么与中心处置器比拟，它们的缓存更小，但内核更多。

可是，若是是如许的话，为甚么AMD和Nvidia最新的显卡有大批的缓存，乃至是自制的型号?Radeon RX 7600只要2MB的L2内存，但它也有32MB的L3内存；英伟达的GeForce RTX 4060不L3内存，但它有24MB的L2内存。

当谈到他们的光环产物时，内存会变得庞大——GeForce RTX 4090具备72 MB的L2, AMD的Navi 21芯片在Radeon RX 6800 / 6900卡中具备128 MB的L3！

这里有良多工具值得进一步切磋——比方，为甚么AMD这么永劫候一向用这么小的缓存，但俄然增添它们的巨细，出格是投入大容量的L3，作为新的行动?

为甚么英伟达把L1的尺寸增添了这么多，而L2的尺寸却坚持绝对较小，只是为了复制AMD，猖狂地操纵L2缓存?

GPU中的“G”不再仅仅是图形了

这类转变有良多缘由，但对英伟达来讲，这类转变是由其GPU操纵体例的变更鞭策的。固然它们被称为图形处置单位，但这些芯片的功效远不止在屏幕上显现使人印象深切的图象。

固然绝大大都GPU在这个功效上表现超卓，但这些芯片已超出了衬着的限定。他们此刻处置各类学科的数据处置和迷信算法中的数学负荷，包罗工程学、物理学、化学、生物学、医学、经济学和地舆学。为甚么会如许？由于它们很是善于在统临时辰对数千个数据点停止不异的计较。

固然CPU也能够履行此功效，但对某些使命，单个GPU能够与多个中心处置器一样高效。跟着英伟达的GPU向更通用的标的目的成长，芯片内的逻辑单位数目和运算速度都呈指数级增添。

2007年，Tesla C870标记着英伟达初次进入严厉的通用计较范畴。这张卡的体系布局，在它的缓存条理布局中只要两层(手艺上能够争辩2.5层，但让咱们躲避这个争辩)，确保L1缓存充足扩大，能够延续向统统单位供给数据。这得益于更快的VRAM。二级缓存的巨细也在增添，固然不咱们此刻看到的那末大。

最初的几款同一着色器GPU只要16kb的L1数据(指令和别的值也很少)，但在几年内跃升至64kb。在曩昔的两种架构中，GeForce芯片撑持128 kB L1，其办事器级处置器撑持的L1乃至更多。

第一批芯片中的L1缓存只须要办事10个逻辑单位(8个通用单位+ 2个出格功效单位)。到Pascal架构呈现的时辰(与AMD的RX Vega 64大抵不异)，缓存已增添到96 kB，能够包容150多个逻辑单位。

固然，这个缓存从L2获得数据，跟着每代这些单位的集群数目的增添，L2缓存的数目也会增添。可是，自2012年以来，每一个逻辑集群的L2数目(更好地称为流多处置器，Streaming Multiprocessor, SM)坚持绝对不异——在70MB到130 MB的挨次。固然，最新的Ada Lovelace架构是破例，咱们稍后会回到这个架构。

多年来，AMD的重点首要集合在其CPU上，图形局部绝对较小——在职员和估算方面。作为一种根基设想，GCN运转得很是好，在PC、主机、条记本电脑、使命站和办事器中都有一席之地。

固然能够并不老是最快的GPU，但AMD的图形处置器已充足好了，这些芯片的缓存布局仿佛不须要严重更新。可是，当CPU和GPU突飞大进的成长时，另有另外一个坚苦被证实更难改良。

DRAM老是拖拖沓拉

GCN的担当者是2019年的RDNA架构，AMD从头调剂了统统内容，以便他们的新GPU操纵三层缓存，同时依然坚持绝对较小的缓存。而后，在后续的RDNA 2设想中，AMD操纵其在CPU缓存工程方面的专业常识，将第四级缓存硬塞进芯片中，比之前的GPU大良多。

但为甚么要做出如许的转变，出格是当这些芯片首要是为游戏而设想的，而GCN缓存多年来几近不甚么变更?

缘由很简略:

-芯片巨细和庞杂性：固然归并更多的缓存级别确切使芯片设想庞杂化，但它能够避免芯片变得过大。更小的芯片象征着能够从一片硅片中提取更多的单位，从而前进出产本钱。

-内存速度与处置器速度:处置器速度多年来一向在延续回升，但DRAM却不跟上这一步调。比方，在Radeon RX Vega 64中，AMD操纵高带宽内存(HBM)来前进VRAM和GPU之间的数据传输速度。实质上是多个DRAM芯片重叠在一路，增进每一个周期读取或写入更大都据。可是，HBM很是高贵。抱负环境下，显卡应当有充足的内存，大批的总线，都以高速运转。但由于DRAM的布局，它的机能没法进级到与CPU或GPU相婚配。

当计较所需的数据不存在于缓存中时(凡是称为“缓存未射中”)，它必须从VRAM中获得。由于这个进程比从缓存中检索要慢，是以期待存储在DRAM中的数据只会致使须要它的线程障碍不前。即使操纵古代图形芯片，这类环境也常常产生。

这类环境一向都在产生，即使是操纵最新的图形芯片，但跟着它们变得愈来愈壮大，缓存未射中在高分辩率下成为一个首要的机能限定。

在GPU中，最初一级缓存的布局使得每一个VRAM模块的接口都有其公用的SRAM片。其余的处置器操纵穿插（crossbar）毗连体系来拜候任何模块。对GCN和最初的RDNA设想，AMD凡是操纵256或512 kB的L3切片。可是对RDNA 2，这一数据飙升至使人印象深切的每片16到32 MB。

这类调剂不只大大削减了由DRAM读取引发的线程提早，并且还削减了对超宽内存总线的须要。更宽的总线须要更大的GPU芯片周长来包容统统内存接口。

固然由于固有的长提早，大型缓存能够会变得轻巧和迟缓，但AMD的设想恰好相反——轻巧的L3缓存许可RDNA 2芯片具备与具备更宽内存总线相称的机能，同时坚持芯片尺寸在节制规模内。

英伟达紧随厥后推出了最新一代Ada Lovelace，出于一样的缘由——之前的Ampere设想在其最大的花费级GPU中最大二级缓存巨细为6 MB，但在新设想中这一巨细光鲜明显增添。完全的AD102芯片，在RTX 4090中操纵的精简版本，包罗96 MB的L2缓存。

至于为甚么他们不接纳另外一种级别的缓存，并使其变得很是大，能够是由于他们在这一范畴的专业常识程度不如AMD，或能够是不想让人感觉他们间接剽窃了AMD。

除通用GPU计较的鼓起以外，另有另外一个缘由能够诠释为甚么最初一级缓存此刻如斯之大，它与衬着中最新的热点话题有关：光芒追踪。

大图形须要大数据

在这里咱们不须要深切会商这个进程的太多细节，就像最新游戏中所操纵的那样，光芒追踪触及到履行一种看似相称简略的算法——从3D天下中的摄像机地位动身，经由进程帧的一个像素绘制一条线，并在空间中追踪它的途径。当它与一个工具交互时，查抄它是甚么，若是它是可见的，而后从那边计较出像素的色彩。

另有更多的工作要做，但这是根基的进程。使光芒追踪如斯刻薄的一个方面是工具查抄。计较出光芒达到的物体的统统细节是一项庞大的使命，是以为了赞助加快例行法式，操纵了一种称为包围体条理布局(简称Bounding volume hierarchy，BVH)的工具。

把它设想成3D场景中操纵的统统物体的大型数据库——每一个条款不只供给了布局的信息，还供给了它与其余物体的干系。

举一个极端简化的例子。条理布局的顶部从volume A起头，其余统统内容都包罗在此中，但请注重，volume E在volume C以外，volume C自身包罗D和F。当一条光芒投射到这个场景中时，会产生一个遍历条理布局的进程，查抄光芒的途径颠末哪些volume。

可是，BVH像树一样摆列，遍历只须要沿着查抄成果为射中的分支。以是volume E能够当即被解除，由于它不是射线要颠末的C的一局部。固然，古代游戏中BVH的实际环境要庞杂良多。

此刻，试着设想从你的眼睛起头，沿着一条线穿过显现器上的一个像素，而后试着肯定哪一个三角形会与光芒订交。这便是为甚么操纵BVH是如斯首要，它大大加快了全数进程。

在这个出格的游戏中，像良多操纵光芒追踪来照亮全数场景的游戏一样，BVH包罗两种范例的多个数据库——顶级加快布局(top-level acceleration structure，TLAS)和底层加快布局(bottom-level acceleration structure，BLAS)。

前者实质上是对全数天下的一个大的概述，而不只仅是咱们所看到的很小的一局部。咱们截取了《赛博朋克2077》的一张快照，停息了游戏的中心帧衬着，向你展现了任何一个给定场景是若何经由进程不时增添的三角形层来构建的。

在操纵英伟达显卡的PC上，它看起来像如许：咱们把它削减了一点，向你展现了它包罗的一些细节，但正如你所看到的，它很是大——约莫有18MB。请注重，列表是实例之一，每一个实例最少包罗一个BLAS。游戏只操纵两个TLAS布局(第二个要小良多)，但统共稀有千个BLAS。

上面的一个是一件衣服，能够是由一个脚色在天下上看到的。有这么多的BLAS看起来很荒诞，可是这个条理布局象征着若是这个BLAS不在光芒途径上的更大的父布局中，它将永久不会被查抄，也不会在衬着的着色阶段操纵。

对咱们的《赛博朋克2077》快照，统共操纵了11,360个BLAS，占用了比TLAS更多的内存。可是，由于GPU此刻具备大批缓存，是以有充足的空间将后者存储在SRAM中，并将良多相干的BLAS从VRAM传输曩昔，从而使光芒追踪进程变得更快。

所谓的衬着圣杯依然只要那些具备最好的显卡的人材能打仗到，即使如斯，也须要操纵额定的手艺(如图象进级和帧天生)来将全体机能带入可玩的范畴。

BVH、数千个内核和GPU中的公用光芒追踪单位使这统统成为能够，但庞大的缓存为这统统供给了急需的鞭策力。

王冠的合作者

一旦几代GPU架构曩昔，看到带有大批L2或L3缓存的图形芯片将成为常态，而不是新设想的怪异卖点。GPU将持续用于遍及的通用场景，光芒追踪将在游戏中变得愈来愈遍及，而DRAM仍将掉队于处置器手艺的成长。

可是，这并不是GPU封装SRAM统统的体例。实际上，此刻有几个破例。

咱们不是在议论AMD的X3D系列Ryzen CPU，固然Ryzen 9 7950X3D装备了惊人的128 MB L3缓存(英特尔最大的花费级CPU酷睿i9-13900K只要36 MB)。不过，它依然是AMD的产物，出格是其最新的EPYC 9000系列办事器处置器。

售价14,756美圆的EPYC 9684X包罗13个小芯片（chiplet），此中12个包罗处置器焦点缓和存。在芯片内置的32MB L3缓存之上，每一个芯片都包罗8个内核和64MB的AMD 3D V-cache。把统统这些放在一路，这是一个使人难以相信的合计1152 MB的最初一级缓存！即使是16核版本(9174F)也具备256 MB，固然它依然不自制，价钱为3,840美圆。

固然，如许的处置器不是为通俗人和他们的游戏PC设想的，其物理尺寸、价钱标签和功耗数字都很是大，以致于咱们在良多年内都不会在通俗台式电脑上看到近似的工具。

局部缘由是，与用于逻辑单位的半导体电路差别，跟着每一个新的工艺节点(芯片制作方式)，削减SRAM变得愈来愈坚苦。AMD的EPYC处置器之以是有这么多缓存，仅仅是由于散热片上面有良多芯片。

在将来的某个时辰，统统的GPU都能够会走近似的线路，AMD的高端Radeon 9000型号已如许做了，内存接口和相干的L3缓存切片被安顿在主处置芯片的零丁芯片中。

操纵更大的缓存会削减收益，以是不要希冀看到GPU处处都有千兆字节的缓存。但即使如斯，比来的变更仍是相称明显的。

二十年前，图形芯片只要很少的缓存，只要几个kB的SRAM，处处都是。此刻，你能够花不到400美圆买一张显卡，它有如斯多的缓存，你能够把全数《Doom》的原始版本装在外面——两倍!

GPU确切是缓存之王。

原文《Why GPUs are the New Kings of Cache. Explained.》