Самые основные параметры, которые влияют на скорость работы компьютера – аппаратные . Именно от того, какое железо установлено на ПК зависит как он будет работать.

Процессор

Его можно назвать сердцем компьютера. Многие просто уверенны, что основной параметр, который влияет на скорость работы ПК – тактовая частота и это правильно, но не полностью.

Конечно, количество Ггц важно, но и процессора, также играет немаловажную роль. Не стоит сильно углубляться в подробности, упростим: чем выше частота и больше ядер – тем быстрее ваш компьютер.

Оперативная память

Опять же, чем больше гигабайт этой памяти тем лучше. Оперативная память или сокращенно ОЗУ – временная память, куда записываются данные программ для быстрого доступа . Однако, после выключения ПК все они стираются, то есть, она является непостоянной – динамической .

И тут имеются свои нюансы. Большинство в погоне за количеством памяти ставят кучу планок разных производителей и с разными параметрами, тем самым не получают нужного эффекта. Чтобы прирост производительности был максимальный , нужно ставить планки с одинаковыми характеристиками.

Данная память также обладает тактовой частотой, и чем она большем, тем лучше.

Видеоадаптер

Он может быть дискретный и встроенный . Встроенный находится на материнской плате и его характеристики весьма скудны. Их хватает лишь для обычной офисной работы.

Если вы планируете играть в современные игры, пользоваться программами, которые обрабатывают графику, то вам нужна дискретная видеокарта . Тем самым вы поднимите производительность вашего ПК. Это отдельная плата, которую нужно вставлять в специальный разъем, который находится на материнской плате.

Материнская плата

Она является самой большой платой в блоке. От нее напрямую зависит производительность всего компьютера, так как все его компоненты располагаются на ней или подключаются именно к ней.

Жесткий диск

Это запоминающее устройство, где мы храним все свои файлы, установленные игры и программы. Они бывают двух видов: HDD и SSD . Вторые работают намного быстрее , потребляют меньше энергии и они тихие. У первых, также, есть параметры влияющие на производительность ПК – скорость вращения и объем. И опять, чем они выше тем лучше.

Блок питания

Он должен снабжать энергией все компоненты ПК в достаточном объеме иначе производительность в разы снизится.

Программные параметры

Также, на скорость работы компьютера влияют:

• Состояние установленной операционной системы.
• Версия ОС.

Установленная ОС и программное обеспечение должны быть правильно настроенными и не содержать вирусов, тогда производительность будет отличной.

Конечно, время от времени нужно переустанавливать систему и все программное обеспечение, дабы компьютер работал быстрее. Также, нужно следить за версиями ПО, ведь старые могут работать медленно из-за содержащихся в них ошибках. Нужно использовать утилиты, очищающие систему от мусора и повышающие ее производительность.

Многие пользователи задаются вопросом, что в наибольшей степени влияет на производительность компьютера?

Оказывается, однозначного ответа на этот вопрос дать нельзя. Компьютер – это набор подсистем (памяти, вычислительная, графическая, хранения), взаимодействующих друг с другом через материнскую плату и драйверы устройств. При неправильной настройке подсистем они не обеспечивают максимальную производительность, которую могли бы выдать.

Комплексная производительность складывается из программных и аппаратных настроек и особенностей.
Перечислим их.

Аппаратные факторы производительности:

1. Количество ядер процессора – 1, 2, 3 или 4
2. Частота процессора и частота системной шины (FSB) процессора – 533, 667, 800, 1066, 1333 или 1600 МГц
3. Объем и количество кэш-памяти процессора (CPU) – 256, 512 Кбайт; 1, 2, 3, 4, 6, 12 Мбайт.
4. Совпадение частоты системной шины CPU и материнской платы
5. Частота оперативной памяти (RAM) и частота шины памяти материнской платы – DDR2-667, 800, 1066
6. Объем оперативной памяти – 512 и более Мбайт
7. Используемый на материнской плате чипсет (Intel, VIA, SIS, nVidia, ATI/AMD)
8. Используемая графическая подсистема – встроенная в материнскую плату или дискретная (внешняя видеокарта со своей видеопамятью и графическим процессором)
9. Тип интерфейса винчестера (HDD) – параллельный IDE или последовательные SATA и SATA-2
10. Кэш винчестера – 8, 16 или 32 МБ.

Увеличение перечисленных технических характеристик всегда увеличивает производительность.

Ядра

На данный момент большинство выпускаемые процессоров имеют как минимум 2 ядра (кроме AMD Sempron, Athlon 64 и Intel Celeron D, Celeron 4xx). Количество ядер актуально в задачах 3D-рендеринга или кодирования видео, а также в программах, код которых оптимизирован под многопоточность нескольких ядер. В остальных случаях (например, в офисных и интернет-задачах) они бесполезны.

Четыре ядра имеют процессоры Intel Core 2 Extreme и Core 2 Quad со следующими маркировками: QX9xxx, Q9xxx, Q8xxx, QX6xxx;
AMD Phenom X3 – 3 ядра;
AMD Phenom X4 – 4 ядра.

Надо помнить, что количество ядер значительно увеличивает энергопотребление CPU и повышает требования по питанию к материнской плате и блоку питания!

А вот поколение и архитектура ядра сильно влияют на производительность любого процессора.
К примеру, если взять двухядерные Intel Pentium D и Core 2 Duo с одинаковой частой, системной шиной и кэш-памятью, то Core 2 Duo несомненно выиграет.

Частоты процессора, памяти и шин материнской платы

Также очень важно, чтобы совпадение частот различных комплектующих.
Скажем, если ваша материнская плата поддерживает частоту шины памяти 800 МГц, а установлен модуль памяти DDR2-677, то частота модуля памяти будет снижать производительность.

В то же время, если материнская плата не поддерживает частоту 800 МГц, а в то время как установлен модуль DDR2-800, то он работать будет, но на меньшей частоте.

Кэши

Кэш памяти процессора в первую очередь сказывается при работе с CAD-системами, большими базами данных и графикой. Кэш - это память с большей скоростью доступа, предназначенная для ускорения обращения к данным, содержащимся постоянно в памяти с меньшей скоростью доступа (далее «основная память»). Кэширование применяется ЦПУ, жёсткими дисками, браузерами и веб-серверами.

Когда CPU обращается к данным, прежде всего исследуется кэш. Если в кэше найдена запись с идентификатором, совпадающим с идентификатором затребованного элемента данных, то используются элементы данных в кэше. Такой случай называется попаданием кэша. Если в кэше не найдено записей, содержащих затребованный элемент данных, то он читается из основной памяти в кэш, и становятся доступным для последующих обращений. Такой случай называется промахом кэша. Процент обращений к кэшу, когда в нём найден результат, называется уровнем попаданий или коэффициентом попаданий в кэш.
Процент попаданий в кэш у процессоров Intel выше.

Все CPU отличаются количеством кэшей (до 3) и их объемом. Самый быстрый кэш – первого уровня (L1), самый медленный – третьего (L3). Кэш L3 имеют только процессоры AMD Phenom Так что очень важно, чтобы именно кэш L1 имел большой объем.

Мы протестировали зависимость производительности от объема кэш-памяти. Если вы сравните результаты 3D-шутеров Prey и Quake 4, являющих типичными игровыми приложениями, разница в производительности между 1 и 4 Мбайт примерно такова, как между процессорами с разницей по частоте 200 МГц. То же самое касается тестов кодирования видео для кодеков DivX 6.6 и XviD 1.1.2, а также архиватора WinRAR 3.7. Однако, такие интенсивно нагружающие CPU приложения, как 3DStudio Max 8, Lame MP3 Encoder или H.264 Encoder V2 от MainConcept не слишком сильно выигрывают от увеличения размера кэша.
Напомним, что кэш L2 гораздо больше влияет на производительность CPU Intel Core 2, чем AMD Athlon 64 X2 или Phenom, так как у Intel кэш L2 общий для всех ядер, а у AMD отдельный для каждого ядра! В этом плане, Phenom оптимальнее работают с кэшем.

Оперативная память

Как уже было сказано, оперативная память характеризуется частотой и объемом. В то же время сейчас выпускается 2 типа памяти DDR2 и DDR3, которые различаются архитектурной, производительностью, частотой и напряжением питания – то есть всем!
Частота модуля памяти должна совпадать с частотой самого модуля.

Объем оперативной памяти также влияет на производительность операционной системы и на ресурсоемкие приложения.
Расчеты просты – ОС Windows XP занимает в оперативной памяти после загрузки 300-350 МБ. Если в автозагрузке находятся дополнительные программы, то они также загружают RAM. То есть свободных остается 150-200 МБ. Туда могут поместиться только легкие офисные приложения.
Для комфортной работы с AutoCAD, графическими приложениями, 3DMax, кодированием и графикой требуется не менее 1 ГБ оперативной памяти. Если же используется Windows Vista – то не менее 2 ГБ.

Графическая подсистема

Часто в офисных компьютерах используются матерински платы, имеющие встроенную графику. Материнские платы на таких чипсетах (G31, G45, AMD 770G и т.д.) имеют букву G в маркировке.
Такие встроенные видеокарты используются часть RAM для видеопамяти, тем самым уменьшая объем доступного для пользователя пространства RAM.

Соответственно, для увеличения производительности встроенную видеокарту надо отключать в BIOS материнской платы, а в слот PCI-Express устанавливать внешнюю (дискретную) видеокарту.
Все видеокарты различаются графическим чипсетом, частотой работы его конвейеров, количеством конвейеров, частотой видеопамяти, разрядностью шины видеопамяти.

Подсистема накопителей

Производительность накопителей очень сильно сказывается при обращении к большим объемам данных – видео, аудио, а также при открытии большого количества маленьких файлов.

Из технических характеристик, влияющих на скорость доступа к файлам надо отметить Тип интерфейса винчестера (HDD) – параллельный IDE или последовательные SATA и SATA-2 и кэш винчестера – 8, 16 или 32 МБ.
На данный момент рекомендуется устанавливать винчестеры только с интерфейсом SATA-2, имеющим наибольшую пропускную способность и с наибольшим кэшем.

Программные факторы производительности:

1. Количество установленных программ
2. Фрагментация файловой системы
3. Ошибки файловой системы, bad-секторы
4. Фрагментация реестра ОС
5. Ошибки реестра ОС
6. Размер файла подкачки (объем виртуальной памяти)
7. Включенные элементы визуализации графического интерфейса ОС
8. Программы и службы Windows, загружающие в автозагрузке

Это далеко не полный список, но именно эти особенности ОС Windows могут сильно тормозить её работу.
Но об этих характеристиках, настройках и параметрах мы поговорим в следующей статье.

анонс новой утилиты измерения производительности с точки зрения приложений, зависимых от скорости работы памяти

Как правило, при тестировании производительности платформ акцент делается на процессорозависимые приложения. Но скорость системы зависит не только от центрального процессора. И сейчас мы даже не вспоминаем о графически насыщенных приложениях и использовании GPU для вычислений общего назначения, в которых значимую роль играет выбор видеокарты. Речь, как нетрудно догадаться, пойдет о влиянии производительности памяти, и нашей попытке количественно оценить это влияние.

Зависимость общей производительности системы от памяти имеет сложный характер, что затрудняет прямую оценку скорости памяти, то есть сравнения различных модулей. Например, память с частотой 1600 МГц имеет вдвое большую пропускную способность, чем 800-мегагерцовая. И синтетические тесты памяти прилежно выведут столбик в два раза выше. Но если вы протестируете целую систему с этими двумя видами памяти с помощью популярных тестовых приложений, на которых обычно тестируют процессоры, то и близко не получите двухкратной разницы в производительности. Интегральный индекс быстродействия может отличаться максимум на несколько десятков процентов.

Это делает синтетические тесты памяти малоинформативными с практической точки зрения. Нельзя, однако, поручиться и за то, что подход с применением реальных приложений дает нам стопроцентно достоверную картину, поскольку велика вероятность, что какие-то режимы, где производительность памяти действительно критична, остались без внимания и не были учтены.

Краткая теория

Чтобы понять специфику проблемы, рассмотрим принципиальную схему взаимодействия приложения, ЦП и подсистемы памяти. Уже давно для описания работы центрального процесса считается удачной аналогия с заводским конвейером. И движутся по этому конвейеру инструкции из программного кода, а функциональные модули процессора обрабатывают их словно станки. Тогда современные многоядерные ЦП будут подобны заводам с несколькими цехами. Например, работу технологии Hyper-Threading можно сравнить с конвейером, по которому едут вперемешку детали сразу нескольких автомобилей, и умные станки обрабатывают их одновременно, по метке на деталях определяя, к какой модели машины они относятся. Например, собирается красная и синяя машины, тогда красящий станок использует красную краску для деталей красной машины и синюю краску для синей. И поток деталей сразу для двух моделей позволяет лучше загрузить станки. А если аппарат для покраски будет иметь два распылителя, и сможет красить одновременно две детали в разные цвета, конвейер сможет работать на полную мощность вне зависимости от того, в каком порядке будут поступать детали. Наконец, последний писк моды, реализуемый в будущих процессорах AMD, в которых различные ядра ЦП будут иметь некоторые общие функциональные блоки, можно сравнить с идеей сделать часть особо громоздких и дорогих станков общей для двух цехов, чтобы сэкономить заводскую площадь и сократить капитальные затраты.

С точки зрения данной аналогии, системная память будет являться внешним миром, который поставляет на завод сырье и принимает готовый продукт, а кэш-память - это некий склад непосредственно на заводской территории. Чем больше у нас системной памяти, тем больший виртуальный мир мы можем обеспечивать выпускаемой продукцией, и чем больше частота ЦП и количество ядер, тем мощнее и производительнее наш завод. А чем больше размер кэш-памяти, то есть заводского склада, тем меньше будет обращений в системную память - запросов на поставку сырья и комплектующих.

Производительность памяти в этой аналогии будет соответствовать скорости транспортной системы по доставке сырья и отправке деталей во внешний мир. Допустим, доставка на завод осуществляется при помощи грузовиков. Тогда параметрами транспортной системы будут вместимость грузовика и скорость движения, то есть время доставки. Это хорошая аналогия, так как работа ЦП с памятью осуществляется с помощью отдельных транзакций с блоками памяти фиксированного размера, причем данные блоки расположены рядом, в одном участке памяти, а не произвольно. И для общей производительности завода важна не только скорость работы конвейера, но и оперативность подвоза компонентов и вывоза готовых изделий.

Произведение объема кузова на скорость движения, то есть количество грузов, которые можно перевезти в единицу времени, будет соответствовать пропускной способности памяти (ПСП). Но очевидно, что системы с одинаковой ПСП не обязательно равноценны. Важно значение каждого компонента. Скоростной маневренный грузовичок может оказаться лучше, чем большой, но медленный транспорт, так как необходимые данные могут лежать в различных участках памяти, расположенных далеко друг от друга, а вместимость грузовика (или объем транзакции) много меньше общего объема (памяти), и тогда даже большому грузовику придется совершить два рейса, и его вместимость не будет востребована.

Другие же программы имеют так называемый локальный доступ к памяти, то есть они читают или пишут в близко расположенные ячейки памяти - им относительно безразлична скорость случайного доступа. Это свойство программ объясняет эффект от наращивания объемов кэш-памяти в процессорах, которая, благодаря близкому расположению к ядру, в десятки раз быстрее. Даже если программа требует, например, 512 МБ общей памяти, в каждый отдельный небольшой промежуток времени (например, миллион тактов, то есть одна миллисекунда), программа может работать только с несколькими мегабайтами данных, которые успешно помещаются в кэше. И потребуется только обновлять время от времени содержимое кэша, что, в общем, происходит быстро. Но может быть и обратная ситуация: программа занимает всего 50 МБ памяти, но постоянно работает со всем этим объемом. А 50 МБ значительно превышают типичный размер кэша существующих настольных процессоров, и, условно говоря, 90% обращений к памяти (при размере кэша в 5 МБ) не кэшируются, то есть 9 из 10 обращений идут непосредственно в память, так как необходимых данных нет в кэше. И общая производительность будет почти полностью лимитирована скоростью памяти, так как процессор практически всегда будет находиться в ожидании данных.

Время доступа к памяти в случае, когда данных нет в кэше, составляет сотни тактов. И одна инструкция обращения к памяти по времени равноценна десяткам арифметических.

«Памятенезависимые» приложения

Позволим себе один раз использовать такой корявый термин для приложений, производительность в которых на практике не зависит от смены модулей на более высокочастотные и низколатентные. Откуда вообще такие приложения берутся? Как мы уже отметили, все программы имеют различные требования к памяти, в зависимости от используемого объема и характера доступа. Каким-то программам важна только общая ПСП, другие, наоборот, критичны к скорости доступа к случайным участкам памяти, которая иначе называется латентностью памяти. Но очень важно также, что степень зависимости программы от параметров памяти во многом определяется характеристиками центрального процессора - прежде всего, размером его кэша, так как при увеличении объема кэш-памяти рабочая область программы (наиболее часто используемые данные) может поместиться целиком в кэш процессора, что качественно ускорит программу и сделает её малочувствительной к характеристикам памяти.

Кроме того, важно, как часто в коде программы встречаются сами инструкции обращения к памяти. Если значительная часть вычислений происходит с регистрами, велик процент арифметических операций, то влияние скорости памяти снижается. Тем более что современные ЦП умеют изменять порядок выполнения инструкций и начинают загружать данные из памяти задолго до того, как те реально понадобятся для вычислений. Такая технология называется предвыборкой данных (prefetch). Качество реализации данной технологии также влияет на памятезависимость приложения. Теоретически, ЦП с идеальным prefetch не потребуется быстрая память, так как он не будет простаивать в ожидании данных.

Активно развиваются технологии спекулятивной предвыборки, когда процессор, даже ещё не имея точного значения адреса памяти, уже посылает запрос на чтение. Например, процессор для номера некоторой инструкции обращения к памяти запоминает последний адрес ячейки памяти, которая читалась. И когда ЦП видит, что скоро потребуется исполнить данную инструкцию, он посылает запрос на чтение данных по последнему запомненному адресу. Если повезет, то адрес чтения памяти не изменится, или изменится в пределах читаемого за одно обращение к памяти блока. Тогда латентность доступа к памяти отчасти скрадывается, поскольку параллельно с доставкой данных процессор исполняет инструкции, предшествующие чтению из памяти. Но, разумеется, такой подход не является универсальным и эффективность предвыборки сильно зависит от особенностей алгоритма программы.

Однако разработчики программ также в курсе характеристик современного поколения процессоров, и зачастую в их силах (при желании) оптимизировать объем данных таким образом, чтобы он помещался в кэш-памяти даже бюджетных процессоров. Если мы работаем с хорошо оптимизированным приложением - для примера можно вспомнить некоторые программы кодирования видео, графические или трехмерные редакторы, - у памяти, с практической точки зрения, не будет такого параметра, как производительность, будет только объем.

Еще одна причина, по которой пользователь может не обнаружить разницы при смене памяти, состоит в том, что она и так слишком быстрая для используемого процессора. Если бы сейчас все процессоры вдруг замедлились в 10 раз, то для производительности системы в большинстве программ стало бы абсолютно все равно, какой тип памяти в ней установлен - хоть DDR-400, хоть DDR3-1600. А если бы ЦП радикально ускорились, то производительность значительной части программ наоборот стала бы гораздо существеннее зависеть от характеристик памяти.

Таким образом, реальная производительность памяти есть величина относительная, и определяется в том числе и используемым процессором, а также особенностями ПО.

«Памятезависимые» приложения

А в каких пользовательских задачах производительность памяти имеет большее значение? По странной, но на самом деле имеющей глубокие основания причине - в случаях, которые сложно тестировать.

Тут сразу вспоминаются игрушки-стратегии со сложным и «медленным» искусственным интеллектом (ИИ). Ими никто не любит тестировать ЦП, так как инструменты для оценки либо отсутствуют, либо характеризуются большими погрешностями. На скорость выработки решения алгоритмом ИИ влияют множество факторов - например, иногда закладываемая в ИИ вариативность решений, чтобы сами решения выглядели более «человеческими». Соответственно, и реализация различных вариантов поведения занимает разное время.

Но это не значит, что у системы в данной задаче нет производительности, что она не определена. Просто её сложно точно вычислить, для этого потребуется собрать большое количество статистических данных, то есть провести множество испытаний. Кроме того, такие приложения сильно зависят от скорости памяти из-за использования сложной структуры данных, распределенных по оперативной памяти зачастую непредсказуемым образом, поэтому упомянутые выше оптимизации могут просто не работать или действовать неэффективно.

Достаточно сильно от производительности памяти могут зависеть и игры других жанров, пусть не со столь умным искусственным интеллектом, зато с собственными алгоритмами имитации виртуального мира, включая физическую модель. Впрочем, они на практике чаще всего упираются в производительность видеокарты, поэтому тестировать на них память также бывает не очень удобно. Кроме того, важным параметром комфортного игрового процесса в трехмерных играх от «первого лица» является минимальное значение fps: его возможное проседание в пылу жестокой битвы может иметь самые плачевные для виртуального героя последствия. А минимальный fps тоже, можно сказать, невозможно измерить. Опять же - из-за вариативного поведения ИИ, особенностей расчета «физики» и случайных системных событий, которые тоже могут приводить к проседанию. Как прикажете в таком случае анализировать полученные данные?

Тестирование скорости игр в демо-роликах имеет ограниченное применение еще и потому, что не все части игрового движка бывают задействованы для воспроизведения демки, и в реальной игре на скорость могут влиять иные факторы. Причем даже в таких наполовину искусственных условиях минимальный fps непостоянен, и его редко приводят в отчетах о тестировании. Хотя, повторимся, это наиболее важный параметр, и в тех случаях, когда идет обращение к данным, проседание fps весьма вероятно. Ведь современные игры, в силу своей сложности, разнообразия кода, включающего помимо поддержки физического движка и искусственного интеллекта также подготовку графической модели, обработку звука, передачу данных через сеть и пр., очень зависят как от объема, так и от производительности памяти. Кстати, будет заблуждением считать, что графический процессор обрабатывает сам всю графику: он только рисует треугольники, текстуры и тени, а формированием команд все равно занимается ЦП, и для сложной сцены это вычислительно емкая задача. К примеру, когда вышел Athlon 64 с интегрированным контроллером памяти, наибольший прирост в скорости по сравнению со старым Athlon был именно в играх, хотя там не использовались 64-битность, SSE2 и другие новые «фишки» Athlon 64. Именно существенное повышение эффективности работы с памятью благодаря интегрированному контроллеру сделало тогдашний новый процессор AMD чемпионом и лидером по производительности в первую очередь в играх.

Многие другие сложные приложения, прежде всего серверные, в случае которых имеет место обработка случайного потока событий, также существенно зависят от производительности подсистемы памяти. Вообще, используемое в организациях ПО, с точки зрения характера кода программы, зачастую не имеет аналогов среди популярных приложений для домашних персоналок, и поэтому весьма существенный пласт задач остается без адекватной оценки.

Ещё одним принципиальным случаем усиленной зависимости от памяти является режим многозадачности, то есть запуск нескольких ресурсоемких приложений одновременно. Вспомним снова все тот же AMD Athlon 64 с интегрированным контроллером памяти, который к моменту анонса Intel Core выпускался уже в двухъядерном варианте. Когда вышел Intel Core на новом ядре, процессоры AMD стали проигрывать везде, кроме SPEC rate - многопоточном варианте SPEC CPU, когда запускается столько копий тестовой задачи, сколько ядер в системе. Новое интеловское ядро, обладая большей вычислительной мощностью, тупо затыкалось в этом тесте в производительность памяти, и даже большой кэш и широкая шина памяти не помогали.

Но почему это не проявлялось в отдельных пользовательских задачах, в том числе многопоточных? Главной причиной было то, что большинство пользовательских приложений, которые в принципе хорошо поддерживают многоядерность, всячески оптимизированы. Вспомним в очередной раз пакеты для работы с видео и графикой, которые больше всех получают прирост от многопоточности - всё это оптимизированные приложения. К тому же объем используемой памяти меньше, когда код параллелится внутри программы - по сравнению с вариантом, когда запускаются несколько копий одной задачи, а тем более - разные приложения.

А вот если запустить на ПК сразу несколько различных приложений, нагрузка на память возрастет многократно. Это произойдет по двум причинам: во-первых, кэш-память будет поделена между несколькими задачами, то есть каждой достанется только часть. В современных ЦП кэш L2 или L3 - общий для всех ядер, и если одна программа использует много потоков, то они все могут выполняться на своем ядре и работать с общим массивом данных в L3-кэше, а если программа однопоточна, то ей достается весь объем L3 целиком. Но если потоки принадлежат различным задачам, объем кэша будет вынужденно делиться между ними.

Вторая причина заключается в том, что большее количество потоков создаст больше запросов на чтение-запись памяти. Возвращаясь к аналогии с заводом, понятно, что если на заводе работают все цеха на полную мощность, то сырья потребуется больше. А если они делают различные машины, то заводской склад будет переполнен различными деталями, и конвейер каждого цеха не сможет воспользоваться деталями, предназначенными для другого цеха, так как они от разных моделей.

Вообще, проблемы с ограниченной производительностью памяти - главная причина низкой масштабируемости многоядерных систем (после, собственно, приципиальных ограничений возможности распараллеливания алгоритмов).

Типичным примером такой ситуации на ПК будет одновременный запуск игры, «скайпа», антивируса и программы кодирования видеофайла. Пусть не типичная, но совсем не фантастическая ситуация, в которой очень сложно корректно измерить скорость работы, так как на результат влияют действия планировщика в составе ОС, который при каждом замере может по-иному распределять задачи и потоки по разным ядрам и давать им различные приоритеты, временны́е интервалы и делать это в разной последовательности. И опять-таки, наиболее важным параметром будет пресловутая плавность работы - характеристика, по аналогии с минимальным fps в играх, которую в данном случае измерить еще сложнее. Что толку от запуска игры или какой-то другой программы одновременно с кодированием видеофайла, если поиграть нормально не удастся из-за рывков изображения? Пусть даже видеофайл быстро сконвертируется, поскольку многоядерный процессор в данном случае может быть и недогружен. Здесь нагрузка на систему памяти будет гораздо больше, чем при исполнении каждой из перечисленных задач по отдельности.

В случае использования ПК как рабочей станции, ситуация одновременного исполнения нескольких приложений даже более типична, чем для домашнего ПК, и сама скорость работы ещё более важна.

Проблемы тестирования

Сразу целая группа факторов снижает чувствительность ЦП-ориентированных тестов к скорости памяти. Очень чувствительные к памяти программы представляют собой плохие тесты ЦП - в том смысле, что они слабо реагируют на модель ЦП. Такие программы могут различать процессоры с контроллером памяти, снижающим латентность доступа к памяти, и без оного, но при этом в пределах одного семейства почти не реагировать на частоту процессора, показывая сходные результаты при работе на частоте 2500 и 3000 МГц. Часто такие приложения отбраковываются как тесты ЦП, ибо тестеру просто непонятно, что лимитирует их производительность, и кажется, что дело в «чудачествах» самой программы. Будет удивительно, если все процессоры (и AMD, и Intel) покажут в тесте одинаковый результат, но такое вполне возможно для приложения, очень сильно зависимого от памяти.

Чтобы избежать упреков в необъективности и вопросов, почему выбрана та или иная программа, в тесты стараются включать только наиболее популярные приложения, которыми все пользуются. Но такая выборка не совсем репрезентативна: наиболее популярные приложения из-за своей массовости часто очень хорошо оптимизированы, а оптимизация программы начинается с оптимизации её работы с памятью - она важнее, например, чем оптимизация под SSE1-2-3-4. Но совсем не все на свете программы так хорошо оптимизируются; попросту на все программы не хватит программистов, которые умеют писать быстрый код. Опять возвращаясь к популярным программам кодирования, многие из них были написаны при непосредственном активном участии инженеров фирм-изготовителей ЦП. Как и некоторые другие популярные ресурсоемкие программы, в частности медленные фильтры двухмерных графических редакторов и движки рендеринга студий трехмерного моделирования.

В свое время было популярно сравнивать компьютерные программы с дорогами. Эта аналогия потребовалась, чтобы объяснить, почему на некоторых программах быстрее работает Pentium 4, а на некоторых Athlon. Интеловский процессор не любил ветвления и быстрее «ехал» по прямым дорогам. Это очень упрощенная аналогия, но она удивительно хорошо передает суть. Особенно интересно, когда две точки на карте соединяют две дороги - «оптимизированная» прямая качественная дорога и «неоптимизированная» кривая ухабистая. В зависимости от выбора одной из дорог, ведущих к цели, выигрывает тот или иной процессор, хотя в каждом случае они делают одно и тоже. То есть на неоптимизированном коде выигрывает Athlon, а при простой оптимизации приложения выигрывает Pentium 4 - и сейчас мы даже не говорим о специальной оптимизации под архитектуру Netburst: в таком случае Pentium 4 мог бы посоревноваться даже с Сore. Другое дело, что хорошие «оптимизированные» дороги строить дорого и долго, и это обстоятельство во многом предопределило печальную участь Netburst.

Но если мы отойдем от популярных наезженных трасс, то окажемся в лесу - там вообще нет никаких дорог. И немало приложений написаны безо всякой оптимизации, что почти неминуемо влечет сильную зависимость от скорости памяти в случае, если объем рабочих данных превышает размер кэша ЦП. К тому же множество программ пишутся на языках программирования, которые в принципе не поддерживают оптимизацию.

Специальный тест памяти

Для того чтобы корректно оценить влияние скорости памяти на производительность системы в случае, когда память имеет значение (для упомянутых «памятезависимых» приложений, мультизадачности и т. п.), исходя из всех вышеперечисленных обстоятельств и решено было создать специальный тест памяти, который по структуре кода представляет собой некое обобщенное сложное, зависимое от памяти приложение и имеет режим запуска нескольких программ.

Какие плюсы есть у такого подхода? Их очень много. В отличие от «натуральных» программ, возможен контроль над объемом используемой памяти, контроль над её распределением, контроль над количеством потоков. Специальное контролируемое выделение памяти позволяет нивелировать влияние особенностей менеджера памяти программы и операционной системы на производительность, чтобы результаты были не зашумлены, и можно было корректно и быстро тестировать. Точность измерения позволяет производить тест за относительно небольшое время и оценить большее количество конфигураций.

Тест основан на измерении скорости работы алгоритмов из типичных для сложных приложений программных конструкций, работающих с нелокальными структурами данных. То есть данные распределены в памяти достаточно хаотично, а не составляют один небольшой блок, и доступ в память не является последовательным.

В качестве модельной задачи была взята модификация теста Astar из SPEC CPU 2006 Int (кстати, предложенный для включения в этот пакет автором статьи; для теста памяти использован адаптированный для графов алгоритм) и задача сортировки данных с помощью различных алгоритмов. Программа Astar имеет сложный алгоритм с комплексным доступом к памяти, а алгоритмы сортировки числового массива - базовая задача программирования, использующаяся во множестве приложений; она включена, в том числе, для дополнительного подтверждения результатов сложного теста данными производительности простой, но распространенной и классической задачи.

Интересно, что существует несколько алгоритмов сортировки, но они отличаются по типу шаблона доступа к памяти. В некоторых доступ к памяти в целом локален, а другие используют сложные структуры данных (например, бинарные деревья), и доступ к памяти хаотичен. Интересно сравнить, насколько параметры памяти влияют при различном типе доступа - при том, что обрабатывается одинаковый размер данных и количество операций не сильно отличается.

Согласно исследованиям набора тестов SPEC CPU 2006, тест Astar - один из нескольких, в наибольшей мере коррелирующих с общим результатом пакета на x86-совместимых процессорах. Но в нашем тесте памяти объем используемых программой данных был увеличен, так как со времени выпуска теста SPEC CPU 2006 типичный объем памяти возрос. Также программа приобрела внутреннюю многопоточность.

Программа Astar реализует алгоритм нахождения пути на карте с помощью одноименного алгоритма. Сама по себе задача типична для компьютерных игр, прежде всего стратегий. Но используемые программные конструкции, в частности множественное применение указателей, также типичны для сложных приложений - например, серверного кода, баз данных или просто кода компьютерной игры, не обязательно искусственного интеллекта.

Программа осуществляет операции с графом, соединяющим пункты карты. То есть каждый элемент содержит ссылки на соседние, они как бы соединены дорогами. Есть два подтеста: в одном граф строится на основе двухмерной матрицы, то есть плоской карты, а во втором - на основе трехмерной матрицы, которая представляет собой некий сложный массив данных. Структура данных аналогична так называемым спискам - популярному способу организации данных в программах с динамическим созданием объектов. Такой тип адресации в целом характерен для объектно-ориентированного ПО. В частности, это практически все финансовые, бухгалтерские, экспертные приложения. И характер их обращений к памяти разительно контрастирует с типом доступа у оптимизированных на низком уровне вычислительных программ, вроде программ видеокодирования.

Каждый из подтестов имеет два варианта реализации многопоточности. В каждом из вариантов запускается N потоков, но в одном каждая из нитей осуществляет поиск пути на собственной карте, а в другом все нити ищут пути одновременно на одной карте. Так получаются несколько различных шаблонов доступа, что делает тест более показательным. Объем используемой памяти по умолчанию в обоих вариантах одинаков.

Таким образом, в первой версии теста получается 6 подтестов:

• Поиск пути на 2D-матрице, общая карта
• Поиск пути на 2D-матрице, отдельная карта для каждого потока
• Поиск пути на 3D-матрице, общая карта
• Поиск пути на 3D-матрице, отдельная карта для каждого потока
• Сортировка массива с использованием алгоритма quicksort (локальный доступ к памяти)
• Сортировка массива с использованием алгоритма heapsort (сложный доступ к памяти)

Результаты теста

Результаты теста отражают время нахождения заданного количества путей и время сортировки массива, то есть меньшее значение соответствует лучшему результату. В первую очередь качественно оценивается: реагирует ли в принципе данный процессор на заданной частоте на изменение частоты памяти или её настройки, частоту шины, тайминги и т. п. То есть отличаются ли результаты теста на данной системе при использовании различных типов памяти, или процессору хватает минимальной скорости.

Количественные результаты в процентах относительно конфигурации по умолчанию дают оценку прироста или падения скорости работы памятезависимых приложений или мультизадачной конфигурации при использовании различных типов памяти.

Тест сам по себе не предназначен для точного сравнения различных моделей ЦП, так как из-за того, что организация кэшей и алгоритмы предвыборки данных могут у них существенно отличаться, тест может отчасти благоволить определенным моделям. Но качественная оценка семейств ЦП между собой вполне возможна. А память производства различных компаний устроена одинаково, поэтому здесь субъективная составляющая исключена.

Также тест может быть использован для оценки масштабируемости процессоров по частоте при разгоне или внутри модельного ряда. Он позволяет понять, с какой частоты процессор начинает «затыкаться» в память. Часто процессор формально разгоняется сильно, и синтетические тесты, основанные на выполнении простых арифметических операций, показывают соответствующий изменению частоты прирост, но в памятезависимом приложении прироста может и не быть вообще из-за отсутствия соответствующего прироста в скорости памяти. Другая причина заключается в том, что ядро ЦП теоретически может потреблять больше энергии в случае сложного приложения и начнет либо сбоить, либо само снижать частоту, что не всегда возможно выявить в простых арифметических тестах.

Заключение

Если бы платформы и сокеты не менялись столь часто, то всегда можно было бы рекомендовать покупать самую быструю память, так как после апгрейда на новый более мощный и быстрый процессор возрастут и требования к памяти. Однако оптимальной стратегией все же является покупка сбалансированной конфигурации, поскольку сама память тоже прогрессирует, пусть и не так быстро, но ко времени смены процессора, вполне возможно, потребуется обновить и память. Поэтому тестирование производительности подсистемы памяти в сочетании с разными процессорами, в том числе в режиме разгона, остается актуальной и даже насущной задачей, которая позволит выбрать оптимальную связку, не переплачивая за лишние мегагерцы.

На самом деле, проблема ускорения доступа к данным - краеугольный камень современного процессоростроения. Узкое место здесь будет всегда, если только, конечно, сам процессор не будет состоять полностью из кэш-памяти, что, кстати, недалеко от истины - львиную долю площади кристаллов современных ЦП занимает как раз кэш-память разных уровней. (В частности, Intel заработал свои рекордные миллиарды, в том числе, благодаря тому, что в свое время разработал метод более плотного размещения кэшей на кристалле, то есть на единицу площади кристалла помещается больше ячеек кэша и больше байт кэш-памяти.) Однако всегда будут существовать приложения, которые либо невозможно оптимизировать таким образом, чтобы данные умещались в кэш-памяти, либо этим просто некому заниматься.

Поэтому быстрая память зачастую является столь же практичным выбором, как покупка внедорожника для человека, который хочет иметь возможность с комфортом передвигаться как по асфальту, так и по дорогам с «неоптимизированным» покрытием.

Презентацию к лекции Вы можете скачать .

Упрощенная модель процессора

Дополнительная информация:

Прототипом схемы служит отчасти описание архитектуры фон Неймана, которая имеет следующие принципы:

1. Принцип двоичности
2. Принцип программного управления
3. Принцип однородности памяти
4. Принцип адресуемости памяти
5. Принцип последовательного программного управления
6. Принцип условного перехода

Чтобы легче было понять, что из себя представляет современная вычислительная система , надо рассматривать ее в развитии. Поэтому я здесь привел самую простую схему, которая приходит в голову. По сути дела, эта упрощенная модель. У нас существует некое устройство управления внутри процессора, арифметико-логическое устройство , системные регистры, системная шина , которая позволяет вести обмен между устройством управления и другими устройствами, память и периферийные устройства. Устройство управления получает инструкции, делает их дешифрацию, управляет арифметико-логическим устройством, осуществляет пересылку данных между регистрами процессора, памятью , периферийными устройствами.

Упрощенная модель процессора

• устройство управления ( Control Unit , CU)
• арифметико-логическое устройство ( Arithmetic and Logic Unit , ALU )
• системные регистры
• системная шина (Front Side Bus, FSB )
• память
• периферийные устройства

Устройство управления (CU):

• выполняет дешифрацию инструкций, поступающих из памяти компьютера.
• управляет ALU .
• осуществляет пересылку данных между регистрами ЦП, памятью, периферийными устройствами.

Арифметико-логическое устройство:

• позволяет производить арифметические и логические операции над системными регистрами.

Системные регистры:

• определенный участок памяти внутри ЦП, используемый для промежуточного хранения информации, обрабатываемой процессором.

Системная шина:

• используется для пересылки данных между ЦП и памятью, а также между ЦП и периферийными устройствами.

Арифметико-логическое устройство состоит из различных электронных компонент , позволяющих производить операции над системными регистрами. Системные регистры – это некие участки в памяти, внутри центрального процессора, используемые для хранения промежуточных результатов, обрабатываемых процессором. Системная шина используется для пересылки данных между центральным процессором и памятью, а также между центральным процессором и периферийными устройствами.

Высокая производительность МП (микропроцессора)– один из ключевых факторов в конкурентной борьбе производителей процессоров.

Производительность процессора напрямую связана с количеством работы, вычислений, которые он может выполнить за единицу времени.

Очень условно:

Производительность = Кол-во инструкций / Время

Мы будем рассматривать производительность процессоров на базе архитектур IA32 и IA32e. (IA32 with EM64T ).

Факторы влияющие на производительность процессора:

• Тактовая частота процессора.
• Объем адресуемой памяти и скорость доступа к внешней памяти.
• Скорость выполнения и набор инструкций.
• Использование внутренней памяти, регистров.
• Качество конвейеризации .
• Качество упреждающей выборки.
• Суперскалярность .
• Наличие векторных инструкций.
• Многоядерность.

Что такое производительность ? Сложно дать однозначное определение производительности. Можно формально привязать его к процессору – сколько, инструкций за единицу времени может выполнять тот или иной процессор . Но проще дать сравнительное определение – взять два процессора и тот, который выполняет некий набор инструкций быстрее, тот более производительный. То есть, очень условно, можно сказать, что производительность – это количество инструкций на время выполнения . Мы здесь в основном будем исследовать те микропроцессорные архитектуры, которые выпускает Intel, то есть архитектуры IA32, которые сейчас называются Intel 64. Это архитектуры, которые с одной стороны поддерживает старые инструкции из набора IA32, с другой стороны имеют EM64T – это некое расширение, которое позволяет использовать 64 битные адреса, т.е. адресовать большие размеры памяти, а также включает в себя какие-то полезные дополнения, типа увеличенного количества системных регистров, увеличенное количество векторных регистров.

Какие факторы влияют на производительность ? Перечислим все, которые приходят в голову. Это:

• Скорость выполнения инструкций, полнота базового набора инструкций.
• Использование внутренней памяти регистров.
• Качество конвейеризации .
• Качество предсказания переходов.
• Качество упреждающей выборки.
• Суперскалярность .
• Векторизация , использование векторных инструкций.
• Параллелизация и многоядерность.

Тактовая частота

Процессор состоит из компонент, срабатывающих в разное время и в нем существует таймер, который обеспечивает синхронизацию, посылая периодические импульсы. Его частота и называется тактовой частотой процессора.

Объем адресуемой памяти

Тактовая частота.

Поскольку процессор имеет много различных электронных компонент , которые работают независимо, то для того, чтобы синхронизировать их работу, чтобы они знали, в какой момент надо начать работать, когда нужно выполнить свою работу и ждать, существует таймер , который посылает синхроимпульс. Частота, с которой посылается синхроимпульс – и есть тактовая частота процессора. Есть устройства, которые успевают две операции выполнить за это время, тем не менее, к этому синхроимпульсу работа процессора привязана, и, можно сказать, что если мы эту частоту увеличим, то мы заставим все эти микросхемы работать с большим напряжением сил и меньше простаивать.

Объем адресуемой памяти и скорость доступа к памяти.

Объем памяти - необходимо, чтобы памяти хватало для нашей программы и наших данных. То есть, технология EM64T позволяет адресовать огромное количество памяти и на данный момент вопрос с тем, что нам не хватает адресуемой памяти не стоит.

Поскольку на эти факторы разработчики в общем случае не имеют возможности влиять, то я только упоминаю о них.

Скорость выполнения и набор инструкций

Производительность зависит от того, насколько качественно реализованы инструкции, насколько полно базовый набор инструкций покрывает все возможные задачи.

CISC,RISC (complex, reduced instruction set computing)

Современные процессоры Intel® представляют собой гибрид CISC и RISC процессоров, перед исполнением преобразуют CISC инструкции в более простой набор RISC инструкций.

Скорость выполнения инструкций и полнота базового набора инструкций.

По сути дела, когда архитекторы проектируют процессоры, они постоянно работают с целью улучшить его производительность . Одной из их задач является сбор статистики, для определения, какие инструкции или последовательности инструкций являются ключевыми с точки зрения производительности. Пытаясь улучшить производительность , архитекторы пытаются самые горячие инструкции сделать быстрее, для каких-то наборов инструкций сделать специальную инструкцию, которая заменит этот набор и будет работать эффективнее. От архитектуры к архитектуре изменяются характеристики инструкций, появляются новые инструкции, которые позволяют добиться лучшей производительности. Т.е. можно считать что от архитектуры к архитектуре базовый набор инструкций постоянно совершенствуется и расширяется. Но если вы не указываете на каких архитектурах будет выполняться ваша программа , то в вашем приложении будет задействован некий умолчательный набор инструкций, который поддерживают все последние микропроцессоры. Т.е. наилучшей производительности мы можем добиться только если будем четко специфицировать тот микропроцессор , на котором будет выполняться задача.

Использование регистров и оперативной памяти

Время доступа к регистрам наименьшее, поэтому кол-во доступных регистров влияет на производительность микропроцессора.

Вытеснение регистров ( register spilling ) – из-за недостаточного кол-ва регистров велик обмен между регистрами и стеком приложения.

С ростом производительности процессоров возникла проблема, связанная с тем, что скорость доступа к внешней памяти стала ниже скорости вычислений.

Существуют две характеристики для описания свойств памяти:

• Время отклика ( latency ) – число циклов процессора необходимых для передачи единицы данных из памяти.
• Пропускная способность ( bandwidth ) – количество элементов данных которые могут быть отправлены процессору из памяти за один цикл.

Две возможные стратегии для ускорения быстродействия– уменьшение времени отклика или упреждающий запрос нужной памяти.

Использование регистров и оперативной памяти.

Регистры – самые быстрые элементы памяти, они находятся непосредственно на ядре, и доступ к ним практически мгновенный. Если ваша программа делает какие-то вычисления, хотелось бы, чтобы все промежуточные данные хранились на регистрах. Понятно, что это невозможно. Одна из возможных проблем производительности– это проблема вытеснения регистров. Когда вы под каким-нибудь анализатором производительности смотрите на ассемблерный код, вы видите, что у вас очень много движения со стека в регистры и обратно выгрузка регистров на стек . Стоит вопрос – как оптимизировать код так, чтобы самые горячие адреса, самые горячие промежуточные данные, лежали именно на системных регистрах.

Следующая часть памяти – это обычная оперативная память . С ростом производительности процессоров стало ясно, что самым узким местом производительности является доступ к оперативной памяти. Для того, чтобы добраться до оперативной памяти, нужны сотня, а то и две сотни тактов процессора. То есть, запросив какую-то ячейку памяти в оперативной памяти, мы будем ждать двести тактов, а процессор будет простаивать.

Существует две характеристики для описания свойств памяти – это время отклика, то есть число циклов процессора, необходимое для передачи единицы данных из памяти, и пропускная способность - сколько элементов данных могут быть отправлены процессором из памяти за один цикл. Встретившись с проблемой, что у нас узким местом является доступ к памяти, мы можем решать эту проблему двумя путями – либо уменьшением времени отклика, либо делать упреждающие запросы нужной памяти. То есть, в данный момент нам значение какой-то переменной неинтересно, но мы знаем, что оно скоро нам понадобится, и мы его уже запрашиваем.

Кэширование

Кэш-память служит для уменьшения времени доступа к данным.

Для этого блоки оперативной памяти отображаются в более быструю кэш-память.

Если адрес памяти находится в кэше – происходит "попадание" и скорость получения данных значительно увеличивается.

В противном случае – "промах" (cache miss)

В этом случае блок оперативной памяти считывается в кэш-память за один или несколько циклов шины, называемых заполнением строки кэш-памяти.

Можно выделить следующие виды кэш-памяти:

• полностью ассоциативная кэш-память (каждый блок может отображаться в любое место кэша)
• память с прямым отображением (каждый блок может отображаться в одно место)
• гибридные варианты (секторная память, память с множественно-ассоциативным доступом)

Множественно-ассоциативный доступ – по младшим разрядам определяется строка кэша, куда может отображаться данная память, но в этой строке может находиться только несколько слов основной памяти, выбор из которых проводится на ассоциативной основе.

Качество использования кэша – ключевое условие быстродействия.

Дополнительная информация: в современных IA32 системах размер кэш-линии 64 байта.

Уменьшение времени доступа было достигнуто введением кэш -памяти. Кэш - память – это буферная память , находящаяся между оперативной памятью и микропроцессором. Она реализована на ядре, то есть доступ к ней гораздо быстрее чем к обычной памяти, но она намного дороже, поэтому при разработке микроархитектуры нужно найти точный баланс между ценой и производительностью. Если вы посмотрите на описания предлагаемых в продаже процессоров, вы увидите, что всегда в описании пишется, сколько кэша памяти того или иного уровня на данном процессоре есть. Эта цифра серьезно влияет на цену данного изделия. Кэш - память устроена так, что обычная память отображается на кэш - память , отображение идет блоками. Вы, запрашивая в оперативной памяти какой-то адрес , делаете проверку, отображен ли этот адрес в кэш -памяти. Если этот адрес уже есть в кэш -памяти, то вы экономите время на обращение к памяти. Вы считываете эту информацию из быстрой памяти, и у вас время отклика существенно уменьшается, если же этого адреса в кэш -памяти нет, то мы должны обратиться к обычной памяти, чтобы этот необходимый нам адрес вместе с каким-то блоком, в котором он находится, отобразился в эту кэш - память .

Существуют разные реализации кэш -памяти. Бывает полностью ассоциативная кэш - память , когда каждый блок может отображаться в любое место кэша. Существует память с прямым отображением, когда каждый блок может отображаться в одно место , также существуют различные гибридные варианты – например кэш с множественно-ассоциативным доступом. В чем разница? Разница во времени и сложности проверки на наличие нужного адреса в кэш -памяти. Предположим, что нам нужен определенный адрес . В случае с ассоциативной памятью нам нужно проверить весь кэш – убедиться, что этого адреса в кэше нет. В случае с прямым отображением нам нужно проверить только одну ячейку. В случае с гибридными вариантами, например, когда используется кэш с множественно-ассоциативным доступом, нам нужно проверить, к примеру, четыре или восемь ячеек. То есть, задача определить есть ли адрес кэша – тоже важна. Качество использования кэша – важное условие быстродействия. Если нам удастся написать программу так, чтобы как можно чаще те данные, с которыми мы собирались работать, находились в кэше, то такая программа будет работать гораздо быстрее.

Характерные времена отклика при обращении к кэш памяти для Nehalem i7:

• L1 - latency 4
• L2 - latency 11
• L3 - latency 38

Время отклика для оперативной памяти > 100

Упреждающий механизм доступа к памяти реализован при помощи механизма упреждающей выборки (hardware prefetching ).

Есть специальный набор инструкций, позволяющий побудить процессор загрузить в кэш память расположенную по определенному адресу (software prefetching ).

Для примера возьмем наш последний процессор Nehalem: i7.

Здесь мы имеем не просто кэш , а некий иерархический кэш . Долгое время он был двухуровневый, в современной системе Nehalem он трехуровневый – совсем немного очень быстрого кэша, чуть побольше кэша второго уровня и достаточно большое количество кэша третьего уровня. При этом, эта система построена так, что если какой-то адрес находится в кэше первого уровня, он автоматически находится во втором и в третьем уровнях. Это и есть иерархическая система. Для кэша первого уровня задержка – 4 такта, для второго – 11, третьего – 38 и время отклика оперативной памяти – больше 100 тактов процессора.

Производительность видеопамяти. Как свидетельствует практика, видеопамять очень часто является слабым местом графических плат. И дело в первую очередь не в ее объеме, а в пропускной способности, определяющей скорость доступа к данным, которые в ней хранятся. Пропускная способность зависит от двух показателей – частоты (скорость тактовых колебаний) и ширины (битности) шины памяти - количества данных, передаваемых за один такт. Например, некая видеопамять, имея ширину шины 256 бит, работает на частоте 1000 МГц. Это значит, что за 1 секунду она совершает 1000 тактов, передавая за каждый такт 256 бит информации (1000Х256=256 000 бит/с). Другая память, работает на частоте 1800 МГц, но при этом имеет шину 128 бит (128Х1800=230400 бит/с). Как видно в примере, память со значительно большей частотой является менее продуктивной в связи с узкой шиной. Это, конечно, чисто теоретический пример, но он демонстрирует реальное положение вещей.

Тип видеопамяти (GDDR2, GDDR3, GDDR4, GDDR5 и др.) указывает на то, к какому поколению принадлежит память графической карты. Каждое следующее поколение является совершеннее предыдущего и обеспечивает более высокую частоту работы. Но как видно из предыдущего примера, память нового поколения с узкой шиной по своей реальной пропускной способности может оказаться хуже памяти предыдущего поколения с широкой шиной.

Объем видеопамяти также влияет на производительность графической платы, но только до определенного предела (когда он является слабым местом). Гораздо выгоднее приобрести карту с памятью GDDR3 - 256 бит и объемом 512 MБ чем с памятью GDDR3 - 128 бит и объемом 1 ГБ. На самом деле графической плате с низкой пропускной способностью объем памяти в 1 ГБ вряд ли когда-нибудь понадобится. Такие карты ориентированы не на достижение максимальной производительности. Они являются больше продуктом маркетинговых хитростей производителей, рассчитанных на неопытных покупателей, оценивающих графические ускорители исключительно по размеру памяти. Поэтому, выбирая видеокарту, нужно оценивать сбалансированность соотношения частоты, битности и объема видеопамяти. Эти показатели обычно указываются в каталогах и ценниках магазинов.

Характеристики графического ядра. Тактовая частота графического процессора является важной, но не самой главной его характеристикой. Графическое ядро со сравнительно невысокой частотой нередко оказывается очень производительным. Все зависит от архитектуры графического ядра, количества и качества входимых в его состав унифицированных шейдерных блоков (чем больше, тем лучше) и других элементов, которыми определяется пиксельная и текстурная скорости заполнения (филрейт, fill rate) видеокарты (чем они выше, тем лучше). Эти показатели редко указываются на ценниках и в каталогах. Поэтому перед выбором видеокарты из нескольких возможных вариантов, желательно на официальном сайте их производителей (или на других специализированных сайтах) поинтересоваться реальным положением вещей и выбрать вариант с самыми высокими показателями. На практике, чем новее линейка видеокарт, к которой принадлежит графический ускоритель, тем, как правило, он мощнее. Исключение составляют «младшие» модели линейки. Не редко они оказываются менее производительными, нежели «старшие» представители предыдущей линейки. Например, GeForce GTS450 будет существенно уступать GeForce GTX280. Модели новой линейки часто поддерживают новые версии DirectX и OpenAL, что обеспечивает более «продвинутую» графику в компьютерных играх и других приложениях, их использующих. Но если мощности карты окажется недостаточно, практической выгоды от этого не будет. На самом деле, GeForce GTX280 (с поддержкой DirectX10) – вариант гораздо предпочтительнее GeForce GTS450 (DirectX11). Один из косвенных признаков невысокой производительности видеокарты – отсутствие разъема для подключения дополнительного питания непосредственно от блока питания. Шина PCIE материнской платы, к которой подсоединяется графическая плата, не может обеспечить достаточное питание. Современные технологии не позволяют создавать игровые видеокарты с настолько низким уровнем потребления электроэнергии.

Система охлаждения – элемент, от которого во многом зависит комфорт использования графического ускорителя. При выборе лучше отдать предпочтение изделиям, выполненным с применением вакуумных термотрубок (видны при визуальном осмотре). Такие системы на деле оказываются более эффективными и создают намного меньше шума. Кроме того, эффективное охлаждение предоставляет возможность лучше «разогнать» видеокарту, добившись при необходимости более высоких показателей ее производительности. Высокоэффективную систему охлаждения для графической платы можно приобрести отдельно, заменив штатную. Но стоит такая система как правило не менее 40 дол. США (а то и гораздо дороже). Поэтому выгоднее покупать видеокарты с эффективной штатной системой охлаждения (пусть они и стоят на 10-20 дол. США дороже аналогов без оной).

Взаимодействие нескольких графических плат при обработке одного изображения можно построить по следующим алгоритмам:

• когда изображение виртуально разбивается на несколько частей, каждая из которых обрабатывается отдельной картой;
• покадровая разбивка изображение (когда, например, одна карта обрабатывает только четные кадры, другая - нечетные);
• когда одна и та же картинка генерируется на всех графических платах, но с разными шаблонами сглаживания. Полученные результаты смешиваются, накладываясь друг на друга, чем достигается более высокая четкость, детализированность и сглаживание конечного изображения.

Главный недостаток систем на базе двух (или более) видеокарт – их высокое энергопотребление и дороговизна. При этом, производительность видеоподсистемы на практике увеличивается не в два или более раз. В лучшем случае удается добиться прироста в 50-60% от фактической мощности дополнительных графических карт.

Программы и игры