我有一个关于x86架构(比如XeonX5660)中不同缓存级别的缓存未命中之间关系的问题。我在一些性能计数器上对OpenCL应用程序(Blackscholes)进行了一些分析。对于每个计数器，我将所有内核上的所有值相加并得到以下结果:instructions#:493167746502.000000L3_MISS#:1967809.000000L1_MISS#:2344383795.000000L2_DATA_MISS#:901131.000000L2_MISS#:1397931.000000memoryloads#:151559373227.000000问题是为什么L3未命中数大于L
我有一个关于x86架构(比如XeonX5660)中不同缓存级别的缓存未命中之间关系的问题。我在一些性能计数器上对OpenCL应用程序(Blackscholes)进行了一些分析。对于每个计数器，我将所有内核上的所有值相加并得到以下结果:instructions#:493167746502.000000L3_MISS#:1967809.000000L1_MISS#:2344383795.000000L2_DATA_MISS#:901131.000000L2_MISS#:1397931.000000memoryloads#:151559373227.000000问题是为什么L3未命中数大于L
为了获得现代计算机相对于缓存未命中的实际性能(内存中的数据是如何“传播”的)，我进行了一个简单的测试，我分配了500MB的RAM，然后执行恒定数量的读取，然后我使用增加的字节偏移量执行该测试。最后，当我到达1000MB缓冲区的末尾时，我将其包裹起来。我对结果感到非常惊讶。看起来在32字节左右存在成本障碍，另一个在32KB左右。我想这与L1/L2/L3缓存负载或虚拟内存页面大小有关？最让我震惊的是，似乎只有大约16个完全不同的内存位置被缓存。太低了!!!任何解释(操作系统、硬件)？这是在3台不同计算机上的结果，从最快的一台到最便宜的一台，然后是我的简单测试代码(仅使用标准库)。16GBR
为了获得现代计算机相对于缓存未命中的实际性能(内存中的数据是如何“传播”的)，我进行了一个简单的测试，我分配了500MB的RAM，然后执行恒定数量的读取，然后我使用增加的字节偏移量执行该测试。最后，当我到达1000MB缓冲区的末尾时，我将其包裹起来。我对结果感到非常惊讶。看起来在32字节左右存在成本障碍，另一个在32KB左右。我想这与L1/L2/L3缓存负载或虚拟内存页面大小有关？最让我震惊的是，似乎只有大约16个完全不同的内存位置被缓存。太低了!!!任何解释(操作系统、硬件)？这是在3台不同计算机上的结果，从最快的一台到最便宜的一台，然后是我的简单测试代码(仅使用标准库)。16GBR
有人可以清楚地解释我缓存未命中，tlb未命中和页面错误之间的区别，它们如何影响有效的内存访问时间？ 最佳答案 让我逐步解释所有这些事情。CPU生成逻辑地址，该逻辑地址包含pagenumber和pageoffset。pagenumber用于索引pagetable，以获得相应的pageframenumber，一旦我们有了physicalmemory的页面框架(也称为主内存)，就可以应用pageoffset来获取正确的内存字。为什么选择TLB(翻译后备缓冲区)事实是，页表存储在physicalmemory中，有时可以很大，为，因此为了加快
有人可以清楚地解释我缓存未命中，tlb未命中和页面错误之间的区别，它们如何影响有效的内存访问时间？ 最佳答案 让我逐步解释所有这些事情。CPU生成逻辑地址，该逻辑地址包含pagenumber和pageoffset。pagenumber用于索引pagetable，以获得相应的pageframenumber，一旦我们有了physicalmemory的页面框架(也称为主内存)，就可以应用pageoffset来获取正确的内存字。为什么选择TLB(翻译后备缓冲区)事实是，页表存储在physicalmemory中，有时可以很大，为，因此为了加快
我使用SSE4.2和AVX2对2个vector之间的点积进行了向量化，如下所示。该代码是使用带有-O2优化标志的GCC4.8.4编译的。正如预期的那样，两者的性能都变得更好(并且AVX2比SSE4.2更快)，但是当我使用PAPI分析代码时，我发现未命中的总数(主要是L1和L2)增加了很多:没有矢量化:PAPI_L1_TCM:784,112,091PAPI_L2_TCM:195,315,365PAPI_L3_TCM:79,362使用SSE4.2:PAPI_L1_TCM:1,024,234,171PAPI_L2_TCM:311,541,918PAPI_L3_TCM:68,842使用AVX2
我使用SSE4.2和AVX2对2个vector之间的点积进行了向量化，如下所示。该代码是使用带有-O2优化标志的GCC4.8.4编译的。正如预期的那样，两者的性能都变得更好(并且AVX2比SSE4.2更快)，但是当我使用PAPI分析代码时，我发现未命中的总数(主要是L1和L2)增加了很多:没有矢量化:PAPI_L1_TCM:784,112,091PAPI_L2_TCM:195,315,365PAPI_L3_TCM:79,362使用SSE4.2:PAPI_L1_TCM:1,024,234,171PAPI_L2_TCM:311,541,918PAPI_L3_TCM:68,842使用AVX2
出于好奇，我编写了几个不同版本的矩阵乘法并针对它运行了cachegrind。在下面的结果中，我想知道哪些部分是L1、L2、L3未命中和引用，它们的真正含义是什么？下面是我的矩阵乘法代码，以防万一有人需要。#defineSLOWEST==6933==Cachegrind,acacheandbranch-predictionprofiler==6933==Copyright(C)2002-2012,andGNUGPL'd,byNicholasNethercoteetal.==6933==UsingValgrind-3.8.1andLibVEX;rerunwith-hforcopyright
出于好奇，我编写了几个不同版本的矩阵乘法并针对它运行了cachegrind。在下面的结果中，我想知道哪些部分是L1、L2、L3未命中和引用，它们的真正含义是什么？下面是我的矩阵乘法代码，以防万一有人需要。#defineSLOWEST==6933==Cachegrind,acacheandbranch-predictionprofiler==6933==Copyright(C)2002-2012,andGNUGPL'd,byNicholasNethercoteetal.==6933==UsingValgrind-3.8.1andLibVEX;rerunwith-hforcopyright
