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Java Applet 不缓存

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memory - 判断内存位置是否在 CPU 缓存中

操作系统可以确定内存页是在DRAM中还是在交换中;例如,只需尝试访问它,如果发生页面错误,则不会。但是,CPU缓存是否可以实现相同的功能?是否有任何有效的方法来判断给定的内存位置是否已加载到缓存行中,或者知道它何时加载? 最佳答案 总的来说,我认为这是不可能的。它适用于DRAM和页面文件,因为这是操作系统管理的资源,缓存由CPU本身管理。操作系统可以对内存读取进行严格的计时循环,并尝试查看它是否以足够快的速度完成以进入缓存,或者它是否必须输出到主内存-这很容易出错。在多核/多进程系统上,有cachecoherencyprotocol

memory - 判断内存位置是否在 CPU 缓存中

操作系统可以确定内存页是在DRAM中还是在交换中;例如,只需尝试访问它,如果发生页面错误,则不会。但是,CPU缓存是否可以实现相同的功能?是否有任何有效的方法来判断给定的内存位置是否已加载到缓存行中,或者知道它何时加载? 最佳答案 总的来说,我认为这是不可能的。它适用于DRAM和页面文件,因为这是操作系统管理的资源,缓存由CPU本身管理。操作系统可以对内存读取进行严格的计时循环,并尝试查看它是否以足够快的速度完成以进入缓存,或者它是否必须输出到主内存-这很容易出错。在多核/多进程系统上,有cachecoherencyprotocol

caching - 是什么导致 CPU 中的 L3 缓存未命中?

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

caching - 是什么导致 CPU 中的 L3 缓存未命中?

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

c++ - 缓存未命中压力测试 : stunning results. 。有什么解释吗?

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

c++ - 缓存未命中压力测试 : stunning results. 。有什么解释吗?

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

caching - 更大的缓存大小是否总是会提高性能?

由于处理器内部的缓存提高了指令执行速度。我想知道如果我们将缓存的大小增加到许多MB,例如1GB,会怎样。可能吗?如果是这样,增加缓存大小总是会提高性能吗? 最佳答案 一方面在缓存大小和命中率之间进行权衡,另一方面在读取延迟和功耗之间进行权衡。因此,您的第一个问题的答案是:技术上(可能)可能,但不太可能有意义,因为现代CPU中的L3缓存大小仅为几MB,读取延迟大约为几十个周期。性能更多地取决于内存访问模式而不是缓存大小。更准确地说,如果程序主要是顺序的,缓存大小不是什么大问题。如果有相当多的随机访问(例如,当积极使用关联容器时),缓存

caching - 更大的缓存大小是否总是会提高性能?

由于处理器内部的缓存提高了指令执行速度。我想知道如果我们将缓存的大小增加到许多MB,例如1GB,会怎样。可能吗?如果是这样,增加缓存大小总是会提高性能吗? 最佳答案 一方面在缓存大小和命中率之间进行权衡,另一方面在读取延迟和功耗之间进行权衡。因此,您的第一个问题的答案是:技术上(可能)可能,但不太可能有意义,因为现代CPU中的L3缓存大小仅为几MB,读取延迟大约为几十个周期。性能更多地取决于内存访问模式而不是缓存大小。更准确地说,如果程序主要是顺序的,缓存大小不是什么大问题。如果有相当多的随机访问(例如,当积极使用关联容器时),缓存

memory - 在实现高速缓存的系统中计算平均内存访问时间

Inordertofindavgmemoryaccesstimewehavetheformula:Tavg=h*Tc+(1-h)*Mwhereh=hitrate(1-h)=missrateTc=timetoaccessinformationfromcacheM=misspenalty(timetoaccessmainmemory)我最近在这个概念上解决了很多问题。有时我发现有这种令人不安的不一致:Case1:M=Tm+TcCase2:M=Tm意思是,解决方案表明“M”的值是针对某些问题X计算的,如上面的“案例1”,而在某些其他问题Y中,计算的值与上面的“案例2”相同。我尽力分析这些问题

memory - 在实现高速缓存的系统中计算平均内存访问时间

Inordertofindavgmemoryaccesstimewehavetheformula:Tavg=h*Tc+(1-h)*Mwhereh=hitrate(1-h)=missrateTc=timetoaccessinformationfromcacheM=misspenalty(timetoaccessmainmemory)我最近在这个概念上解决了很多问题。有时我发现有这种令人不安的不一致:Case1:M=Tm+TcCase2:M=Tm意思是,解决方案表明“M”的值是针对某些问题X计算的,如上面的“案例1”,而在某些其他问题Y中,计算的值与上面的“案例2”相同。我尽力分析这些问题