Тогда мы смогли выяснить, что использование новых накопителей SeagateCheetah в режиме «Desktop» (при фиксированном сегментировании по умолчанию — на 32 сегмента) вместо дефолтного «Server» с динамическим сегментированием способно немного поднять производительность дисков в ряде задач, более характерных для настольного компьютера или медиа-серверов. Причем, эта прибавка порой может достигать 30-100% (!) в зависимости от типа задачи и модели диска, хотя в среднем она оценивается величиной 30%, что, согласитесь, тоже неплохо. Среди таких задач — рутинная работа настольного ПК (тесты WinBench, PCmark, H2bench), чтение и копирование файлов, дефрагментация. При этом в чисто серверных приложениях производительность накопителей почти не падает (если и падает, то незначительно). Впрочем, заметный выигрыш от использования DesktopMode мы смогли наблюдать только на диске Cheetah 10K.7, тогда как ее старшей сестрице Cheetah 15K.4 оказалось почти все равно, в каком из режимов работать над настольными приложениями.
Пытаясь разобраться дальше, как влияет сегментирование кэш-памяти этих жестких дисков на производительность в различных приложениях и какие режимы сегментирования (какое количество сегментов памяти) более выгодно при выполнении тех или иных задач, я исследовал влияние количества сегментов кэш-памяти на производительность диска SeagateCheetah 15K.4 в широком диапазоне значений — от 4 до 128 сегментов (4, 8, 16, 32, 64 и 128). Результаты этих исследований и предлагаются вашему вниманию в этой части обзора. Подчеркну, что данные результаты интересны не только сугубо для этой модели дисков (или SCSI-дисков Seagate в целом) — сегментирование кэш-памяти и выбор количества сегментов — это одно из основных направлений оптимизации firmware, в том числе, настольных дисков с интерфейсом ATA, которые сейчас также оснащаются преимущественно буфером 8 Мбайт. Поэтому описанные в данной статье результаты производительности накопителя в различных задачах в зависимости от сегментирования его кэш-памяти имеют отношение и к индустрии настольных ATA-накопителей. А поскольку методика испытаний была описана в первой части, переходим непосредственно к самим результатам.
Впрочем, прежде, чем перейти к обсуждению результатов, взглянем чуть подробнее на устройство и работу сегментов кэш-памяти диска SeagateCheetah 15K.4, чтобы лучше понимать, о чем идет речь. Из восьми мегабайт для собственно кэш-памяти (то есть для кэширующих операций) здесь доступно 7077 Кбайт (остальное — служебная область). Эта область делится на логические сегменты (ModeSelectPage 08h, byte 13), которые используются для чтения и записи данных (для осуществления функций упреждающего чтения с пластин и отложенной записи на поверхность диска). Для обращения к данным на магнитных пластинах сегменты используют именно логическую адресацию блоков накопителя. Диски этой серии поддерживают максимум 64 сегмента кэш-памяти, причем длина каждого сегмента равна целому числу секторов диска. Объем доступной кэш-памяти, по всей видимости, распределяется поровну между сегментами, то есть если сегментов, скажем, 32, то объем каждого сегмента равен примерно 220 Кбайт. При динамической сегментации (в режиме PM=off) количество сегментов может меняться винчестером автоматически в зависимости от потока команд от хоста.
Приложения для серверов и настольных компьютеров требуют различных операций кэширования от дисков для обеспечения оптимальной производительности, поэтому сложно обеспечить единую конфигурацию для наилучшего выполнения этих задач. По мнению Seagate, для «настольных» приложений требуется сконфигурировать кэш-память так, чтобы быстро отвечать на повторяющиеся запросы большого количества небольших сегментов данных без задержек на упреждающее чтение смежных сегментов. В серверных задачах, напротив, требуется так сконфигурировать кэш, чтобы обеспечить поступление больших объемов последовательных данных в неповторяющихся запросах. В этом случае более важна способность кэш-памяти хранить больше данных из смежных сегментов при упреждающем чтении. Поэтому для DesktopMode производитель рекомендует использовать 32 сегмента (в ранних версиях Cheetah использовались 16 сегментов), а для ServerMode адаптивное количество сегментов стартует всего с трех на весь кэш, хотя в процессе работы может и увеличиваться. Мы в своих экспериментах по поводу влияния количества сегментов на производительность в различных приложениях ограничимся диапазоном от 4 сегментов до 64 сегментов, а в качестве проверки «прогоним» диск также при 128 сегментах, установленных в программе SeaToolsEnterprise (программа при этом не сообщает, что данное количество сегментов в этом диске недопустимо).
Увеличение производительности кэш-памяти
Формула для среднего времени доступа к памяти в системах с кэш-памятью выглядит следующим образом:
Среднее время доступа = Время обращения при попадании + Доля промахов x Потери при промахе
Эта формула наглядно показывает пути оптимизации работы кэш-памяти: сокращение доли промахов, сокращение потерь при промахе, а также сокращение времени обращения к кэш-памяти при попадании. На рисунке 5.38 кратко представлены различные методы, которые используются в настоящее время для увеличения производительности кэш-памяти. Использование тех или иных методов определяется прежде всего целью разработки, при этом конструкторы современных компьютеров заботятся о том, чтобы система оказалась сбалансированной по всем параметрам.
Первичная причина увеличения объема встроенного кэша может заключаться в том, что кэш-память в современных процессорах работает на той же скорости, что и сам процессор. Частота процессора в этом случае никак не меньше 3200 MГц. Больший объем кэша позволяет процессору держать большие части кода готовыми к выполнению. Такая архитектура процессоров сфокусирована на уменьшении задержек, связанных с простоем процессора в ожидании данных. Современные программы, в том числе игровые, используют большие части кода, который необходимо извлекать из системной памяти по первому требованию процессора. Уменьшение промежутков времени, уходящих на передачу данных от памяти к процессору, - это надежный метод увеличения производительности приложений, требующих интенсивного взаимодействия с памятью. Кэш L3 имеет немного более высокое время ожидания, чем L 1 и 2, это вполне естественно. Хоть он и медленнее, но все-таки он значительно более быстрый, чем обычная память. Не все приложения выигрывают от увеличения объема или скорости кэш-памяти. Это сильно зависит от природы приложения.
Если большой объем встроенного кэша - это хорошо, тогда что же удерживало Intel и AMD от этой стратегии ранее? Простым ответом является высокая себестоимость такого решения. Резервирование пространства для кэша очень дорого. Стандартный 3.2GHzNorthwood содержит 55 миллионов транзисторов. Добавляя 2048 КБ кэша L3, Intel идет на увеличение количества транзисторов до 167 миллионов. Простой математический расчет покажет нам, что EE - один из самых дорогих процессоров.
Сайт AnandTech провел сравнительное тестирование двух систем, каждая из которых содержала два процессора – IntelXeon 3,6 ГГц в одном случае и AMDOpteron 250 (2,4 ГГц) – в другом. Тестирование проводилось для приложений ColdFusionMX 6.1, PHP 4.3.9, и Microsoft .NET 1.1. Конфигурации выглядели следующим образом:
AMD
- Dual Opteron 250;
- 2 ГБ DDR PC3200 (Kingston KRX3200AK2);
- системная плата TyanK8W;
- ОС Windows 2003 Server Web Edition (32 бит);
- 1 жесткий IDE 40 ГБ 7200 rpm, кэш 8 МБ
Intel
- Dual Xeon 3.6 ГГц;
- 2 ГБ DDR2;
- материнская плата IntelSE7520AF2;
- ОС Windows 2003 Server Web Edition (32 бит);
- 1 жесткий IDE 40 ГБ 7200 rpm, кэш 8 МБ
На приложениях ColdFusion и PHP, не оптимизированных под ту или иную архитектуру, чуть быстрее (2,5-3%) оказались Opteron’ы, зато тест с .NET продемонстрировал последовательную приверженность Microsoft платформе Intel, что позволило паре Xeon’ов вырваться вперед на 8%. Вывод вполне очевиден: используя ПО Microsoft для веб-приложений, есть смысл выбрать процессоры Intel, в других случаях несколько лучшим выбором будет AMD.
Больше – не всегда лучше
Частота промахов при обращении к кэш-памяти может быть значительно снижена за счет увеличения емкости кэша. Но большая кэш-память требует больше энергии, генерирует больше тепла и увеличивает число бракованных микросхем при производстве.
Один из способов обойти эти трудности — передача логики управления кэш-памятью от аппаратного обеспечения к программному.
«Компилятор потенциально в состоянии анализировать поведение программы и генерировать команды по переносу данных между уровнями памяти», — отметил Шен.
Управляемая программным образом кэш-память сейчас существует лишь в исследовательских лабораториях. Возможные трудности связаны с тем, что придется переписывать компиляторы и перекомпилировать унаследованный код для всех процессоров нового поколения.
Выводы
Анализ изложенного выше материала позволяет сделать заключение, что в соответствии с каноническими теориями, современные производители широко используют кэш-память при построении новейших процессоров. Во многом, их превосходные характеристики по быстродействию достигаются именно благодаря применению кэш-памяти второго и даже третьего уровня. Этот факт подтверждает теоретические выкладки Гарвардского университета о том, что ввиду действия принципа локальности информации в современных компьютерах применение кэш-памяти смешанного типа позволяет добиться превосходных результатов в производительности процессоров и снижает частоту необходимых обращений к основной памяти.
Налицо широкие перспективы дальнейшего применения кэш-памяти в машинах нового поколения, однако существующая проблематика невозможности бесконечного увеличения кэша, а также высокая себестоимость изготовления кэша на одном кристалле с процессором, ставит перед конструкторами вопросы о некоем качественном, а не количественном видоизменении или скачке в принципах, либо огранизации кэш-памяти в процессорах будущего.