3D 缓存版 AMD EPYC 处理器实测，性能提升约 12％，其中还有哪些值得关注的细节？ 第1页

首先说一下，原文是Chips and Cheese的测试（传送门原文）。

针对这个测试，我也简单的转述和分析一下。

理论篇：缓存为什么有用？

无论是L1、L2，还是L3，他们本质都是现代计算机内存系统中的缓存，他们的功能是通过局部性原理，减少CPU-内存通讯的开销。这些缓存的工作原理是将未来最有可能被访问到的数据，提前从内存中取出暂存，这样当CPU需要访问或者修改的时候，如果数据正好在缓存中，就不必再访问内存。

其实引入缓存其实会降低“CPU到内存”这条通路的性能的。原本访问内存是“CPU-内存”，现在可能是“CPU-缓存-内存”），增加了缓存这个站点，访问路径边长必然会增加CPU到内存的访问开销，更何况还要维护一致性。

但是这对于计算机来说完全不是问题，得益于局部性原理，只要保证引入缓存在总体上的开销小于不引入的开销就可以。

比如说原本“CPU-内存”访问是100ns，引入了缓存后这个“CPU-内存”的访问延长到了120ns，并且“CPU-缓存”的时间是20ns，那么如果保证有90%的时间数据可以直接在缓存中命中，那么（这个例子仅供参考，简化了很多）平均访问的时间期望是：0.9*20+0.1*120=18+12=30，对比原来减少70%的时间。

所以可以很明显的看到，缓存提升性能的重点就在于这个命中率和访问时间的期望。

假设我们刚刚那个例子中，命中率是90%是在缓存大小是64MB的情况下达到的，那么如果我们将缓存提升到128MB且其它不变时，命中率可以提升到95%，那么平均访问期望就是： 0.95*20+0.05*120=19+6=25，减少了1/6的时间。

但是每一类程序需要的缓存大小是不一样的，假设对于另外一个缓存敏感程序中，原本64MB的缓存下命中率只有50%（0.5*20+0.5*120=10+60=70），而128MB下命中提升到70%（0.7*20+0.3*120=14+35=49），那么加缓存的提升就比刚刚的那个例子影响要大。

相应的，对于一个缓存不敏感的程序，假设64MB下命中率已经99%（0.99*20+0.01*120=19.8+1.2=21），那么引入128MB后命中率不可能突破100%，访问期望不可能低于20，自然也就不可能获得大的性能提升。

而且上面这个例子还做了一个理想假设，就是增加缓存后并不会增加访问延迟。但现实情况下，因为使用缓存是一个查询操作，缓存越大则搜索空间越大，要保持同样访问延迟的难度越大。对于AMD Zen这种外挂L3的方案，增加L3基本就意味着访问开销会增加，大缓存反而可能带来访问时间倒退。

比如说，对于刚刚缓存不敏感的程序，64MB翻倍到128MB后缓存操作开销提升1ns，命中率达到99.5%， 其它不变，那么128MB下的访问期望是：（0.995*21+0.005*120=20.9+0.6=21.5），其实比64MB下性能还要差。

另外，缓存是会浪费电的，对于EPYC这种TDP限定的处理器，缓存变大就会挤占其它部分的功耗分配，降低总的运行频率，进一步限制性能。

所以，加大缓存并不能一味的提升性能，特别是当缓存本身已经足够大的情况下。总体而言，对于一个技术时代的产品，缓存只有最合适的大小一说，越大越好这个说法不会一直成立。

因此不用看评测我们就能猜测，对于EPYC 而言，加大缓存不一定代表着【普遍意义】上的性能提升，3D缓存的价值在于那些需要频繁访问内存且命中率还不足的程序中。

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这个问题我替瓜答了

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“我知道应该怎么带领球队取得好成绩，也知道如何塑造一支豪门”

“所以我用我的方式管理球队，这不仅仅是对曼城负责，也是对我自己负责”

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