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问题

CPU的一级缓存为什么不能做得大一点？

回答
你想知道为什么 CPU 的一级缓存（L1 Cache）不能做得更大一些，是吧？这个问题挺有意思的，因为它触及了 CPU 设计中最核心的权衡和挑战。简单来说，虽然理论上缓存越大越好，能存更多数据，但现实中一级缓存之所以“小”，是因为它的设计目标非常明确，而且一旦增大，就会引发一系列连锁反应，让 CPU 整体性能不升反降，或者成本高得离谱。

咱们一点一点掰扯清楚。

一级缓存的“使命”：极速响应，近在咫尺

首先，我们要明白一级缓存是什么，它有什么用。

离 CPU 核心最近： 一级缓存是CPU核心可以直接访问的最小、最快的一层缓存。它通常被分成两个部分：L1 数据缓存（L1d）和 L1 指令缓存（L1i）。
目标：指令和数据的极速获取： 它的核心任务就是尽可能快地提供 CPU 指令（L1i）和指令运行所需的数据（L1d）。CPU 核心每时每刻都在等待着指令和数据来执行运算，如果每次都要去慢得多的二级缓存（L2 Cache）甚至内存里找，那整个 CPU 的处理速度就会被极大的拖慢。L1 Cache 的设计就是为了把最常用、最紧急的指令和数据“放在手边”，让 CPU 核心可以“随取随用”。
速度至上： 为了达到极速响应，L1 Cache 的设计理念就是“快到飞起”。它的访问延迟非常非常低，通常只需要几个 CPU 时钟周期。

为什么“不能大”？核心原因：速度与成本的尖锐矛盾

现在我们来看看为什么不能简单地把 L1 Cache 做大。这主要围绕着两个核心矛盾：

1. 速度的牺牲：
物理距离与电信号延迟： 缓存做的越大，里面的存储单元就越多。要访问到这些存储单元，电信号就需要走更长的物理路径。即使是在同一个芯片上，光速的传播也需要时间。缓存越大，从触发读取信号到数据真正到达 CPU 核心的时间（访问延迟）就会显著增加。L1 Cache 的设计就是要将这个延迟压到最低，所以它的容量就受到物理尺寸的严格限制。
电路复杂度与功耗： 大容量的缓存意味着更多的存储单元，以及更复杂的地址译码、读写控制电路。这些电路需要更多的晶体管，消耗更多的电力，并且会产生更多的热量。CPU 的核心已经非常复杂了，再塞入一个巨大的 L1 Cache，会让整个核心的功耗和散热设计变得极其困难。而且，更大的缓存电路也意味着更高的运行频率难以维持，因为时钟信号在更大的电路中同步起来更困难。
命中率的边际效应： L1 Cache 的工作原理是基于局部性原理（时间局部性和空间局部性）。CPU 在执行程序时，往往会反复访问同一小部分数据和指令，或者紧密关联的数据。L1 Cache 的容量设计就是为了最大化覆盖这些“热点”区域。当容量增加到一定程度后，再继续增加，新加入的缓存空间可能存储的指令和数据并不是 CPU 立刻需要的，这样一来，命中率提升的边际效益就递减了。也就是说，你花大价钱增加了很多容量，但实际能提高多少性能却不那么明显了，反而牺牲了速度。

2. 成本的飙升：
昂贵的 SRAM 技术： 缓存（无论是 L1、L2 还是 L3）通常使用静态随机存取存储器（SRAM）技术来制造。SRAM 速度快，但与动态随机存取存储器（DRAM，也就是我们说的内存）相比，它需要更多的晶体管来存储一个比特的数据（通常是 6 个晶体管），因此体积更大，制造成本也更高。
芯片面积是宝贵的资源： CPU 芯片的制造是极其昂贵的，每一平方毫米的硅片都代表着巨大的成本。缓存占用了相当大一部分的芯片面积。如果把 L1 Cache 做得很大，直接就会导致芯片整体面积的急剧增加。而芯片面积越大，良品率就越低（制造过程中更容易出现缺陷），单位芯片的成本就越高。对于一款面向大众市场的 CPU 来说，成本是决定其竞争力的关键因素之一。
CPU 核心的优先级： CPU 内部最宝贵的资源是计算核心本身。工程师们会优先保证计算核心有足够的空间和资源来优化其性能，比如增加更多的执行单元、改进指令流水线等。而缓存的设计，需要在满足核心需求的前提下，在速度、容量和成本之间找到一个最佳平衡点。L1 Cache 的“小”就是这个平衡点的一个体现。

为什么不把 L2/L3 Cache 的容量分摊给 L1？

你可能会想，既然 L1 Cache 慢了就完了，那不如把 L2、L3 Cache 的部分容量放到 L1 里，让 L1 稍微慢一点点，但容量大很多，这样岂不是两全其美？

事实并非如此。CPU 的缓存层级设计是一个精妙的系统工程：

层级结构的优势： 各级缓存的设计目标不同。L1 Cache 是“最前线”，追求极致的速度，牺牲容量；L2 Cache 是“第二道防线”，容量比 L1 大，速度比 L1 慢一点，用来补充 L1 的不足；L3 Cache（或称 L4 Cache，甚至还有 LLC Last Level Cache）容量更大，速度更慢，用于缓存更多的数据，减少访问内存的次数。这种层层递进的设计，通过容量和速度的权衡，能够提供一个整体上很高的数据访问效率。
L1 的特殊角色： 如果把 L2 的容量分摊到 L1，那么 L1 的访问延迟就会显著增加，可能从几个时钟周期增加到十几、二十几个时钟周期。一旦 L1 的延迟增加，CPU 核心就不得不花更多的时间等待数据，这将严重打击核心的整体吞吐量和效率。即使 L1 容量大了，但等待时间长了，CPU 核心大部分时间都处于空闲状态，整体性能反而会下降。
L2/L3 的作用： L2 和 L3 Cache 的设计就是为了服务于 L1。它们可以存储那些 L1 容量不足而暂时被淘汰出局的数据。如果 L1 本身就变得非常大且慢，那么 L2 的意义就会被削弱，甚至 L2 的缓存效率也会受到影响。

总结一下：

CPU 的一级缓存之所以不能做得大，不是技术上完全不可能，而是出于性能、功耗、成本和整体系统效率的综合考量。

速度是 L1 Cache 的生命线。 它的设计目标是提供最短的访问延迟，以匹配 CPU 核心的运行速度。容量的增加会直接导致延迟的增加，这与 L1 的核心定位相悖。
物理限制与电路设计。 更大的缓存意味着更大的芯片面积、更复杂的电路、更高的功耗和更多的热量，这些都会显著增加制造成本和设计难度。
局部性原理的边际效应。 L1 Cache 的容量已经足够覆盖大多数高频访问的数据和指令。再大的话，性价比并不高。
层级缓存的协同工作。 各级缓存有各自的职责，它们协同工作才能最大化 CPU 的整体性能。简单地增大 L1 会破坏这种平衡。

所以，我们看到的 L1 Cache 通常只有几十 KB（例如 32KB 或 64KB），这个容量虽然看起来很小，但却是目前处理器设计在速度、功耗和成本之间找到的一个相对最优的平衡点，用以满足 CPU 核心对数据的极速获取需求。

网友意见

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来尝试写一个答案，提供一个电路到系统设计的视角吧。

1）首先需要明确的是，即便是数字电路，决定速度的也不是频率，频率实际上还是受逻辑电路的充放电物理时间约束决定。比如逻辑电路信号达到建立到稳定的时间是1ns，那就可以跑到1Ghz，如果是10ns，就只能跑在100Mhz。为了提高频率需要不停插D触发器，降低每段逻辑电路的充放电时间。但是代价是一件事变成好多个周期才完成，一条指令的运行时间就分割成了单周期延时*周期数，D触发器优化的tradeoff也就出现在这里。比如插一级D触发器，每一级电路可能降到60ns，需要2个时钟周期，虽然频率提高到133Mhz，但一件事完成的时间反而提升到120ns；这个太展开了就不说了。总之知道这些就同时知道不同电路的频率和性能是没有绝对对应关系的。

2）最底层，cmos电路可以简化为一堆级联的rc电路，逻辑功能的1/0本质上是c的充放电。那么既然是rc电路，就可以理解rc乘积越大，充放电时间越长。因此mos管的面积越大，r约小但c越大。这里是一部分需要取舍的地方来找到最合适的rc乘积，这是单管尺寸优化的tradeoff。cache多采用sram，6个管子才能完成1bit，而且p管空穴导电电阻率大，比如亚微米的时代p是n管2倍大，而dram也就一个nmos管再加个电阻，体积小很多很多。这就决定了sram做不大。更何况L1优化要做速度优化，每个管子体积是小不了的，所以单个bit的体积比l2/l3的sram又要大不少，因此l1的代价是非常高的

3）这还没完，上面讲的是一个bit的情况。如果一堆呢？这就要提扇入扇出了。数字电路的选择不是for一样去找，而是map reduce的样子，所以输入地址线需要连到每一个cache line的单元，也就是这些下一级的管子的电容直接并联形成一个超大电容。所以在地址信号来的时候，每一位上的0/1变换都会导致在给这个巨大的电容充放电。因此同时连入的路数（暂时可以等效为大小，下一条解释）越多，充放电越慢，筛选出需要cache line的速度也越慢。

4）这个时候就上升到系统级设计了。cache的寻址是比较白痴的，核心的部分是取出N位地址线中X位来选择cache line，剩下N-x位对比是否命中。比如地址线32位，cache有64个line，任何地址每个cache line都可以用，直接全部32根线都同时给64个line的比较器充电（也就是全相联）。慢都慢死了，怎么办呢？所以设计了组相联。先拿5根线选出1组2个，再拿剩下1根线选1/2，这样电容不就小多了么。所以就变成了具有32组的2路组相连。那如法炮制下去，不分青红皂白，就拿6根线找到cache line，剩下28条看是不是需要的，这就成了直接映射。这下皆大欢喜了，扇出降到了最小，不用给那么多电容充电了，一定运行的很快，频率高的飞起。

5）然而现实是残酷的，直接映射的代价是，每个地址只能对应某一个cache line，比如访问1000001和200001地址会不停洗刷同一块cache line，那么命中率会急剧下降，导致虽然充放电时间降低了，但是命中率下降带来的缺失惩罚加重了，还是不行。所以另外一个设计的trade-off就出来了，要有合适的组相联路数，但组数又不能太高也不能太低。

说到这里，核心的几个trade-off就出来了，

1）一组里面的路数不能太少，不然cache miss太多影响性能；但一组里面的路数也不能太多，不然扇出电容太大充电时间受不了；组数其实也不能太多，毕竟选组也是有扇出的。

2）尽管电容C可以靠降低mos管体积减小，但还是要足够大来降低电阻R，所以要找合适的尺寸平衡RC，优化充电时间

3）L1的sram做的比较大，面积和功耗受不了，为了保证数量，最优的RC也未必可以达到，所以面积限定下容量和充放电时间也是一对tradeoff

综上所述，每家设计商只能和代工厂不停磨合，找出在当前工艺和体系结构下最适合的L1尺寸设计。当然上面列出的只是一些通用的核心tradeoff，还有大量的只有在实际设计中的tradeoff，甚至和应用场景的统计数据也有关系，过于细节了就不表了
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首先明确的是，缓存都是SRAM，而SRAM都是CMOS器件，两个非门CMOS期间组成的一个bit的存储位，原理如下：(对原理不感兴趣的可直接拖到后面)

首先先说一下反相器，就是下图这个:

上面的是P沟道Mos管，下面的是N沟道Mos管，假设Vdd出有5V电压，Vss处接地。这里当我们在A处接上电压，N沟道Mos管导通，那么Q点就通过nMos管直接导通到Vss，也就是地，所以Q就是低电压，而当A出没有电压。上面的pMos管导通，Vdd处的5V电流顺着pMos点到通道Q点，这时候Q就是高电压，这样看Q点的电压与A点的输入总是相反，这个就叫CMOS反相器。

说完反相器，我们来看一下存储一个bit的SRAM的图是什么样的，两个大大的反相器就出来了。仔细看这个结构，两个反相器的输出Q又接在了对方的输入点上，这个结构为存储信号提供了基础。这一个bit的SRAM的有三个输入点，左边与右边的BL是信号输入，上面的WL是用来控制写入的。

这里以往这个SRAM写入一个1为例，如下图所示，我们把E的电平拉高，此时M5,M6就可以导通了，A,B两条线的信号可以走M5,M6走到Q’和Q处，我们在A输入低电平，B输入高电平。首先看左边的反相器，也就是A侧的，这个反相器的输入是B侧，因为B侧为高电平，所以这个反相器的输出Q’是低电平。而Q’又是右边反相器的输入，Q’又是低电平，那么右边的反相器的输出Q是高电平，而Q点恰好也接在了B的线上，也是高电平。我们把E点电压调低看看，这样两个反相器的输出Q总是高电平，Q’总是低电平，我们规定这种状态就存入了一个数据1.在读取的时候呢，我们直接把E点调高，让A，B两根线去感受这两侧电平，发现A为低电平，B为高电平，这样我们就知道这个SRAM存了一个1.相反，如果A为高电平，B为低电平，那么我们就判定存储了一个0，这就是6Mos管SRAM的存储结构。如果看到这迷迷糊糊，建议从新看一下，多理理就清楚了。

其次，L1,L2缓存各有各自的用途，这里就要明确另外一个概念，指令缓存与数据缓存。指令缓存是专门用来给CPU提供指令的，而数据缓存是专门给CPU提供数据的。而L2缓存是指令，数据并存的。L3缓存CPU所有核公用的，三级缓存分工不同，如果L2缓存去掉了，估计整个CPU的架构就要重新设计的。

并且缓存与缓存有一定的关系，比如Intel的处理器采用了Inclusive模式的缓存，这种模式下，L3的缓存包含了缓存的所有内容。也就是说L2缓存的内容是L3的子集，L1的内容又是L2的子集。如果L1做的很大，那么L2需要做的更大，L3呢，就需要更更大。而众所周知，缓存在CPU中所占有的面积是很大的，这个有人提到，这里还是要放一个图，所以L1做的很大的话，首先生产成本昂贵不说，CPU的面积也会增大，但是随着CPU工艺的提高，缓存也在逐渐变多。

而上述的问题对于AMD不存在，因为AMD使用的是Exclusive模式，而且内存中被缓存的内容会首先进入到L1缓存中，当L1的缓存占满后，会把优先级可能没那么高的数据放入L2，如果L2也被占满，就移到L3，如果L3也满了，直接淘汰掉。AMD的三层缓存更像三个仓库，L1是最近的小仓库，拿起来更方便，L1满了就往L2那个仓库里扔，L2满了，就往L3扔。

当然，上述的缓存模式近些年来Intel逐渐采用Inclusive和Exclusive混合的模式，也就是L2和L3是Exclusive的，L1和L2是Inclusive的。因为这种模式会造成缓存空间的浪费。

还有一些别的关于缓存的基本知识，可以参见这篇文章。

如有错误，欢迎各位指出，感谢。

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