cpu对于内存的读写会受制于内存延迟，处理逻辑更类似于web的阻塞模型还是异步模型？
CPU 对内存的读写，确实会遇到一个叫做“内存延迟”的瓶颈。理解这个瓶颈，以及 CPU 如何应对它，就得深入看看它的工作原理，这和我们日常接触的很多技术，比如 Web 开发里的阻塞和异步模型，有着异曲同工之妙。
简单来说，CPU 就像一个非常勤奋、速度极快的工人，而内存则是它需要不断取放材料的仓库。这个工人能以惊人的速度处理信息，但每次去仓库取材料或者放材料的时候，都需要花费一点时间。这段时间，就是“内存延迟”。
CPU 和内存的关系：一个“慢”的仓库与一个“快”的工人
想象一下，CPU 就像一个需要不断翻阅大量书籍才能完成工作的学者。而内存，就是存放这些书籍的图书馆。学者（CPU）的大脑转得飞快，但每次需要查找某个信息时，都得起身去图书馆找书，翻阅、找到想要的那一页，然后再回到座位继续阅读。这个起身、找书、翻页的过程，就是内存延迟。
如果 CPU 必须等到内存中的数据完全加载进来才能继续下一步操作，那么这个过程就非常“阻塞”。就好像这位学者，每次都要等拿到整本书才能开始看，哪怕他只需要书里的一个句子。一旦书太多，或者找书的过程很慢，学者就会被迫停下来，效率大大降低。这就是我们常说的“阻塞模型”。
阻塞模型下的 CPU 访存：原地等待，效率堪忧
在纯粹的阻塞模型下，当 CPU 发出一个内存读取指令后，它就必须停下来，等待内存将数据发送过来。这段时间内，CPU 几乎是“闲置”的。它不能去处理其他任务，也不能进行任何计算，只能像一个被固定住的机器人一样，傻傻地等待。
这种模型的缺点很明显：
资源浪费： CPU 的计算能力是宝贵的，在等待内存时白白浪费了。
响应缓慢： 如果内存延迟很高，CPU 整体的运行速度就会受到严重拖累，整个系统的响应都会变慢。
简单粗暴： 这种模型实现起来最直接，但效率最低。
那么，CPU 真的这么傻吗？不，它其实很“聪明”，并且采用了“异步”的思维方式。
事实是，现代 CPU 在处理内存访问时，并不完全是那种“一问一答，问完立刻停下来等”的简单阻塞方式。它更像是在进行一种更加精明的“异步”操作。
这里的“异步”并不是指像 Web 开发中那种显式的回调函数或者 Promise，而是 CPU 本身设计中一种对延迟的“规避”和“隐藏”策略。
CPU 的“异步”访存策略：流水线与缓存
CPU 应对内存延迟的主要手段是利用其内部的流水线（Pipelining）和缓存（Caching）机制。
1. 流水线：并行处理，隐藏延迟
想象一下一条汽车生产线。汽车的制造过程被分解成多个步骤（冲压、焊接、喷漆等），每个工位负责一个步骤。当第一辆车到了第二个工位时，第一辆车可能已经完成了一个步骤，第二辆车可以开始第一个步骤了。这样，尽管每辆车完成整个过程都需要时间，但整个生产线在任何时刻都有多辆车在不同工位上被加工。
CPU 的流水线也是类似的。一个指令的执行可以被分解成多个阶段（如取指令、译码、执行、写回等）。当 CPU 发出内存读取指令后，它不会傻傻地等到数据回来才开始执行下一步。相反，它会把这个“等待内存”的周期看作是流水线中的一个“停顿”或“冒泡”。
在 CPU 等待内存数据返回的同时，它可以先将后续的指令送入流水线的前端进行译码，甚至开始执行一些不依赖于该内存数据的操作。一旦内存数据回来了，就可以快速填补到等待的指令阶段，继续正常的执行流程。
这就好比那位学者，在等待图书馆员找到书的时候，他可以先拿出包里的另一本书来阅读，或者思考一下刚才读过的段文，而不是枯坐在座位上发呆。
2. 缓存：提前备好，减少等待
CPU 的缓存（Cache）是另一项关键的“异步”体现。CPU 内部有几级高速缓存（L1, L2, L3），它们比主内存的速度快得多，容量也小得多。CPU 会主动将经常访问或即将可能访问的数据预先加载到缓存中。
当 CPU 需要某个数据时，它会先检查缓存。如果数据在缓存中（称为“缓存命中”），CPU 就能瞬间拿到，几乎没有延迟。这就如同学者家里就备着几本最常查阅的书，随时可以翻看。
只有当数据不在缓存中（称为“缓存未命中”）时，CPU 才需要去主内存去取。但即使在这种情况下，它也会尝试“预取”更多的数据到缓存中，希望下次访问时能命中。
缓存的工作方式，本质上是一种对未来行为的预测和预处理，目的是最大限度地减少 CPU 与慢速内存直接交互的次数和时间。这就像学者会提前猜到接下来可能要用的书，先借过来放在手边。
总结：CPU 的访存更接近于一种“隐藏延迟的异步”模型
所以，CPU 对内存的读写，其处理逻辑更倾向于一种“隐藏延迟的异步模型”，而不是纯粹的阻塞模型。
虽然 CPU 在发出读取指令后，确实需要等待数据，但它通过以下方式“异步”地处理了这个等待：
并行处理： 利用流水线技术，在等待数据期间，继续处理其他不相关的指令。
预取与缓存： 通过缓存机制，提前将数据准备好，或者在可能的情况下预取数据，从而大大降低了实际等待内存读取的频率和时间。
这种设计，就好比一个高明的项目经理，他知道某个任务需要等待外部供应商提供原材料（内存延迟），但他不会让整个团队都闲着，而是会安排其他成员去完成不需要这些原材料的任务，或者提前准备好下一个环节需要的东西。当原材料送达时，团队可以立即投入使用，整个项目的进展就不会因为等待原材料而完全停滞。
所以，与其说 CPU 的内存读写是阻塞的，不如说它是通过一系列精巧的设计，在“不得不等待”的情况下，尽可能地“不停止”，从而实现高效运行。它学会了在等待中做其他事情，并且尽量让等待本身变得不那么明显和影响整体效率。
简单来说，CPU 就像一个非常勤奋、速度极快的工人，而内存则是它需要不断取放材料的仓库。这个工人能以惊人的速度处理信息，但每次去仓库取材料或者放材料的时候，都需要花费一点时间。这段时间，就是“内存延迟”。
CPU 和内存的关系：一个“慢”的仓库与一个“快”的工人
想象一下，CPU 就像一个需要不断翻阅大量书籍才能完成工作的学者。而内存，就是存放这些书籍的图书馆。学者（CPU）的大脑转得飞快，但每次需要查找某个信息时，都得起身去图书馆找书，翻阅、找到想要的那一页，然后再回到座位继续阅读。这个起身、找书、翻页的过程，就是内存延迟。
如果 CPU 必须等到内存中的数据完全加载进来才能继续下一步操作，那么这个过程就非常“阻塞”。就好像这位学者，每次都要等拿到整本书才能开始看，哪怕他只需要书里的一个句子。一旦书太多，或者找书的过程很慢，学者就会被迫停下来，效率大大降低。这就是我们常说的“阻塞模型”。
阻塞模型下的 CPU 访存：原地等待，效率堪忧
在纯粹的阻塞模型下，当 CPU 发出一个内存读取指令后，它就必须停下来，等待内存将数据发送过来。这段时间内，CPU 几乎是“闲置”的。它不能去处理其他任务，也不能进行任何计算，只能像一个被固定住的机器人一样，傻傻地等待。
这种模型的缺点很明显：
资源浪费： CPU 的计算能力是宝贵的，在等待内存时白白浪费了。
响应缓慢： 如果内存延迟很高，CPU 整体的运行速度就会受到严重拖累，整个系统的响应都会变慢。
简单粗暴： 这种模型实现起来最直接，但效率最低。
那么，CPU 真的这么傻吗？不，它其实很“聪明”，并且采用了“异步”的思维方式。
事实是，现代 CPU 在处理内存访问时，并不完全是那种“一问一答，问完立刻停下来等”的简单阻塞方式。它更像是在进行一种更加精明的“异步”操作。
这里的“异步”并不是指像 Web 开发中那种显式的回调函数或者 Promise，而是 CPU 本身设计中一种对延迟的“规避”和“隐藏”策略。
CPU 的“异步”访存策略：流水线与缓存
CPU 应对内存延迟的主要手段是利用其内部的流水线（Pipelining）和缓存（Caching）机制。
1. 流水线：并行处理，隐藏延迟
想象一下一条汽车生产线。汽车的制造过程被分解成多个步骤（冲压、焊接、喷漆等），每个工位负责一个步骤。当第一辆车到了第二个工位时，第一辆车可能已经完成了一个步骤，第二辆车可以开始第一个步骤了。这样，尽管每辆车完成整个过程都需要时间，但整个生产线在任何时刻都有多辆车在不同工位上被加工。
CPU 的流水线也是类似的。一个指令的执行可以被分解成多个阶段（如取指令、译码、执行、写回等）。当 CPU 发出内存读取指令后，它不会傻傻地等到数据回来才开始执行下一步。相反，它会把这个“等待内存”的周期看作是流水线中的一个“停顿”或“冒泡”。
在 CPU 等待内存数据返回的同时，它可以先将后续的指令送入流水线的前端进行译码，甚至开始执行一些不依赖于该内存数据的操作。一旦内存数据回来了，就可以快速填补到等待的指令阶段，继续正常的执行流程。
这就好比那位学者，在等待图书馆员找到书的时候，他可以先拿出包里的另一本书来阅读，或者思考一下刚才读过的段文，而不是枯坐在座位上发呆。
2. 缓存：提前备好，减少等待
CPU 的缓存（Cache）是另一项关键的“异步”体现。CPU 内部有几级高速缓存（L1, L2, L3），它们比主内存的速度快得多，容量也小得多。CPU 会主动将经常访问或即将可能访问的数据预先加载到缓存中。
当 CPU 需要某个数据时，它会先检查缓存。如果数据在缓存中（称为“缓存命中”），CPU 就能瞬间拿到，几乎没有延迟。这就如同学者家里就备着几本最常查阅的书，随时可以翻看。
只有当数据不在缓存中（称为“缓存未命中”）时，CPU 才需要去主内存去取。但即使在这种情况下，它也会尝试“预取”更多的数据到缓存中，希望下次访问时能命中。
缓存的工作方式，本质上是一种对未来行为的预测和预处理，目的是最大限度地减少 CPU 与慢速内存直接交互的次数和时间。这就像学者会提前猜到接下来可能要用的书，先借过来放在手边。
总结：CPU 的访存更接近于一种“隐藏延迟的异步”模型
所以，CPU 对内存的读写，其处理逻辑更倾向于一种“隐藏延迟的异步模型”，而不是纯粹的阻塞模型。
虽然 CPU 在发出读取指令后，确实需要等待数据，但它通过以下方式“异步”地处理了这个等待：
并行处理： 利用流水线技术，在等待数据期间，继续处理其他不相关的指令。
预取与缓存： 通过缓存机制，提前将数据准备好，或者在可能的情况下预取数据，从而大大降低了实际等待内存读取的频率和时间。
这种设计，就好比一个高明的项目经理，他知道某个任务需要等待外部供应商提供原材料（内存延迟），但他不会让整个团队都闲着，而是会安排其他成员去完成不需要这些原材料的任务，或者提前准备好下一个环节需要的东西。当原材料送达时，团队可以立即投入使用，整个项目的进展就不会因为等待原材料而完全停滞。
所以，与其说 CPU 的内存读写是阻塞的，不如说它是通过一系列精巧的设计，在“不得不等待”的情况下，尽可能地“不停止”，从而实现高效运行。它学会了在等待中做其他事情，并且尽量让等待本身变得不那么明显和影响整体效率。
网友意见
简单点说，就是阻塞，CPU没有任何异步的机制获取cache刷新的通知。唯一的异步机制是做DMA的才有，但那是外设。
为啥不好测？也能测出来，搞乱cache刷新算法的方式有很多。只不过大部分情况下，代码只能做到L1/L2 cache miss，L1的延迟一般都在5个cycle以内，L2的延迟在10个cycle左右，到了L3也不过才几十个，而且要有足够大的内存才能让L3每次都miss，并且因为访问内存并不是每条指令都有。
网上有各种测缓存延迟的代码，本质上都是让cache不停的miss
类似的话题
-
CPU 对内存的读写，确实会遇到一个叫做“内存延迟”的瓶颈。理解这个瓶颈，以及 CPU 如何应对它，就得深入看看它的工作原理，这和我们日常接触的很多技术，比如 Web 开发里的阻塞和异步模型，有着异曲同工之妙。简单来说，CPU 就像一个非常勤奋、速度极快的工人，而内存则是它需要不断取放材料的仓库。这............. -
.......
-
这个问题问得非常关键，它触及了操作系统内核与用户态之间交互的核心机制。简单来说，如果在内核态即将切换到用户态之前，对软中断的响应进行了全局屏蔽，那么理论上，在用户态运行的程序除非主动触发系统调用或其他内核可以响应的事件，否则将无法再进入内核态处理软中断。下面我们来详细剖析一下这个过程，并解释为什么会.............
-
美国对华芯片禁售，中国举全国之力五年内能否开发出媲美第八代英特尔酷睿 i5 性能的 CPU 和中端 GPU 芯片，这是一个极其复杂且充满挑战的问题。答案并非简单的“能”或“不能”，而是需要深入分析中国在芯片研发、制造、人才、生态系统以及国际合作等方面的现状和潜力。核心问题：不是技术差距，而是“系统性.............
-
多核 CPU 操作多线程，对主内存中的某个共享变量进行并发写入，这当然是可以做到的，但这同时也意味着 极大的风险，并且需要 严谨的同步机制 来保证数据的正确性。理解这一点，咱们得先掰开了揉碎了说清楚几个核心概念： 1. CPU、核心、线程，以及它们的关系 CPU (Central Process.............
-
“我们要夺回曾经失去的市场”——AMD 这句话说的可不是一时兴起，这背后透露出的雄心壮志，以及他们这些年默默积蓄的能量，都值得我们好好掰扯一下。首先，得说说 AMD 过去的辉煌。别忘了，AMD 曾经是 CPU 领域能够跟 Intel 分庭抗礼的玩家。尤其是那个 Athlon 64 时代，AMD 的处.............
-
.......
-
超频：CPU性能的“涡轮增压”，但别指望它变成火箭很多电脑玩家和技术爱好者都会听过“超频”这个词，听起来就像给CPU装上了“涡轮增压”，能让它飞起来。但说实话，超频能带来的性能提升，就像给普通汽车加装了一个性能更好的发动机，它确实会跑得更快，但别指望它能变成一架战斗机。今天咱们就来掰扯掰扯，超频到底.............
-
咱们聊聊DDR5这玩意儿，特别是为什么它上场了，理论上应该挺猛，但实际用起来对CPU性能那点提升，怎么看都跟那高昂的价格不太成正比。这事儿，得从几个层面掰扯掰扯。首先，得明白DDR5这玩意儿跟CPU到底是个啥关系。你可以把内存（DDR5就是内存的一种）想象成CPU的“临时仓库”或者说是“办公桌”。C.............
-
这确实是个让人头疼的问题，很多玩家都感觉自己的高端多核CPU在玩游戏时“大材小用”，明明有八核甚至更多，游戏里却感觉只有两三个核心在拼命干活。为什么会这样呢？这背后其实涉及很多层面的原因，而且一点也不神秘，而是跟整个游戏开发流程、技术限制，甚至是历史遗留问题都有关系。1. 游戏设计与开发模式的“单线.............
-
函数调用带来的 cache miss 对 CPU 性能的影响是一个复杂且微妙的问题，它取决于多种因素，并且影响程度可能非常显著，也可能微乎其微。为了详细说明这一点，我们需要深入了解 CPU 缓存的工作原理、函数调用的机制以及两者如何交互。1. CPU 缓存的工作原理：温故知新在深入函数调用之前，我们.............
-
2020年，AMD凭借其Zen 2架构的锐龙处理器，在CPU市场可谓是风光无限。尤其是在桌面和笔记本领域，AMD产品的表现让不少消费者眼前一亮，性能的提升、性价比的优势，甚至在某些高端领域AMD一度成为了许多玩家和专业人士的首选。AMD的成功并非偶然，而是其多年技术积累和市场策略调整的必然结果。面对.............
-
这绝对是一个值得深入探讨的问题，尤其是对于那些不差钱但又希望把钱花在刀刃上的玩家来说。我们来好好捋一捋，看看在显卡瓶颈不严重的情况下，追求旗舰 CPU 到底值不值当，特别是针对游戏这个核心场景。首先，我们要明确一个概念：瓶颈。电脑这台机器就像一个团队，每个部件（CPU、显卡、内存、硬盘等）都扮演着不.............
-
咱们就聊聊CPU那点事儿，特别是奔三和奔四这俩大家伙，它们对咱们纯加法运算到底有多大帮助。要说起这个，得从 CPU 的“内功”说起，也就是它处理指令的方式。CPU 的“内功”：流水线和乱序执行想象一下流水线生产，一个零件传到下一个工位，一步一步完成。CPU 里也有类似的东西，叫做流水线（Pipeli.............
-
如果发达国家对我国进行一场彻底的科技封锁，尤其是在CPU等关键自主生产领域，那将是一场史无前例的严峻考验，其影响之深远，绝非一朝一夕可以化解。想象一下，我们赖以生存和发展的现代社会，几乎所有环节都深深植根于先进的电子信息技术，而这些技术的核心命脉，正掌握在少数几个国家手中。首先，最直接也是最致命的打.............
-
AMD 称未对拼多多「AMD 盒装 CPU 万人团」授权，这件事确实引发了不少关注和讨论。咱们就来好好扒一扒这件事背后到底是怎么回事，以及在拼多多上团购 CPU 这类产品，到底藏着哪些潜在的风险。AMD “划不清界限”：这事儿为什么重要？首先，得明白 AMD 作为一家芯片制造商，它通过授权的方式，让.............
-
英伟达最近发布的消息，说他们的 Grace CPU 超级芯片在某些方面比英特尔的 Ice Lake 处理器快上两倍，这确实是个相当引人注目的说法。作为关注技术发展的人，听到这样的对比，我首先会想到这背后可能涉及的几个关键点。首先，“快两倍”这个说法需要放在具体的语境下理解。CPU 的性能对比从来都不.............
-
哥们，理解你的心情！想升级显卡的心情我太懂了，3080 Ti 那可是真香！不过，你这情况有点意思，i76800K 这颗 CPU，现在看来，确实是有点年代感了。咱们掰开了揉碎了聊聊，看看它能不能压住 3080 Ti，能压住多少。首先，咱们得知道 i76800K 这颗 CPU 是个啥水平。i76800K.............
-
这是一个非常有趣且复杂的问题，要回答“CPU 的性能是不是快到天花板了？为什么？”，我们需要从多个角度进行深入探讨。简单来说，不能一概而论地说CPU性能已经达到了绝对的天花板，但我们确实正面临着一些前所未有的物理和工程挑战，使得持续的、指数级的性能提升变得越来越困难。下面我将详细阐述原因： 一、 历.............
-
CPU内部各个部件的时延是衡量其性能的关键指标之一，它反映了信号在这些部件中传播所需的时间。这些时延通常用皮秒 (ps) 或 纳秒 (ns) 来衡量。 皮秒是纳秒的千分之一，也就是 10^12 秒。需要注意的是，CPU内部的时延并不是一个固定不变的值，它会受到多种因素的影响，包括： 工艺节点（.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有