现在主存的速度已经超过CPU的速度，那么CPU片内的cache是否可以取消？
主存速度的提升，尤其是DRAM技术的发展，确实在一定程度上缩小了它与CPU核心速度之间的差距。这自然会引发一个疑问：在这样的背景下，CPU片内的Cache是否还有存在的必要？
要回答这个问题，我们需要深入理解Cache的作用、CPU和主存的工作原理，以及它们之间“速度鸿沟”的本质。
CPU与主存的“速度鸿沟”：一个未被完全填平的差距
虽然主存速度在提升，但CPU核心内部处理指令和数据的速度，仍然是指数级领先的。CPU核心每时每刻都在产生海量的数据访问请求，而DRAM技术在物理层面存在固有的延迟和带宽限制。
1. 延迟（Latency）： 这是指从CPU发出数据请求到数据真正送达CPU所需的时间。即使DRAM的访问速度再快，也无法做到“瞬时”响应。CPU核心每时每刻都在执行指令，它需要连续不断地获取指令和数据。如果每一次访问都需要等待主存那段不可避免的延迟，即使是一点点的延迟，累积起来也会对CPU的整体性能造成巨大影响。想象一下，CPU像一个饥渴的战士，而主存就像一个供应站。即使供应站离得不远了，士兵每次去都要排队、装弹，这种等待会严重影响他的作战效率。Cache就像是士兵身边的小背包，里面放着他最常用的武器和弹药，这样他就不需要每次都跑回供应站。
2. 带宽（Bandwidth）： 这是指单位时间内CPU可以从主存获取的数据量。虽然DRAM的带宽也在不断提升，例如通过增加内存通道、提高DDR频率等手段，但CPU内部的数据通路，特别是寄存器和执行单元之间，其数据交换速度是远超主存能够提供的。CPU内部的流水线、乱序执行、预测执行等技术，都是为了最大限度地利用CPU核心的处理能力，而这些都需要极高的指令和数据吞吐量。如果主存无法提供足够的数据，CPU的核心就会因为“饥饿”而停滞，大量的晶体管在空转，这是巨大的资源浪费。
Cache存在的根本价值：局部性原理与性能加速
Cache之所以能够成为CPU设计的基石，核心在于利用了程序访问数据的局部性原理：
1. 时间局部性（Temporal Locality）： 如果一个数据项在最近被访问过，那么它在不久的将来很有可能再次被访问。例如，一个循环中的变量，或者一个函数中的局部变量。
2. 空间局部性（Spatial Locality）： 如果一个数据项被访问了，那么与它在存储器中相邻的数据项也很可能在不久的将来被访问。例如，顺序执行的指令，或者一个数组中的元素。
Cache正是基于这两个原理设计的。它是一个容量较小但速度极快的数据存储区域，位于CPU核心和主存之间。当CPU需要访问数据时，会先在Cache中查找。
Cache Hit（命中）： 如果数据在Cache中，CPU可以立即、高速地获取，这个过程非常快，几乎感受不到延迟。
Cache Miss（未命中）： 如果数据不在Cache中，CPU才需要去主存中查找，并将数据块（通常是Cache Line）一起调入Cache，然后再提供给CPU。
为什么主存速度提升也不能取代Cache？
即使主存速度已经“追赶”了不少，但“追赶”不等于“相等”，更不等于“超越”CPU核心的处理速度。
1. “平均”延迟依然是瓶颈： 即使是最快的DDR5内存，其延迟相对于CPU核心的访问周期来说，依然是数倍甚至数十倍的差距。Cache的命中率一旦很高（通常在90%以上），CPU访问数据的平均延迟就能被极大地降低。一个95%命中率的Cache，即使每次未命中都要去慢速主存读取，其平均访问时间也可能比直接访问主存快上一个数量级。
2. 吞吐量（带宽）的本质差异： 即使主存带宽提升，CPU内部并行处理能力是巨大的。多个核心、多条流水线、SIMD指令（单指令多数据流）等等，都在以极高的速度消耗数据。Cache提供了与CPU内部数据通路相匹配的高带宽，保证了CPU核心能够持续、高效地获取指令和数据，避免“空等”。
3. 功耗和成本： SRAM（Cache使用的内存技术）虽然速度快，但其单位容量的功耗和成本远高于DRAM。将所有需要的数据都存储在与CPU核心同等速度的SRAM中，对于芯片面积、功耗和制造成本来说都是不可承受的。Cache是一种权衡，它在速度、容量、功耗和成本之间找到了一个最优解。
4. 层次化结构的优势： 现代CPU设计采用的是多级Cache（L1、L2、L3）。
L1 Cache：最靠近CPU核心，速度最快，容量最小，主要存放当前最常用和最即将用到的数据和指令。
L2 Cache：比L1慢一些，容量大一些，作为L1的补充。
L3 Cache：更大，速度更慢，通常由CPU的所有核心共享，用于进一步降低访问主存的频率。
这种层次化的设计，就像我们前面提到的士兵身上的“小背包”加上“弹药箱”，层层递进，最大限度地满足CPU对数据的渴求。即使L1、L2因为主存提速而稍微缩小一些，L3乃至更深层次的缓存仍然是必不可少的。
总结
主存速度的提升，确实能够缓解CPU与主存之间的“速度鸿沟”，使得某些对缓存依赖度不那么高的场景下，性能损失不那么明显。但它并不能取消CPU片内Cache的必要性。
Cache存在的根本原因，是利用程序访问的局部性原理，以及CPU内部处理速度与主存之间固有的、且难以通过纯粹的DRAM技术完全弥合的“速度鸿沟”。Cache提供了近乎CPU核心访问速度的高速缓冲区，保证了CPU能够持续、高效地获取指令和数据，从而发挥其强大的计算能力。
可以想象，即使未来主存速度再快，只要CPU核心的处理速度依然比主存快一个数量级以上，并且程序依然表现出显著的局部性特征，那么Cache作为一种加速机制，其价值就不会消失。它只是会根据主存技术的进步，在容量、速度和结构上进行相应的调整和优化。Cache是一种解决“访问时间”和“访问速度”不匹配问题的经典且有效的设计，它不会因为主存速度的进步而失去其存在的根基。
要回答这个问题，我们需要深入理解Cache的作用、CPU和主存的工作原理，以及它们之间“速度鸿沟”的本质。
CPU与主存的“速度鸿沟”：一个未被完全填平的差距
虽然主存速度在提升，但CPU核心内部处理指令和数据的速度，仍然是指数级领先的。CPU核心每时每刻都在产生海量的数据访问请求，而DRAM技术在物理层面存在固有的延迟和带宽限制。
1. 延迟（Latency）： 这是指从CPU发出数据请求到数据真正送达CPU所需的时间。即使DRAM的访问速度再快，也无法做到“瞬时”响应。CPU核心每时每刻都在执行指令，它需要连续不断地获取指令和数据。如果每一次访问都需要等待主存那段不可避免的延迟，即使是一点点的延迟，累积起来也会对CPU的整体性能造成巨大影响。想象一下，CPU像一个饥渴的战士，而主存就像一个供应站。即使供应站离得不远了，士兵每次去都要排队、装弹，这种等待会严重影响他的作战效率。Cache就像是士兵身边的小背包，里面放着他最常用的武器和弹药，这样他就不需要每次都跑回供应站。
2. 带宽（Bandwidth）： 这是指单位时间内CPU可以从主存获取的数据量。虽然DRAM的带宽也在不断提升，例如通过增加内存通道、提高DDR频率等手段，但CPU内部的数据通路，特别是寄存器和执行单元之间，其数据交换速度是远超主存能够提供的。CPU内部的流水线、乱序执行、预测执行等技术，都是为了最大限度地利用CPU核心的处理能力，而这些都需要极高的指令和数据吞吐量。如果主存无法提供足够的数据，CPU的核心就会因为“饥饿”而停滞，大量的晶体管在空转，这是巨大的资源浪费。
Cache存在的根本价值：局部性原理与性能加速
Cache之所以能够成为CPU设计的基石，核心在于利用了程序访问数据的局部性原理：
1. 时间局部性（Temporal Locality）： 如果一个数据项在最近被访问过，那么它在不久的将来很有可能再次被访问。例如，一个循环中的变量，或者一个函数中的局部变量。
2. 空间局部性（Spatial Locality）： 如果一个数据项被访问了，那么与它在存储器中相邻的数据项也很可能在不久的将来被访问。例如，顺序执行的指令，或者一个数组中的元素。
Cache正是基于这两个原理设计的。它是一个容量较小但速度极快的数据存储区域，位于CPU核心和主存之间。当CPU需要访问数据时，会先在Cache中查找。
Cache Hit（命中）： 如果数据在Cache中，CPU可以立即、高速地获取，这个过程非常快，几乎感受不到延迟。
Cache Miss（未命中）： 如果数据不在Cache中，CPU才需要去主存中查找，并将数据块（通常是Cache Line）一起调入Cache，然后再提供给CPU。
为什么主存速度提升也不能取代Cache？
即使主存速度已经“追赶”了不少，但“追赶”不等于“相等”，更不等于“超越”CPU核心的处理速度。
1. “平均”延迟依然是瓶颈： 即使是最快的DDR5内存，其延迟相对于CPU核心的访问周期来说，依然是数倍甚至数十倍的差距。Cache的命中率一旦很高（通常在90%以上），CPU访问数据的平均延迟就能被极大地降低。一个95%命中率的Cache，即使每次未命中都要去慢速主存读取，其平均访问时间也可能比直接访问主存快上一个数量级。
2. 吞吐量（带宽）的本质差异： 即使主存带宽提升，CPU内部并行处理能力是巨大的。多个核心、多条流水线、SIMD指令（单指令多数据流）等等，都在以极高的速度消耗数据。Cache提供了与CPU内部数据通路相匹配的高带宽，保证了CPU核心能够持续、高效地获取指令和数据，避免“空等”。
3. 功耗和成本： SRAM（Cache使用的内存技术）虽然速度快，但其单位容量的功耗和成本远高于DRAM。将所有需要的数据都存储在与CPU核心同等速度的SRAM中，对于芯片面积、功耗和制造成本来说都是不可承受的。Cache是一种权衡，它在速度、容量、功耗和成本之间找到了一个最优解。
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L2 Cache：比L1慢一些，容量大一些，作为L1的补充。
L3 Cache：更大，速度更慢，通常由CPU的所有核心共享，用于进一步降低访问主存的频率。
这种层次化的设计，就像我们前面提到的士兵身上的“小背包”加上“弹药箱”，层层递进，最大限度地满足CPU对数据的渴求。即使L1、L2因为主存提速而稍微缩小一些，L3乃至更深层次的缓存仍然是必不可少的。
总结
主存速度的提升，确实能够缓解CPU与主存之间的“速度鸿沟”，使得某些对缓存依赖度不那么高的场景下，性能损失不那么明显。但它并不能取消CPU片内Cache的必要性。
Cache存在的根本原因，是利用程序访问的局部性原理，以及CPU内部处理速度与主存之间固有的、且难以通过纯粹的DRAM技术完全弥合的“速度鸿沟”。Cache提供了近乎CPU核心访问速度的高速缓冲区，保证了CPU能够持续、高效地获取指令和数据，从而发挥其强大的计算能力。
可以想象，即使未来主存速度再快，只要CPU核心的处理速度依然比主存快一个数量级以上，并且程序依然表现出显著的局部性特征，那么Cache作为一种加速机制，其价值就不会消失。它只是会根据主存技术的进步，在容量、速度和结构上进行相应的调整和优化。Cache是一种解决“访问时间”和“访问速度”不匹配问题的经典且有效的设计，它不会因为主存速度的进步而失去其存在的根基。
网友意见
这两个频率根本不是同一个概念，没有可比性。
CPU 主频是 CPU 内部的流水线寄存器每秒翻转次数。
内存频率是内存总线（可以粗略认为是 DIMM 接口）的时钟频率。
CPU 并不是一个主频 tick 就能够取到一条指令并且执行完，因为 CPU 内部已经把一条指令分割成了流水线上的多个阶段，一条指令可能要好几个 tick 也就是经过好几个流水线阶段才能完整执行完。
内存也不是总线上的 CLK 的每个 edge（边缘）都会传输数据，因为内存有一个叫做 CL 的时序参数，某个 CLK 的边缘发起了读数据请求，但是后续多个 CLK 的边缘时间都是处于等待状态，只有等待 n 个 tick 后数据才会送到内存总线（DRAM 的 DATA 引脚）上，这里的 n 个周期就是内存的 CL 参数，也叫 CAS Latency， 列地址选择器延迟，它表明从选通一个列地址，到这个列地址上的数据真正送到 DATA 引脚之间需要等待多少个 CLK。所以这里就能看出实际上超内存频率和超时序对内存速度本身的影响都是微乎其微的，毕竟把频率提高了，那么 cl 延迟就得调高，把 cl 延迟降低了，那么频率也得跟着降低.因为一个 DRAM 颗粒的 IO 延迟是一个物理常数（类似于 RC 电路中的 ao τ 也就是时间常数），你无论怎么精挑细选出的频率和内存时序都只是在无限逼近这个时间常数而已，而且这个时间常数其实在 DRAM 颗粒的 datasheet 上是可以查出来的，它在最大最小温度下会分别有各自的 max 和 min 值。
例如上图是 ISSI 的一片 SDRAM 内存颗粒（板载在 Terasic DE2-115 FPGA开发板），可以看到这里 AC ELECTRICAL CHARACTERISTICS 表格中标明了内存各个操作时序的最长和最短时间间隔，单位是 ns 纳秒。
CPU 因为是 SRAM，并且 SRAM 本身的容量很小，所以行列选择的寻址速度很快（行列变多了，那么行列地址线就会变长，这上面的电场建立时间就会变长，这是很容易理解的道理），并且没有DRAM 那种内部电容需要定时 refresh 操作，所以读写时不会因为遇到需要 refresh 而要等待更久时间拿到数据，这才是 CPU 缓存为什么比内存块原因。
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