На что влияет оперативная память на компьютере и в играх

анонс новой утилиты измерения производительности с точки зрения приложений, зависимых от скорости работы памяти

Как правило, при тестировании производительности платформ акцент делается на процессорозависимые приложения. Но скорость системы зависит не только от центрального процессора. И сейчас мы даже не вспоминаем о графически насыщенных приложениях и использовании GPU для вычислений общего назначения, в которых значимую роль играет выбор видеокарты. Речь, как нетрудно догадаться, пойдет о влиянии производительности памяти, и нашей попытке количественно оценить это влияние.

Зависимость общей производительности системы от памяти имеет сложный характер, что затрудняет прямую оценку скорости памяти, то есть сравнения различных модулей. Например, память с частотой 1600 МГц имеет вдвое большую пропускную способность, чем 800-мегагерцовая. И синтетические тесты памяти прилежно выведут столбик в два раза выше. Но если вы протестируете целую систему с этими двумя видами памяти с помощью популярных тестовых приложений, на которых обычно тестируют процессоры, то и близко не получите двухкратной разницы в производительности. Интегральный индекс быстродействия может отличаться максимум на несколько десятков процентов.

Это делает синтетические тесты памяти малоинформативными с практической точки зрения. Нельзя, однако, поручиться и за то, что подход с применением реальных приложений дает нам стопроцентно достоверную картину, поскольку велика вероятность, что какие-то режимы, где производительность памяти действительно критична, остались без внимания и не были учтены.

Краткая теория

Чтобы понять специфику проблемы, рассмотрим принципиальную схему взаимодействия приложения, ЦП и подсистемы памяти. Уже давно для описания работы центрального процесса считается удачной аналогия с заводским конвейером. И движутся по этому конвейеру инструкции из программного кода, а функциональные модули процессора обрабатывают их словно станки. Тогда современные многоядерные ЦП будут подобны заводам с несколькими цехами. Например, работу технологии Hyper-Threading можно сравнить с конвейером, по которому едут вперемешку детали сразу нескольких автомобилей, и умные станки обрабатывают их одновременно, по метке на деталях определяя, к какой модели машины они относятся. Например, собирается красная и синяя машины, тогда красящий станок использует красную краску для деталей красной машины и синюю краску для синей. И поток деталей сразу для двух моделей позволяет лучше загрузить станки. А если аппарат для покраски будет иметь два распылителя, и сможет красить одновременно две детали в разные цвета, конвейер сможет работать на полную мощность вне зависимости от того, в каком порядке будут поступать детали. Наконец, последний писк моды, реализуемый в будущих процессорах AMD, в которых различные ядра ЦП будут иметь некоторые общие функциональные блоки, можно сравнить с идеей сделать часть особо громоздких и дорогих станков общей для двух цехов, чтобы сэкономить заводскую площадь и сократить капитальные затраты.

С точки зрения данной аналогии, системная память будет являться внешним миром, который поставляет на завод сырье и принимает готовый продукт, а кэш-память - это некий склад непосредственно на заводской территории. Чем больше у нас системной памяти, тем больший виртуальный мир мы можем обеспечивать выпускаемой продукцией, и чем больше частота ЦП и количество ядер, тем мощнее и производительнее наш завод. А чем больше размер кэш-памяти, то есть заводского склада, тем меньше будет обращений в системную память - запросов на поставку сырья и комплектующих.

Производительность памяти в этой аналогии будет соответствовать скорости транспортной системы по доставке сырья и отправке деталей во внешний мир. Допустим, доставка на завод осуществляется при помощи грузовиков. Тогда параметрами транспортной системы будут вместимость грузовика и скорость движения, то есть время доставки. Это хорошая аналогия, так как работа ЦП с памятью осуществляется с помощью отдельных транзакций с блоками памяти фиксированного размера, причем данные блоки расположены рядом, в одном участке памяти, а не произвольно. И для общей производительности завода важна не только скорость работы конвейера, но и оперативность подвоза компонентов и вывоза готовых изделий.

Произведение объема кузова на скорость движения, то есть количество грузов, которые можно перевезти в единицу времени, будет соответствовать пропускной способности памяти (ПСП). Но очевидно, что системы с одинаковой ПСП не обязательно равноценны. Важно значение каждого компонента. Скоростной маневренный грузовичок может оказаться лучше, чем большой, но медленный транспорт, так как необходимые данные могут лежать в различных участках памяти, расположенных далеко друг от друга, а вместимость грузовика (или объем транзакции) много меньше общего объема (памяти), и тогда даже большому грузовику придется совершить два рейса, и его вместимость не будет востребована.

Другие же программы имеют так называемый локальный доступ к памяти, то есть они читают или пишут в близко расположенные ячейки памяти - им относительно безразлична скорость случайного доступа. Это свойство программ объясняет эффект от наращивания объемов кэш-памяти в процессорах, которая, благодаря близкому расположению к ядру, в десятки раз быстрее. Даже если программа требует, например, 512 МБ общей памяти, в каждый отдельный небольшой промежуток времени (например, миллион тактов, то есть одна миллисекунда), программа может работать только с несколькими мегабайтами данных, которые успешно помещаются в кэше. И потребуется только обновлять время от времени содержимое кэша, что, в общем, происходит быстро. Но может быть и обратная ситуация: программа занимает всего 50 МБ памяти, но постоянно работает со всем этим объемом. А 50 МБ значительно превышают типичный размер кэша существующих настольных процессоров, и, условно говоря, 90% обращений к памяти (при размере кэша в 5 МБ) не кэшируются, то есть 9 из 10 обращений идут непосредственно в память, так как необходимых данных нет в кэше. И общая производительность будет почти полностью лимитирована скоростью памяти, так как процессор практически всегда будет находиться в ожидании данных.

Время доступа к памяти в случае, когда данных нет в кэше, составляет сотни тактов. И одна инструкция обращения к памяти по времени равноценна десяткам арифметических.

«Памятенезависимые» приложения

Позволим себе один раз использовать такой корявый термин для приложений, производительность в которых на практике не зависит от смены модулей на более высокочастотные и низколатентные. Откуда вообще такие приложения берутся? Как мы уже отметили, все программы имеют различные требования к памяти, в зависимости от используемого объема и характера доступа. Каким-то программам важна только общая ПСП, другие, наоборот, критичны к скорости доступа к случайным участкам памяти, которая иначе называется латентностью памяти. Но очень важно также, что степень зависимости программы от параметров памяти во многом определяется характеристиками центрального процессора - прежде всего, размером его кэша, так как при увеличении объема кэш-памяти рабочая область программы (наиболее часто используемые данные) может поместиться целиком в кэш процессора, что качественно ускорит программу и сделает её малочувствительной к характеристикам памяти.

Кроме того, важно, как часто в коде программы встречаются сами инструкции обращения к памяти. Если значительная часть вычислений происходит с регистрами, велик процент арифметических операций, то влияние скорости памяти снижается. Тем более что современные ЦП умеют изменять порядок выполнения инструкций и начинают загружать данные из памяти задолго до того, как те реально понадобятся для вычислений. Такая технология называется предвыборкой данных (prefetch). Качество реализации данной технологии также влияет на памятезависимость приложения. Теоретически, ЦП с идеальным prefetch не потребуется быстрая память, так как он не будет простаивать в ожидании данных.

Активно развиваются технологии спекулятивной предвыборки, когда процессор, даже ещё не имея точного значения адреса памяти, уже посылает запрос на чтение. Например, процессор для номера некоторой инструкции обращения к памяти запоминает последний адрес ячейки памяти, которая читалась. И когда ЦП видит, что скоро потребуется исполнить данную инструкцию, он посылает запрос на чтение данных по последнему запомненному адресу. Если повезет, то адрес чтения памяти не изменится, или изменится в пределах читаемого за одно обращение к памяти блока. Тогда латентность доступа к памяти отчасти скрадывается, поскольку параллельно с доставкой данных процессор исполняет инструкции, предшествующие чтению из памяти. Но, разумеется, такой подход не является универсальным и эффективность предвыборки сильно зависит от особенностей алгоритма программы.

Однако разработчики программ также в курсе характеристик современного поколения процессоров, и зачастую в их силах (при желании) оптимизировать объем данных таким образом, чтобы он помещался в кэш-памяти даже бюджетных процессоров. Если мы работаем с хорошо оптимизированным приложением - для примера можно вспомнить некоторые программы кодирования видео, графические или трехмерные редакторы, - у памяти, с практической точки зрения, не будет такого параметра, как производительность, будет только объем.

Еще одна причина, по которой пользователь может не обнаружить разницы при смене памяти, состоит в том, что она и так слишком быстрая для используемого процессора. Если бы сейчас все процессоры вдруг замедлились в 10 раз, то для производительности системы в большинстве программ стало бы абсолютно все равно, какой тип памяти в ней установлен - хоть DDR-400, хоть DDR3-1600. А если бы ЦП радикально ускорились, то производительность значительной части программ наоборот стала бы гораздо существеннее зависеть от характеристик памяти.

Таким образом, реальная производительность памяти есть величина относительная, и определяется в том числе и используемым процессором, а также особенностями ПО.

«Памятезависимые» приложения

А в каких пользовательских задачах производительность памяти имеет большее значение? По странной, но на самом деле имеющей глубокие основания причине - в случаях, которые сложно тестировать.

Тут сразу вспоминаются игрушки-стратегии со сложным и «медленным» искусственным интеллектом (ИИ). Ими никто не любит тестировать ЦП, так как инструменты для оценки либо отсутствуют, либо характеризуются большими погрешностями. На скорость выработки решения алгоритмом ИИ влияют множество факторов - например, иногда закладываемая в ИИ вариативность решений, чтобы сами решения выглядели более «человеческими». Соответственно, и реализация различных вариантов поведения занимает разное время.

Но это не значит, что у системы в данной задаче нет производительности, что она не определена. Просто её сложно точно вычислить, для этого потребуется собрать большое количество статистических данных, то есть провести множество испытаний. Кроме того, такие приложения сильно зависят от скорости памяти из-за использования сложной структуры данных, распределенных по оперативной памяти зачастую непредсказуемым образом, поэтому упомянутые выше оптимизации могут просто не работать или действовать неэффективно.

Достаточно сильно от производительности памяти могут зависеть и игры других жанров, пусть не со столь умным искусственным интеллектом, зато с собственными алгоритмами имитации виртуального мира, включая физическую модель. Впрочем, они на практике чаще всего упираются в производительность видеокарты, поэтому тестировать на них память также бывает не очень удобно. Кроме того, важным параметром комфортного игрового процесса в трехмерных играх от «первого лица» является минимальное значение fps: его возможное проседание в пылу жестокой битвы может иметь самые плачевные для виртуального героя последствия. А минимальный fps тоже, можно сказать, невозможно измерить. Опять же - из-за вариативного поведения ИИ, особенностей расчета «физики» и случайных системных событий, которые тоже могут приводить к проседанию. Как прикажете в таком случае анализировать полученные данные?

Тестирование скорости игр в демо-роликах имеет ограниченное применение еще и потому, что не все части игрового движка бывают задействованы для воспроизведения демки, и в реальной игре на скорость могут влиять иные факторы. Причем даже в таких наполовину искусственных условиях минимальный fps непостоянен, и его редко приводят в отчетах о тестировании. Хотя, повторимся, это наиболее важный параметр, и в тех случаях, когда идет обращение к данным, проседание fps весьма вероятно. Ведь современные игры, в силу своей сложности, разнообразия кода, включающего помимо поддержки физического движка и искусственного интеллекта также подготовку графической модели, обработку звука, передачу данных через сеть и пр., очень зависят как от объема, так и от производительности памяти. Кстати, будет заблуждением считать, что графический процессор обрабатывает сам всю графику: он только рисует треугольники, текстуры и тени, а формированием команд все равно занимается ЦП, и для сложной сцены это вычислительно емкая задача. К примеру, когда вышел Athlon 64 с интегрированным контроллером памяти, наибольший прирост в скорости по сравнению со старым Athlon был именно в играх, хотя там не использовались 64-битность, SSE2 и другие новые «фишки» Athlon 64. Именно существенное повышение эффективности работы с памятью благодаря интегрированному контроллеру сделало тогдашний новый процессор AMD чемпионом и лидером по производительности в первую очередь в играх.

Многие другие сложные приложения, прежде всего серверные, в случае которых имеет место обработка случайного потока событий, также существенно зависят от производительности подсистемы памяти. Вообще, используемое в организациях ПО, с точки зрения характера кода программы, зачастую не имеет аналогов среди популярных приложений для домашних персоналок, и поэтому весьма существенный пласт задач остается без адекватной оценки.

Ещё одним принципиальным случаем усиленной зависимости от памяти является режим многозадачности, то есть запуск нескольких ресурсоемких приложений одновременно. Вспомним снова все тот же AMD Athlon 64 с интегрированным контроллером памяти, который к моменту анонса Intel Core выпускался уже в двухъядерном варианте. Когда вышел Intel Core на новом ядре, процессоры AMD стали проигрывать везде, кроме SPEC rate - многопоточном варианте SPEC CPU, когда запускается столько копий тестовой задачи, сколько ядер в системе. Новое интеловское ядро, обладая большей вычислительной мощностью, тупо затыкалось в этом тесте в производительность памяти, и даже большой кэш и широкая шина памяти не помогали.

Но почему это не проявлялось в отдельных пользовательских задачах, в том числе многопоточных? Главной причиной было то, что большинство пользовательских приложений, которые в принципе хорошо поддерживают многоядерность, всячески оптимизированы. Вспомним в очередной раз пакеты для работы с видео и графикой, которые больше всех получают прирост от многопоточности - всё это оптимизированные приложения. К тому же объем используемой памяти меньше, когда код параллелится внутри программы - по сравнению с вариантом, когда запускаются несколько копий одной задачи, а тем более - разные приложения.

А вот если запустить на ПК сразу несколько различных приложений, нагрузка на память возрастет многократно. Это произойдет по двум причинам: во-первых, кэш-память будет поделена между несколькими задачами, то есть каждой достанется только часть. В современных ЦП кэш L2 или L3 - общий для всех ядер, и если одна программа использует много потоков, то они все могут выполняться на своем ядре и работать с общим массивом данных в L3-кэше, а если программа однопоточна, то ей достается весь объем L3 целиком. Но если потоки принадлежат различным задачам, объем кэша будет вынужденно делиться между ними.

Вторая причина заключается в том, что большее количество потоков создаст больше запросов на чтение-запись памяти. Возвращаясь к аналогии с заводом, понятно, что если на заводе работают все цеха на полную мощность, то сырья потребуется больше. А если они делают различные машины, то заводской склад будет переполнен различными деталями, и конвейер каждого цеха не сможет воспользоваться деталями, предназначенными для другого цеха, так как они от разных моделей.

Вообще, проблемы с ограниченной производительностью памяти - главная причина низкой масштабируемости многоядерных систем (после, собственно, приципиальных ограничений возможности распараллеливания алгоритмов).

Типичным примером такой ситуации на ПК будет одновременный запуск игры, «скайпа», антивируса и программы кодирования видеофайла. Пусть не типичная, но совсем не фантастическая ситуация, в которой очень сложно корректно измерить скорость работы, так как на результат влияют действия планировщика в составе ОС, который при каждом замере может по-иному распределять задачи и потоки по разным ядрам и давать им различные приоритеты, временны́е интервалы и делать это в разной последовательности. И опять-таки, наиболее важным параметром будет пресловутая плавность работы - характеристика, по аналогии с минимальным fps в играх, которую в данном случае измерить еще сложнее. Что толку от запуска игры или какой-то другой программы одновременно с кодированием видеофайла, если поиграть нормально не удастся из-за рывков изображения? Пусть даже видеофайл быстро сконвертируется, поскольку многоядерный процессор в данном случае может быть и недогружен. Здесь нагрузка на систему памяти будет гораздо больше, чем при исполнении каждой из перечисленных задач по отдельности.

В случае использования ПК как рабочей станции, ситуация одновременного исполнения нескольких приложений даже более типична, чем для домашнего ПК, и сама скорость работы ещё более важна.

Проблемы тестирования

Сразу целая группа факторов снижает чувствительность ЦП-ориентированных тестов к скорости памяти. Очень чувствительные к памяти программы представляют собой плохие тесты ЦП - в том смысле, что они слабо реагируют на модель ЦП. Такие программы могут различать процессоры с контроллером памяти, снижающим латентность доступа к памяти, и без оного, но при этом в пределах одного семейства почти не реагировать на частоту процессора, показывая сходные результаты при работе на частоте 2500 и 3000 МГц. Часто такие приложения отбраковываются как тесты ЦП, ибо тестеру просто непонятно, что лимитирует их производительность, и кажется, что дело в «чудачествах» самой программы. Будет удивительно, если все процессоры (и AMD, и Intel) покажут в тесте одинаковый результат, но такое вполне возможно для приложения, очень сильно зависимого от памяти.

Чтобы избежать упреков в необъективности и вопросов, почему выбрана та или иная программа, в тесты стараются включать только наиболее популярные приложения, которыми все пользуются. Но такая выборка не совсем репрезентативна: наиболее популярные приложения из-за своей массовости часто очень хорошо оптимизированы, а оптимизация программы начинается с оптимизации её работы с памятью - она важнее, например, чем оптимизация под SSE1-2-3-4. Но совсем не все на свете программы так хорошо оптимизируются; попросту на все программы не хватит программистов, которые умеют писать быстрый код. Опять возвращаясь к популярным программам кодирования, многие из них были написаны при непосредственном активном участии инженеров фирм-изготовителей ЦП. Как и некоторые другие популярные ресурсоемкие программы, в частности медленные фильтры двухмерных графических редакторов и движки рендеринга студий трехмерного моделирования.

В свое время было популярно сравнивать компьютерные программы с дорогами. Эта аналогия потребовалась, чтобы объяснить, почему на некоторых программах быстрее работает Pentium 4, а на некоторых Athlon. Интеловский процессор не любил ветвления и быстрее «ехал» по прямым дорогам. Это очень упрощенная аналогия, но она удивительно хорошо передает суть. Особенно интересно, когда две точки на карте соединяют две дороги - «оптимизированная» прямая качественная дорога и «неоптимизированная» кривая ухабистая. В зависимости от выбора одной из дорог, ведущих к цели, выигрывает тот или иной процессор, хотя в каждом случае они делают одно и тоже. То есть на неоптимизированном коде выигрывает Athlon, а при простой оптимизации приложения выигрывает Pentium 4 - и сейчас мы даже не говорим о специальной оптимизации под архитектуру Netburst: в таком случае Pentium 4 мог бы посоревноваться даже с Сore. Другое дело, что хорошие «оптимизированные» дороги строить дорого и долго, и это обстоятельство во многом предопределило печальную участь Netburst.

Но если мы отойдем от популярных наезженных трасс, то окажемся в лесу - там вообще нет никаких дорог. И немало приложений написаны безо всякой оптимизации, что почти неминуемо влечет сильную зависимость от скорости памяти в случае, если объем рабочих данных превышает размер кэша ЦП. К тому же множество программ пишутся на языках программирования, которые в принципе не поддерживают оптимизацию.

Специальный тест памяти

Для того чтобы корректно оценить влияние скорости памяти на производительность системы в случае, когда память имеет значение (для упомянутых «памятезависимых» приложений, мультизадачности и т. п.), исходя из всех вышеперечисленных обстоятельств и решено было создать специальный тест памяти, который по структуре кода представляет собой некое обобщенное сложное, зависимое от памяти приложение и имеет режим запуска нескольких программ.

Какие плюсы есть у такого подхода? Их очень много. В отличие от «натуральных» программ, возможен контроль над объемом используемой памяти, контроль над её распределением, контроль над количеством потоков. Специальное контролируемое выделение памяти позволяет нивелировать влияние особенностей менеджера памяти программы и операционной системы на производительность, чтобы результаты были не зашумлены, и можно было корректно и быстро тестировать. Точность измерения позволяет производить тест за относительно небольшое время и оценить большее количество конфигураций.

Тест основан на измерении скорости работы алгоритмов из типичных для сложных приложений программных конструкций, работающих с нелокальными структурами данных. То есть данные распределены в памяти достаточно хаотично, а не составляют один небольшой блок, и доступ в память не является последовательным.

В качестве модельной задачи была взята модификация теста Astar из SPEC CPU 2006 Int (кстати, предложенный для включения в этот пакет автором статьи; для теста памяти использован адаптированный для графов алгоритм) и задача сортировки данных с помощью различных алгоритмов. Программа Astar имеет сложный алгоритм с комплексным доступом к памяти, а алгоритмы сортировки числового массива - базовая задача программирования, использующаяся во множестве приложений; она включена, в том числе, для дополнительного подтверждения результатов сложного теста данными производительности простой, но распространенной и классической задачи.

Интересно, что существует несколько алгоритмов сортировки, но они отличаются по типу шаблона доступа к памяти. В некоторых доступ к памяти в целом локален, а другие используют сложные структуры данных (например, бинарные деревья), и доступ к памяти хаотичен. Интересно сравнить, насколько параметры памяти влияют при различном типе доступа - при том, что обрабатывается одинаковый размер данных и количество операций не сильно отличается.

Согласно исследованиям набора тестов SPEC CPU 2006, тест Astar - один из нескольких, в наибольшей мере коррелирующих с общим результатом пакета на x86-совместимых процессорах. Но в нашем тесте памяти объем используемых программой данных был увеличен, так как со времени выпуска теста SPEC CPU 2006 типичный объем памяти возрос. Также программа приобрела внутреннюю многопоточность.

Программа Astar реализует алгоритм нахождения пути на карте с помощью одноименного алгоритма. Сама по себе задача типична для компьютерных игр, прежде всего стратегий. Но используемые программные конструкции, в частности множественное применение указателей, также типичны для сложных приложений - например, серверного кода, баз данных или просто кода компьютерной игры, не обязательно искусственного интеллекта.

Программа осуществляет операции с графом, соединяющим пункты карты. То есть каждый элемент содержит ссылки на соседние, они как бы соединены дорогами. Есть два подтеста: в одном граф строится на основе двухмерной матрицы, то есть плоской карты, а во втором - на основе трехмерной матрицы, которая представляет собой некий сложный массив данных. Структура данных аналогична так называемым спискам - популярному способу организации данных в программах с динамическим созданием объектов. Такой тип адресации в целом характерен для объектно-ориентированного ПО. В частности, это практически все финансовые, бухгалтерские, экспертные приложения. И характер их обращений к памяти разительно контрастирует с типом доступа у оптимизированных на низком уровне вычислительных программ, вроде программ видеокодирования.

Каждый из подтестов имеет два варианта реализации многопоточности. В каждом из вариантов запускается N потоков, но в одном каждая из нитей осуществляет поиск пути на собственной карте, а в другом все нити ищут пути одновременно на одной карте. Так получаются несколько различных шаблонов доступа, что делает тест более показательным. Объем используемой памяти по умолчанию в обоих вариантах одинаков.

Таким образом, в первой версии теста получается 6 подтестов:

Поиск пути на 2D-матрице, общая карта
Поиск пути на 2D-матрице, отдельная карта для каждого потока
Поиск пути на 3D-матрице, общая карта
Поиск пути на 3D-матрице, отдельная карта для каждого потока
Сортировка массива с использованием алгоритма quicksort (локальный доступ к памяти)
Сортировка массива с использованием алгоритма heapsort (сложный доступ к памяти)

Результаты теста

Результаты теста отражают время нахождения заданного количества путей и время сортировки массива, то есть меньшее значение соответствует лучшему результату. В первую очередь качественно оценивается: реагирует ли в принципе данный процессор на заданной частоте на изменение частоты памяти или её настройки, частоту шины, тайминги и т. п. То есть отличаются ли результаты теста на данной системе при использовании различных типов памяти, или процессору хватает минимальной скорости.

Количественные результаты в процентах относительно конфигурации по умолчанию дают оценку прироста или падения скорости работы памятезависимых приложений или мультизадачной конфигурации при использовании различных типов памяти.

Тест сам по себе не предназначен для точного сравнения различных моделей ЦП, так как из-за того, что организация кэшей и алгоритмы предвыборки данных могут у них существенно отличаться, тест может отчасти благоволить определенным моделям. Но качественная оценка семейств ЦП между собой вполне возможна. А память производства различных компаний устроена одинаково, поэтому здесь субъективная составляющая исключена.

Также тест может быть использован для оценки масштабируемости процессоров по частоте при разгоне или внутри модельного ряда. Он позволяет понять, с какой частоты процессор начинает «затыкаться» в память. Часто процессор формально разгоняется сильно, и синтетические тесты, основанные на выполнении простых арифметических операций, показывают соответствующий изменению частоты прирост, но в памятезависимом приложении прироста может и не быть вообще из-за отсутствия соответствующего прироста в скорости памяти. Другая причина заключается в том, что ядро ЦП теоретически может потреблять больше энергии в случае сложного приложения и начнет либо сбоить, либо само снижать частоту, что не всегда возможно выявить в простых арифметических тестах.

Заключение

Если бы платформы и сокеты не менялись столь часто, то всегда можно было бы рекомендовать покупать самую быструю память, так как после апгрейда на новый более мощный и быстрый процессор возрастут и требования к памяти. Однако оптимальной стратегией все же является покупка сбалансированной конфигурации, поскольку сама память тоже прогрессирует, пусть и не так быстро, но ко времени смены процессора, вполне возможно, потребуется обновить и память. Поэтому тестирование производительности подсистемы памяти в сочетании с разными процессорами, в том числе в режиме разгона, остается актуальной и даже насущной задачей, которая позволит выбрать оптимальную связку, не переплачивая за лишние мегагерцы.

На самом деле, проблема ускорения доступа к данным - краеугольный камень современного процессоростроения. Узкое место здесь будет всегда, если только, конечно, сам процессор не будет состоять полностью из кэш-памяти, что, кстати, недалеко от истины - львиную долю площади кристаллов современных ЦП занимает как раз кэш-память разных уровней. (В частности, Intel заработал свои рекордные миллиарды, в том числе, благодаря тому, что в свое время разработал метод более плотного размещения кэшей на кристалле, то есть на единицу площади кристалла помещается больше ячеек кэша и больше байт кэш-памяти.) Однако всегда будут существовать приложения, которые либо невозможно оптимизировать таким образом, чтобы данные умещались в кэш-памяти, либо этим просто некому заниматься.

Поэтому быстрая память зачастую является столь же практичным выбором, как покупка внедорожника для человека, который хочет иметь возможность с комфортом передвигаться как по асфальту, так и по дорогам с «неоптимизированным» покрытием.

Доброго времени суток дорогие посетители.

При покупке ОЗУ необходимо уделять внимание ее частоте. Вам известно, почему? Если нет, предлагаю ознакомиться с данной статьей, из которой вы узнаете, на что влияет частота оперативной памяти. Информация может пригодиться и тем, кто уже немного ориентируется в данной теме: вдруг вы еще чего-то не знаете?

Ответы на вопросы

Частоту оперативки правильнее назвать частотой передачи данных. Она показывает, какое их количество способно передать устройство за одну секунду посредством выбранного канала. Проще говоря, от данного параметра зависит производительность оперативной памяти. Чем он выше, тем быстрее она работает.

В чем измеряется?

Исчисляется частота в гигатрансферах (GT/s), мегатрансферах (MT/s) или в мегагерцах (МГц). Обычно цифра указывается через дефис в наименовании устройства, например, DDR3-1333.

Однако не стоит обольщаться и путать это число с настоящей тактовой частотой, которая вполовину меньше от прописанной в названии. На это указывает и расшифровка аббревиатуры DDR - Double Data Rate, что переводится как двойная скорость передачи данных. Поэтому, к примеру, DDR-800 на деле функционирует с частотой 400 МГц.

Максимальные возможности

Дело в том, что на устройстве пишут его максимальную частоту. Но это не значит, что всегда будет использоваться все ресурсы. Чтобы это стало возможным, памяти необходима соответствующая шина и слот на материнской плате с той же пропускной способностью.

Допустим, вы решили в целях ускорения работы своего компьютера установить 2 оперативки: DDR3-2400 и 1333. Это бессмысленная трата денег, потому что система сможет работать только на максимальных возможностях наиболее слабого модуля, то есть второго. Также, если вы установите плату DDR3-1800 в разъем на материнке с пропускной способностью 1600 МГц, то на деле получите последнюю цифру.

В виду того, что устройство не предназначено постоянно функционировать на максимуме, а материнка не соответствует таким требованиям, пропускная способность не увеличится, а, наоборот, понизится. Из-за этого могут происходить ошибки в загрузке и работе операционной системы.

Но параметры материнки и шины - не все, что влияет на быстродействие ОЗУ с учетом ее частоты. Что еще? Читаем далее.

Режимы работы устройства

Чтобы добиться наибольшей эффективности в работе оперативной памяти, возьмите во внимание режимы, которые устанавливает для нее материнская плата. Они бывают нескольких типов:

Single chanell mode (одноканальный либо ассиметричный). Работает при установке одного модуля или нескольких, но с разными характеристиками. Во втором случае учитываются возможности самого слабого устройства. Пример приводился выше.
Dual Mode (двухканальный режим или симметричный). Вступает в действие, когда в материнскую плату устанавливаются две оперативки с идентичным объемом, вследствие чего теоретически удваиваются возможности ОЗУ. Желательно ставить устройства в 1 и 3 слот либо во 2 и 4.
Triple Mode (трехканальный). Тот же принцип, что и в предыдущем варианте, но имеется в виду не 2, а 3 модуля. На практике эффективность этого режима уступает предыдущему.
Flex Mode (гибкий). Дает возможность повысить продуктивность памяти путем установки 2 модулей разного объема, но с одинаковой частотой. Как и в симметричном варианте, необходимо ставить их в одноименные слоты разных каналов.

Тайминги

В процессе передачи информации от оперативной памяти к процессору большое значение имеют тайминги. Они определяют, какое количество тактовых циклов ОЗУ вызовет задержку в возврате данных, которые запрашивает CPU. Проще говоря, этот параметр указывает время задержки памяти.

Измерение производится в наносекундах и прописывается в характеристиках устройства под аббревиатурой CL (CAS Latency). Тайминги устанавливаются в диапазоне от 2 до 9. Рассмотрим на примере: модуль с CL 9 будет задерживать 9 тактовых циклов при передаче информации, которую требует проц, а CL 7, как вы понимаете, - 7 циклов. При этом обе платы имеют одинаковый объем памяти и тактовую частоту. Тем не менее, вторая будет работать быстрее.

Из этого делаем несложный вывод: чем меньше количество таймингов, тем выше скорость работы оперативки.

На этом всё.

Вооружившись информацией из этой статьи, вы сможете правильно подобрать и установить оперативную память согласно своим потребностям.

Ответить на вопрос, на что оказывает влияние оперативная память, даже легче, чем объяснить принцип её действия.

В первую очередь, вид, частота и объём ОЗУ оказывают влияние на скорость передачи данных – а, значит, и на то, насколько быстро будет работать приложение и, особенно, игра.

Недостаточный объём оперативной памяти может привести к невозможности работы программы, к зависанию компьютера и даже перезагрузке операционной системы.

Cодержание:

Влияние объёма ОЗУ

Операционная память (или ОЗУ, или RAM) представляет собой энергозависимую микросхему, с помощью которой совершается обмен данными.

При отключении питания вся хранящаяся в ней информация исчезает.

Передача данных между ОЗУ и процессором может осуществляться непосредственно и через так называемую память нулевого уровня или кэш.

Скорость обмена зависит от параметров оперативной – частоты и даже типа (от DDR до DDR4). Но одной из главных характеристик, на которые следует обратить внимание, является её объём.

На современных компьютерах он составляет, минимум, 2 гигабайта – вполне достаточно для запуска большинства приложений и даже не слишком новых игр (в основном, выпущенных в 2000-х годах).

Встретить меньшее значение объёма – например, 1 ГБ, 512 Мб – можно только на старых компьютерах.

Размер 4 Гб – вполне подходящий вариант для бюджетного домашнего компьютера , предназначенного для интернет-серфинга, просмотра видео с приличным качеством (хотя для этого понадобится ещё и соответствующая видеокарта) и прослушивания музыки. На компьютере с ней не получится поиграть в современные игры даже на средних настройках. Однако некоторые из них запустятся с минимальными параметрами.

Объёма 8 и 16 гигабайт более чем достаточно для любых задач, возлагаемых на свой компьютер средним пользователем. Особенно, если она идёт в комплекте с 4–8 Гб графической памяти GDDR5.

А 32 Гб вполне достаточно для того чтобы не беспокоиться о работе самых современных приложений на протяжении ещё нескольких лет.

Важно: Не стоит рассчитывать на резкое повышение скорости работы ПК после замены на вдвое больший по объёму вариант. Вместе с ней требуется модернизировать ещё и видео, и центральный процессор. А 32-битные операционные системы и вовсе поддерживают не больше 3 Гб RAM.

Влияние типа памяти

Скорость работы с приложениями и передачи данных также зависит и от типа. В компьютерах, собранный за последние несколько лет, можно найти три варианта:

DDR2 (с частотой до 1200 МГц) – использовалась на новых ПК несколько лет назад, но была практически полностью вытеснена новым поколением;
DDR3 (частота до 2400 МГц) – относительно новый вариант, устанавливаемый на большинстве современных компьютерах бюджетного и среднего уровня);
DDR4 (частота до 3200 МГц) – которая могла бы заменить DDR3, однако поддерживается далеко не всеми материнским платами и процессорами.

Установив на своём компьютере планку DDR4, можно повысить скорость передачи информации примерно в 1,5–2 раза. Однако для её установки придётся менять и материнскую плату, и процессор.

Такой вариант подходит далеко не всем пользователям, собирающимся частично модернизировать свой ПК.

И для них гораздо выгоднее будет поставить ОЗУ большего объёма или с лучшими показателями частоты.

Покупателю же нового (и, главное, игрового) компьютера, по возможности, следует выбрать DDR4 – и, желательно, предусмотреть возможность добавления новых планок.

Значение частоты

Показатель частоты имеет значение для . И современные модели практически не выпускается с величиной этого параметра меньше 1600 МГц.

Однако, решив заменить на своём ПК или ноутбуке планку, стоит обратить внимание ещё и на возможности материнской платы.

Если «материнка» поддерживает не больше 1333 МГц, а установленное имеет частоту 1833 МГц, скорость передачи данных будет ограничена меньшим значением.

Повышение эффективность работы

Иногда владелец компьютера с достаточно большим объёмом ОЗУ может столкнуться с замедлением работы приложений.

И может даже задуматься о необходимости добавить новую оперативную – или даже полностью модернизировать ПК. Однако устранить проблему можно и более простым способом:

проверив, насколько загружена она на данный момент (через «Диспетчер задач» );

– Игорь (Администратор)

В рамках данной статьи, я расскажу вам на что влияет оперативная память, а так же некоторые связанные с этим особенности.

Примечание : Так же советую ознакомиться со статьей что такое оперативная память (для новичков) .

Часто, начинающие и обычные пользователи попросту не представляют себе для чего нужна эта самая оперативная памяти и на что может повлиять в плане производительности. И обычно это приводит к крайним и досадным ситуациям, когда установлено либо слишком мало памяти, либо ее настолько много, что столько просто не требуется компьютеру.

Если коротко, то оперативная память позволяет быстрее читать и писать данные, нежели любой жесткий диск. Без нее программы запускались бы в разы медленнее, так как процессору приходилось бы простаивать в ожидании данных. Именно поэтому оперативка напрямую влияет на общую производительность компьютера.

Примечание : Стоит понимать, что оперативная память энергозависимая. Это означает, что как только вы выключаете компьютер, все данные очищаются. Жесткий же диск продолжает хранить данные.

Существует ряд важных технических моментов, которые стоит знать хотя бы в общем плане.

1. Пожалуй, самый очевидный. Это объем оперативной памяти . Чем больше объем, тем больше программ можно запустить или же больший объем информации может быть размещен. Последнее особенно важно для требовательных программ. Знакомый всем пример - это компьютерные игры. Если памяти недостаточно, то компьютеру приходится использовать место на жестком диске, из-за чего производительность обычно падает сразу в несколько раз. Если же памяти слишком много, то толку от нее практически нет. Поэтому не стоит следовать слогану "чем больше, тем лучше", а стоит смотреть наиболее оптимальный вариант исходя из своих задач. Так, например, для обычного компьютера для фильмов, документов и интернета нет особого смысла в большом объеме. Если же вы собираете игровой компьютер или под сложные задачи, то стоит всегда задумываться и о других комплектующих, таких как процессор.

2. Тактовая частота . Страшное словосочетание для обычных пользователей, а особенно для гуманитариев. Но, на деле все гораздо проще, чем это звучит. Важно знать три вещи. Первая - чем больше частота, тем больше данных может передаваться в секунду. Вторая - диапазон поддерживаемых частот материнской платой. И третья - это то, что если вставить две платы с разной частотой, то использоваться они будут с наименьшей частотой. Простой пример. Допустим, материнская плата поддерживает частоты 1333 и 1600. Вы ставили 1 Гб с частотой 1333 и 1 Гб с частотой 1600. Это означает, что обе планки будут использоваться материнской платой с частотой 1333.

3. Одноканальное или двухканальное (многоканальное) обращение к оперативной памяти происходит . Опять же слова страшные, а суть проста. При одноканальном обращении, плашки оперативной памяти используются последовательно (то есть вторая используется только тогда, когда кончится память в первой). При двухканальном (многоканальном) обращении плашки оперативной памяти используются одновременно, что позволяет повысить скорость. Таким образом 2 плашки по 2 Гб могут повысить производительность компьютера при поддержке двухканального обращения материнской платы, по сравнению 1 плашкой с 4 Гб памяти. Если брать абстрактный жизненный аналог, то достаточно представить 1 большой грузовик и 2 маленьких. Если нужно вести большой объем в одну сторону (чего обычно в компьютере не бывает), то разницы никакой. Однако, если нужно доставить что-то в две разные точки, то 2 маленьких грузовика справятся быстрее.

Как видите, оперативная память напрямую влияет на производительность компьютера, однако с учетом ряда моментов.

Эта статья является попыткой исследования зависимости производительности компьютера от объема оперативной памяти. При тестировании использовались популярные сейчас конфигурации компьютеров. Производительность исследовалась с 1 ГБ и 2 ГБ оперативной памяти при одинаковых характеристиках памяти. Джон Бикли из компании Corsair подготовил две тестовых площадки на основе процессоров AMD и Интел:

AMD

Процессор: AMD Athlon64 FX57
Материнская плата: Asus A8NSLI Premium
Видеокарта: Nvidia GeFORCE 6600GT
Жесткий диск: Western Digital Caviar 250GB SATAII

Тестирование на этом компьютере проводилось при таких конфигурациях памяти:

1 ГБ: Использовались модули TWINX1024-3200C2. Это пара модулей по 512 МБ. Каждый из них имеет 16 микросхем 32Мх8 DDR. Частота памяти была установлена в 400 МГц, а латентность 2-3-2-6-1T.

2 ГБ: для этого теста мы использовали модули TWINX2048-3200C2. Это пара гигабайтных модулей, каждый из которых состоит из 16 микросхем 64Мх8 DDR. Частота памяти и тайминги были точно такими же, как в предыдущей конфигурации.

Интел

Для создания тестовой платформы, работающей с памятью DDR2, были использованы следующие компоненты:
Процессор: Интел P4 540, 800 МГц FSB, 3.2 ГГц.
Материнская плата: Asus P5ND2-SLI.
Видеокарта: Nvidia GeFORCE 6600GT.
Жесткий диск: Western Digital Raptor 36 ГБ.

Конфигурации памяти для этой платформы:

1 ГБ: Модули TWIN2X1024-6400. Это пара модулей по 512 МБ, использующих по 8 микросхем 64Mx8 DDR2. Частота памяти была установлена в 800 МГц, а латентность в 5-5-5-12-2T.

2 ГБ: Модули TWIN2X2048-6400. Это пара модулей по 1 ГБ. Латентность и частота памяти осталась точно такой же, как в конфигурации с 1 ГБ.

Тесты

SiSoft Sandra 2005 - это средство диагностики позволяет тестировать пропускную способность памяти.
Super Pi - простое приложение, вычисляющее число Пи с точностью до указанного знака.
3DMark 2001 - это игровой тест, разработанный специально для определения уровня производительности в условиях, подобных реальным играм.
Doom 3 timedemo, demo1 - хороший игровой тест, который входит в комплект Doom 3. В тесте измеряется скорость смены кадров (fps).
Battlefield 2 Flight Demo - эта игра требует от системной памяти высокой производительности. Кроме того, игра оказалась очень требовательной и к объему памяти.
Adobe Premier Effects и кодирование DVD - тест, основанный на измерении времени, которое понадобилось на кодирование DVD, на примере фильма, скомпонованого из видеофрагментов, цифровых фотографий и музыки.

Результаты тестирования

Так как двухканальная память PC3200 появилась на рынке в 2002 году, один гигабайт памяти тогда можно было увидеть только на компьютерах энтузиастов. Тестирование показало, что для большинства приложений такой объем памяти остается вполне приемлемым и достаточным, независимо от остальных характеристик компьютера.

В связи с постоянным развитием игр и других приложений, они становятся все более сложными и комплексными, и мы уже видим, что для некоторых приложений этого становится недостаточно. Это видно как в некоторых современных играх, например, в Battlefield 2, так и в приложениях других типов. Например, при кодировании DVD. Популярность таких приложений растет очень большими темпами, так как DVD-рекордеры становятся привычным аттрибутом домашнего компьютера. Со временем появится значительно больше игр, операционных систем и других приложений, даже офисных, требущих таких объемов памяти.

Изменение производительности при увеличении объема памяти наглядно демонстрирует следующий график (разница производительности при 2 ГБ и 1 ГБ памяти, выраженная в процентах).