на что влияет процессор и оперативная память
Почему не стоит экономить на оперативной памяти, если вы геймер
Содержание
Содержание
Оперативная память, она же ОЗУ/RAM, создана для хранения произвольных данных запущенных программ. У каждого процессора есть своя кэш память — L1, L2, L3 и реже L4. Если в буфере памяти процессора нет требуемых данных, он обращается к оперативной памяти, которая выступает посредником между жестким диском и процессором через системную шину.
ОЗУ обеспечивает быструю работу операционной системы, браузера, игр и других приложений за счет высокой скорости чтения данных в сравнении с HDD и SSD. При заполнении всего объема RAM-памяти, ОС начинает «тормозить». Чтобы избежать «подвисаний», добиться большей частоты кадров в играх и быстрой обработки рендеров в графических редакторах, следует подобрать для вашего ПК подходящий объем памяти.
Оперативная мифология
Миф 1. Для получения двухканального режима необходимо две или четыре планки одной серии
В лохматые годы времен DDR и DDR2 желательно было устанавливать планки с одной партии для достижения двухканального режима. Если память была куплена в разное время и в разных местах, иногда требовались шаманские обряды в BIOS для получения желаемого.
С появлением DDR3 и DDR4 даже память с разными таймингами и частотами отлично работает в двухканальном режиме. Это стало возможным благодаря решению JEDEC — комитета, занимающегося разработкой стандартов для оперативной памяти. Если есть возможность, все же лучше купить планки одной серии, но на двухканальность это никак не повлияет.
Миф 2. XMP или D.O.C.P. разгон с завода идеален
Производитель никогда не будет рисковать. Хотя заводской разгон может увеличить производительность памяти на 50 %, практически все компании используют TurboBoost
в щадящем режиме.
Поэтому с помощью ручных настроек в BIOS всегда можно поднять производительность еще
на 10–20 %. Разумеется, делать это стоит осторожно.
Миф 3. В 64-битной версии Windows нет лимита на поддержку ОЗУ
Лимит есть, но на практике он почти недостижим. Для версий Windows 8 или 10 максимальный объем 512 ГБ, для Windows 7 — 192 ГБ.
Миф 4. В ОЗУ главное частота
Частота увеличивает пропускную способность оперативной памяти, но важны и задержки при обращении к информации. При разгоне необходимо установить баланс между частотой
и таймингами. Если выставить минимальные значения задержки и максимальную частоту, производительность может даже упасть. Если сделать наоборот, можно получить тот же эффект. Единственный вариант: «метод научного тыка» и тесты.
Миф 5. Память DDR3 и DDR4 может работать вместе
Достаточно странный миф, который мог возникнуть только от незнания особенности оперативной памяти. Производители выпускают материнские платы с одновременной поддержкой DDR3 или DDR4. Даже в теории планки разных поколений не совместимы: DDR
не работает вместе с DDR2, которая не работает вместе с DDR3. Если поставить планки DDR3
и DDR4 вместе, это может привести к выходу из строя материнской платы и повреждению планки DDR4. Вольтаж DDR3 — 1,5 вольта, у DDR 4 — 1,2 вольта.
Миф 6. Если выставить слишком высокие параметры разгона, оперативная память сгорит
Если не трогать вольтаж, ничего страшного с оперативной памятью не случится. Тайминги
и частота не влияют на физическое состояние чипов памяти. Единственная опасность для памяти — эксперименты с вольтажом. В редких случаях «убить» ОЗУ может неправильная работа контроллера памяти или физическое повреждение материнской платы.
Некоторые уникумы умудряются перегревать DDR, превращая память в радиатор отопления.
С другой стороны, есть люди, проливающие кофе на оперативную память.
Основные параметры ОЗУ: объем, частота, количество каналов передачи данных.
Многоканальность
Одна планка памяти не может работать в многоканальном режиме. Ее мжно ставить только, если собираетесь докупать память в будущем. В идеале необходимо установить две или четыре планки одной серии. Процессор, работающий с памятью в двух или четырехканальном режиме выдает больше FPS.
В качестве подопытных используются:
Посмотрим, как на практике работает двухканальный режим. Первый тест проводится в 3D Mark FireStrike. Разница в синтетическом тесте практически незаметна, всего 17 пунктов.
Наибольший прирост от двухканального режима чувствуется при рендеринге и архивации файлов.
Рендер видеоролика в Adobe Premiere Pro CC сократился в двухканальном режиме на 28 секунд, то есть на 14 %.
Архиватор WinRar сжал данные на 20 секунд быстрее, что составило 20 % производительности. В играх количество FPS увеличивается на 7–14 %.
Синий цвет — минимальное число кадров в двухканальном режиме.
Красный цвет — минимальное число кадров в одноканальном режиме.
Зеленый цвет — среднее число кадров в двухканальном режиме.
Оранжевый цвет — среднее число кадров в одноканальном режиме.
Тесты с запущенными играми Battlefield 4 MP, Call of Duty AW MP, Far Cry 4, Dying Light, GTA4, Warface Ultra, CS: GO Ultra показатели значительную разницу в ФПС в режиме Singl и Dual. В Battlefield 23 кадра, в Counter-Strike 59 кадров в секунду, Far Cry 4 и Warface — 10 FPS и менее. Если собрать все данные вместе, двухканальный режим в «тяжелых» сценах дает прирост 14 % и средний 7 %.
В некоторых играх даже на ОЗУ с большей частотой при одноканальном режиме производительность может падать на 20–25 %, например, Assassin’s Creed Odyssey.
Объем имеет значение
Краткая рекомендация — чем больше, тем лучше. 16 ГБ в 2020 году хватает для обеспечения качественной картинки +60 FPS на Ultra настройках.
В том же Assassin’s Creed Odyssey установленные 16 ГБ оперативной памяти выдают на 11,5 % FPS больше в сравнении со средним показателями 8 ГБ ОЗУ. Про минимальные просадки
и говорить не стоит, 4 кадра в «тяжелых» сценах против 29 кадров с ОЗУ на 16 ГБ — 625 %. Максимальный прирост ФПС — 25 %.
А вот разницы между 16 и 32 ГБ практически нет, большинство игр еще не научилось «осваивать» такие объем информации.
Больше мегагерц
В баталиях вокруг заветных мегагерц сломано много копий. Одни, самозабвенно утверждают, что разницы никакой, другие твердят о радикальном повышении FPS. Почему существует два мнения?
Свою роль повышенное количество мегагерц начинает играть, если процессор не справляется
с нагрузкой. При 100 % загрузке оперативная память и файлы подкачки задействуются
по максимуму. Чем выше частота, тем заметнее разница.
Тесты показывают приличный прирост. На скриншоте тестируется память, работающая
в одноканальном режиме на частоте 1066, 2133, 3200 МГц.
В игре GTA5 на частоте 2400 МГц можно получить прирост на 30–34 FPS в сравнении
с 1066 МГц. При установке памяти с частотой 3200 МГц, FPS подпрыгивает до 50–65 кадров. При это загрузка процессора близка к 100 %.
Если будет достигнут предел возможностей памяти видеокарты, она начнет кэшировать данные, используя ОЗУ, в этом случае прирост за счет частоты будет незначительный — 1-2 кадра в секунду.
Разница в цене между планками памяти на 2133 МГц и 3200 МГц небольшая, зато она заметна в производительности, особенно на компьютерах со слабыми процессорами или мощными видеокартами. Повышенная частота поможет процессору выжать максимум ресурсов
из видеокарты.
С радиатором и без
Радиатор в основном устанавливается на плашки оперативной памяти для эстетики и не влияет на ее функциональность. За него не стоит переплачивать, если вы никогда не будете разгонять оперативную память. Но если собираетесь менять вольтаж и разгонять RAM по частоте, радиатор точно не будет лишним.
SMT-профиль
Хороший вариант для тех, кто не хочет рисковать. ОЗУ с SMT-профилем стоят дороже, потому что уже разогнаны по частоте и таймингам на заводе. Как правило, на них устанавливают радиаторы со стильной подсветкой.
Если вы игроман или профессионально работаете с графическими редакторами — не экономьте на оперативной памяти. +16 ГБ памяти и частота 2133 МГц или выше повысит производительность ПК на 14–20 %. В среднем рендер картинки в 4К на 8 ГБ ОЗУ занимает 15–20 минут. С планкой в 16 ГБ за 60 минут можно обработать на 1-2 картинки больше. Высокая частота и большой объем памяти позволит получать в играх на 14–25 FPS больше.
На что влияет оперативная память в компьютере — конкретно
Здравствуйте мои друзья.
Тема железа для компа всегда вызывает интерес у пользователей. Особенно когда возникает дискуссия по поводу важности отдельных компонентов. Практически каждый в свое время задавался вопросом, на что влияет оперативная память в компьютере? Опытные юзеры знают ответ на него, а вот для начинающих эта информация будет не только не лишней, но и весьма полезной.
Для начала нужно получить полное представление, что такое оперативная память, какие у нее главные параметры и какие у нее функции. Итак, предмет нашего интереса еще именуется ОЗУ, RAM или оперативка. Это энергозависимая память, информация в которой не сохраняется при отсутствии электропитания.
Она представляет собой небольшую планку-плату, на которой размещено несколько чипов-микросхем DDR SDRAM (непосредственно запоминающие устройства) и имеются контакты для монтажа в специальный разъем материнской платы.
Плотность полупроводниковых логических элементов на чипе и количество самих микросхем на планке определяет общий объем памяти, измеряемый в гигабайтах. Информация на них записывается и считывается с определенной скоростью потактово (дважды за один такт).
Это и есть основные параметры, которые постоянно улучшались в разных поколениях ОЗУ. Давайте рассмотрим последние три:
Прогресс налицо, однако, стоит понимать. Что для каждого поколения существует свой тип разъема и заменить память старую на новую у вас не получится.
Незаменимый помощник процессора
Теперь посмотрим, для чего оперативка нужна компьютеру и как она работает. Я начну издалека. Представьте, что вы инженер, работающий над определенным проектом. У вас есть книжный шкаф с документацией, справочниками и книгами по разным направлениям. Но чтобы постоянно не ходить к нему вы поместили у себя на столе все те источники, к которым вы обращаетесь. По сути, стол – это ваша оперативная память, а шкаф – жесткий диск со всей информацией.
Точно так и в компьютере, процессор оперирует данными и командами, записанными в программах. Чтобы не обращаться каждый раз к относительно медленному HDD, гораздо эффективнее загрузить все, что нужно во временную, но быструю память каковой является ОЗУ. Естественно, объем данных может быть слишком большой. Тогда вместимости оперативки не хватает и процессор вынужден снова обращаться к винчестеру и подгружать в оперативку новую информацию.
Чем быстрее взаимодействует между собой процессор и ОЗУ без участия жесткого диска, тем производительнее работает компьютер. Здесь так же имеет значение влияние частоты RAM и ее соответствие с аналогичным параметром CPU: идеально, если они высокие и совпадают.
Если нет, операции будут выполняться с наименьшей частотой.
В принципе можно сказать так: оперативная память влияет на производительность компьютера, чем ее больше – тем быстрее будет оперировать данными процессор. А если точнее то у него будет запас для вместимости этих данных.
Выходит, можно зарядить системник оперативкой по максимуму и получать удовольствие от шустрой работы ПК? Или не?
Как нарастить мощь ПК с помощью ОЗУ?
Ну-у-у, почти так оно и есть. Но опять-таки везде свои нюансы и о них я хочу сказать отдельно:
Приятно говорить о том, насколько лучше станет работать ваш ПК, если в нем будет много оперативной памяти. Можно выставить в играх максимальные настройки и кайфовать от процесса. Но давайте посмотрим, что бывает при недостаточном объеме ОЗУ.
Когда ОЗУ- слабое звено
Лучше всего это видно на таких хорошо знакомых многим приложениях как фоторедактор Adobe Photoshop и браузер Google Chrome. Загрузите изображение со множеством слоев или откройте с десяток вкладок. И вы почувствуете, как ваш комп начнет тормозить.
Убедиться в том, что всему виной оперативка можно, запустив диспетчер задач (Ctirl + Alt +Del) и перейдя во вкладку «Производительность», где вы увидите загруженность ОЗУ. Уточнить, что же съедает вашу память можно во вкладке «Процессы». Здесь же можно отключить самые ресурсоёмкие программы.
В некоторых случаях небольшой объем RAM памяти не столь критичен. Если видеокарта мощная, то она возьмет на себя большую часть работы, разгрузив ОЗУ и процессор. Но это и если это всё дело правильно настроить. Это отдельная тема, вдаваться в тонкости здесь не будем.
Мы подошли к ключевому ответу на вопрос: на что влияет оперативная память в компьютере? А именно.
Оперативная память влияет на скорость работы вашего компа и является как бы ресурсом по производительности (запасом). Но влияет не на прямую, а косвенно. Если её мало — то машина будет медленнее работать при высоких нагрузках (тяжёлые программы типа фотошопа или требовательные игры). Вспоминая аналогию, много места на столе это и есть большой объём оперативной памяти.
Частота же это прямой показатель скорости работы с загруженными данными (с бумагами на столе). Чем она быстрее — тем вы быстрее можете обрабатывать и перемещать эти бумаги на столе.
Бонус: не только производительность
Если быть слишком принципиальным, определяя, на что влияет оперативка в компьютере, то можно сказать, что она участвует в нагреве элементов корпуса. Чипы ведь тоже греются и неслучайно некоторые планки оснащаются собственным пассивным радиатором. С уменьшением вольтажа в DD3 и DD4 практически отсутствует влияние на энергопотребление системы.
Короче вы поняли саму суть да? Количество планок и общий объем ОЗУ однозначно влияет на стоимость компьютера.
Ну а куда без этого?
Пожалуй, на этом хватит обсуждать значимость оперативки для ПК. Надеюсь, что информация этой статьи поможет вам выбрать оптимальное количество памяти для своего компьютера.
До скорых встреч, мои дорогие читатели и всем удачи.
Влияние параметров памяти на производительность системы
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.
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. 