Cache hierarchy는 시스템 성능에 영향을 미치는 컴퓨터 아키텍처의 중요한 측면입니다. 그것은 주요 메모리에서 데이터를 액세스하는 데 걸리는 시간을 줄이기 위해 설계된 캐시 메모리의 여러 수준이 포함되어 있습니다. 캐시 계산 및 디자인 고려의 Proper 이해는 시스템 효율과 속도를 최적화하는 데 도움이됩니다.

캐시 하이어archy 구조

전형적인 캐시 계층은 L1, L2 및 L3 캐시로 라벨이 여러 가지 수준으로 구성됩니다. 각 레벨은 크기, 속도 및 근접 프로세서 코어에 따라 다릅니다. L1 캐시는 가장 작고 빠르고 빠릅니다. L3는 더 큰하지만 더 느리게됩니다.

Cache Design의 계산

계산은 캐시 크기, 상호 작용, 블록 크기 및 히트 / 계산 속도를 결정합니다. 캐시 크기는 저장된 데이터의 양에 영향을 미치며, associativity는 데이터가 매핑되는 방식에 영향을 미칩니다. 블록 크기는 캐시 작업 당 얼마나 많은 데이터가 전송되는지 결정합니다.

예를 들어, 총 캐시 크기는 다음과 같이 계산 될 수 있습니다.

Cache Size = 블록 번호 × 블록 크기

설계 고려 사항

효과적인 캐시 계층 구조 설계는 크기, 속도, 비용의 균형을 잡을 수 있습니다. 더 큰 캐시는 놓치는 속도를 감소시키고 그러나 대기권과 비용을 증가시킵니다. 더 높은 상호 작용은 히트율을 개량하고 하드웨어 디자인을 비교합니다. 목표는 비용 효율성을 유지하면서 평균 액세스 시간을 최소화하는 것입니다.

다른 고려사항에는 일관성 프로토콜, 교체 정책 및 전력 소비가 포함됩니다. 이러한 요인은 전체 시스템 성능 및 에너지 효율에 영향을 미칩니다.