Performance 为什么现代CPU没有'；t交错缓存？

在这方面存在一些问题，例如，当阵列或矩阵恰好与缓存大小对齐时，性能会下降。如何使用的想法已经存在了几十年。那么为什么现代计算机不交错缓存以减少超级对齐的后果呢？

交错解决了另一个问题（内存访问延迟）。因为缓存速度很快，所以交错并没有真正的帮助。对于缓存对齐问题，传统的解决方案是。

大多数现代缓存都已存储，但这（就像链接状态中的内存存储一样）旨在改善访问定时和顺序访问带宽，而不是解决其他问题

您链接的问题被解决为错误编码（按行而不是按列遍历），但一般来说，如果您想解决缓存中错误对齐引起的问题，您需要查找缓存倾斜的关联性（）。根据这种方法，集合映射不是基于简单的集合位，而是涉及基于标记位的一些洗牌-这允许在数据在相同集合上发生冲突的情况下更好地传播数据。请注意，如果您正在使用整个缓存，这并不能真正帮助您，只适用于一些“热集”被过度使用，而其他热集大部分未被触及的情况

然而，据我所知，这不是一种常见的做法，因为这是一个非常具体的问题，可以通过代码（或通过编译器）轻松解决，因此可能不值得硬件解决方案

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编辑：
在Paul的问题之后进行了更多的搜索-似乎延迟关键的更近缓存没有使用此功能（或者至少它没有被发布，但我想如果这样做了，它会出现在优化指南中，因为它对性能调整很重要，并且很容易被检测到）。这可能包括在任何内存访问中都必须查询的L1和TLB

但是，根据此链接，它至少在某些英特尔芯片的L3缓存中完成：

每个核心有一个三级缓存片，每个片可以 每个周期向数据环提供半条缓存线（32B）。全部的 物理地址通过 单散列函数。在缓存片之间对数据进行分区 简化一致性，增加可用带宽并减少 缓存地址的热点和争用

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因此，它至少用于大规模、低延迟的关键缓存。

这个问题似乎是离题的，因为它与CPU体系结构和设计有关，并且根据指南与编程无关。是的，我的意思是扭曲的关联性。那么为什么这个解决方案没有被利用呢？由于这个问题发生在很多人身上，而且软件解决方案可能需要程序员的一些关注，因此在硬件级别上实现它是有意义的。正如我所说，你必须向CPU公司询问这一点-我只能假设潜在的收益是不值得的。当然，他们会使用可靠的基准来评估这些东西，而不是破坏代码。素数模索引也被提出@Michael For L1 access扭曲的关联性会增加延迟（将这些延迟折叠到AGU或缓存阵列索引中可以减少此问题），并引入别名问题。为什么这样不用于L2或TLB是Area51提案中的一个问题。您可能会发现（以及该wiki的其他部分）很有趣。@PaulA.Clayton，我不确定在地址位上添加一个简单的xor会花费这么多，但如果它这样做，那么它在TLB查找路径中也同样重要。虽然同意L2，但我看到它至少是由Intel在L3中完成的（请参见编辑）@lee或者尚不清楚SandyBridge的L3哈希函数是否特别复杂；例如，模二的幂仍然是一个散列函数。POWER4（和5）有3个L2片，并使用“多”地址位的模3来选择片（并将带宽减少到相对于核心的最远片），但这或多或少是普通的索引。TLB和翻译后二级缓存没有别名问题，并且往往从冲突减少中获益更多（一级TLB相对于一级缓存的索引位更少也可能影响设计选择）。