Чем больше частота оперативной памяти тем лучше. На что влияет частота оперативной памяти

08.10.2012

Вопрос: стоит ли брать более быструю память – стоит перед многими покупателями. Вследствие снижения цены на модули DDR3 с частотой 1600 мегагерц и выше он стал еще актуальнее. Ответ казалось бы, очевиден – конечно, стоит! Но какой прирост может обеспечить большая частота памяти, и стоит ли переплачивать? Это мы и попытаемся выяснить.

Если еще совсем недавно выбор оперативной памяти был прост, есть лишние деньги, берешь DDR3 с частотой 1600 мегагерц, если их нет, довольствуешься DDR3-1333. В настоящий момент на полках магазинов имеется огромнейший выбор оперативной памяти с частотой выше 1600 мегагерц, и по вполне приемлемой цене. Это стимулирует покупателей делать свой выбор в пользу более быстрых моделей, с частотой 1866, 2000, и 2133 мегагерц. И это вполне обосновано в теории – чем больше частота памяти, тем больше пропускная способность, тем выше производительность.

Однако в реальных условиях ситуация может быть чуть другой. Нет, система с модулями DDR3-2000 не может быть медленнее системы с модулями DDR3-1333. В данном случае “кашу маслом не испортить”. Но разница в производительности может быть практически незаметна в большинстве приложений, которые мы используем в обычной жизни. Фактически из постоянно используемых приложений, лишь архиваторы четко и однозначно реагируют на возросшую частоту повышением производительности. В остальном заметить разницу непросто.

При этом, быстрая оперативная память продолжает активно продвигаться производителями и продавцами, как решение для геймеров. Что в результате создает у пользователей ощущение, что частота памяти значение практически настолько же критичное, как и количество ядер в процессоре, количество потоковых процессоров, и ширина шины памяти в чипе видеокарты.

Чтобы развенчать, или наоборот подтвердить это утверждение мы и задумали этот тест. Принцип его прост – мы протестируем в нескольких играх один и тот же комплект памяти при работе на разных частотах, и попытаемся выяснить какой, в действительности, прирост дает увеличение частоты памяти. И дает ли вообще.

Для проведения теста мы воспользовались нашим тестовым стендом, в который установили комплект памяти Team Xtreem Dark с базовой частотой 1866 мегагерц производства компании Team Group. Два модуля памяти объемом по 4 гигабайта имеют стандартные для номинальной частоты тайминги 9-11-9-27, несут маркировку TDD34G1866HC9KBK, и работают на напряжении 1,65 вольта. Вполне доступные и при этом быстрые модули памяти с трехлетней гарантией и оригинальными радиаторами, которые вполне могут стать выбором геймера, который не хочет отдавать сумасшедшие деньги за модули с частотой выше 2 гигагерц. А потому, идеально впишутся в концепцию теста.

Тестировать память решено на трех частотах – 1333, 1600, и 1866 мегагерц. От более низких частот в 800 и 1066 мегагерц решено было отказаться, так как покупка таких модулей (если вы все же сможете найти их в продаже) будет необоснованной, так как они будут одинаковы по цене с модулями DDR3-1333. Хотя теоретически планировался режим 2000 мегагерц, но суровая реальность внесла изменения в данные планы. Множитель частоты памяти в нашей плате ASUS P8Z77-V не поддерживает такую частоту, а следующим шагом свыше 1866 мегагерц, предлагает 2133. При такой частоте памяти система загрузилась при неизменном напряжении, позволяла работать, и даже прошла тест 3DMark Physics, но запуск любой игры приводил к “синему экрану”. Причем не помогло ни увеличение таймингов, ни повышение напряжения. Поэтому от высоких частот пришлось отказаться.

В принципе в этом нет ничего страшного, ведь цель данного теста не проверка самых дорогих и быстрых модулей памяти, а выяснение зависимости производительности в играх от частоты. Если в результате окажется, что прирост есть, то опираясь на результаты тестов с тремя разными частотами, вывести примерный прирост для моделей с частотами больше 2000 мегагерц можно будет интерполяцией полученных результатов.

Во время теста мы решили не изменять тайминги, дабы не вносить путаницы в результаты. Но в итоге решили дать небольшую фору самой низкой частоте, и кроме режима с таймингами 9-11-9-27, мы прогнали тесты с таймингами 7-7-7-21, которые являются стандартными для хороших модулей DDR3-1333. Отметим, что все тесты мы проводили при разрешении 1280 на 720 точек, на максимальных настройках качества с использованием анизотропной фильтрации 16x, и без сглаживания. Снизить разрешение пришлось ради снижения влияния производительности видеокарты, которая традиционно становится узким местом в игровых тестах.

Ну что же, вводные данные есть, пора переходить к результатам тестов. Чтобы оценить теоретический прирост пропускной способности памяти при повышении частоты, все конфигурации были протестированы в пакете AIDA 64. Этот синтетический тест выдал вполне логичные и ожидаемые результаты. Рост пропускной способности с ростом частоты имеется, а режим с минимальными таймингами позволил получить более высокие результаты, чем режим с меньшими. Переходим к результатам игровых тестов.

В режиме Performance 3DMark 11 продемонстрировал, что влияние частоты памяти на итоговый результат есть, и оно вполне линейно. Чем быстрее память, тем больше баллов. На насколько больше? Как видно на диаграмме, при общем результате больше 6000 баллов, система с памятью DDR3-1866 выиграла у DDR3-1333 при равных таймингах, лишь 111 баллов. Эту разницу можно выразить скромной цифрой - 1.8 процента. Если же память DDR3-1333 работает на более привычных для себя таймингах 7-7-7-21, то разница в результате с самой быстрой памятью снижается до 1.5 процента. То есть в данном случае, использование более быстрой памяти заметного прироста не дает.

Этот подтест оказался единственным в пакете 3DMark 11, который очень позитивно реагировал на повышение частоты памяти, и снижение таймингов. Нагрузка на видеокарту здесь невелика, зато нагрузка на процессор при обсчете физики очень велика. Соответственно велика и нагрузка на память, которая хранит все результаты обработки данных. В результате отрыв DDR3-1866 от DDR3-1333 при равных таймингах составил чуть более 16 процентов. Снижение таймингов самой медленной памяти позволяет снизить разрыв до 12,8 процента. DDR3-1600 оказалась ровно посередине между DDR3-1333 и DDR3-1866, как ей и положено по частоте. Учитывая, весьма странное для реальных приложений использование ресурсов в этом тесте, мы не будем учитывать его результаты. Таких игр, с таким распределением нагрузки нет, и скорее всего никогда не будет.

Metro 2033

Мы, если честно не ожидали увидеть столь интересные результаты. Причем интересны они не большим приростом, а зависимостью от таймингов. В прямом сравнении трех частот с равными таймингами мы наблюдаем все ту же линейность – с ростом частоты растет и производительность. Но рост мизерный, и практически незаметный: DDR3-1866 быстрее чем DDR3-1333 всего на 0,8 кадра в секунду, а это скромнейшие 1.3 процента. Совсем мало. Между ними вновь оказалась память DDR3-1600. А вот DDR3-1333 с таймингами 7-7-7-21 продемонстрировала недюжинный потенциал, продемонстрировав тот же результат, что и быстрая DDR3-1866 с таймингами 9-11-9-27. Это говорит о том, что меньшие тайминги для этой игры предпочтительнее, и DDR3-1600 с таймингами 8-8-8-24, вполне могла бы стать победительницей этого теста. Кстати, переложение обсчета физики с видеокарты на процессор не изменило расстановку сил и разрывы, как того можно было ожидать после теста 3DMark 11 Physics.

Crysis 2

Вдохновленные результатами предыдущих тестов, которые показали путь и практически незаметное для невооруженного глаза, но все же присутствующее повышение производительности, мы перешли к игре Crysis 2, и тут нас ждало откровение. Все четыре конфигурации, как видно на диаграмме продемонстрировали абсолютно одинаковый результат, с точность до одной десятой кадра в секунду. Да, бывает и так. Видимо, движок CryEngine совершенно не чувствителен к пропускной способности подсистемы памяти. Констатируем этот факт и переходим к последнему тесту.

DiRT Showdown

Этот тест выдал самый противоречивый и необъяснимый результат. Во-первых, удивила память DDR3-1333 с минимальными таймингами, которая уступила памяти работающей на той же частоте, но с большими таймингами, что в принципе, противоестественно. Правда уступила совсем мизер – 00,8 процента. DDR3-1600 оказалась быстрее DDR3-1333 при одинаковых таймингах, на разумные и объяснимые 1,7 процента. А вот DDR3-1866 показала запредельный прирост! Превосходство над DDR3-1600 составило солидные 5.8 процента. Это действительно много. Учитывая все предыдущие результаты. Ведь вполне логично и ожидаемо было увидеть те же 1.7 процента, что разделили DDR3-1600 и DDR3-1333 – тогда прирост был бы линейным. Исходя из опыта мы знаем, что такие результаты могут быть случайным, и ничем не объяснимым результатом какого-то внутреннего сбоя программы, так в нашей практике был случай, когда 3DMark 03 совершенно незаслуженно выдал GeForce FX 5200 результат, который превосходил результаты топовых карт того времени. Ну а, учитывая, что в статистике нелинейные результаты принято игнорировать, это мы и сделаем.

В данном обзоре будет изучено влияние частоты оперативной памяти DDR3 на производительность актуальных процессоров.

Для этого были взяты следующие модели ЦП:

• Core i7-3770К;
• Core i3-3240;
• FX-8320;
• A10-5800K.

Работать они будут в связке с оперативной памятью, функционирующей на следующих частотах:

• DDR3 2133 МГц;
• DDR3 1866 МГц;
• DDR3 1600 МГц;
• DDR3 1333 МГц;
• DDR3 1066 МГц.

В графическую подсистему вошли видеокарты GeForce GTX 780 3072 Мбайт и Radeon R9 290X 4096 Мбайт. Сделано это для того, чтобы наиболее полно изучить поставленную цель материала.

Тестовая конфигурация

Тесты проводились на следующем стенде:

• Материнская плата №1: GigaByte GA-Z77X-UD5H, LGA 1155, BIOS F14;
• Материнская плата №2: GigaByte GA-990FXA-UD5, АМ3+, BIOS F12;
• Материнская плата №3: ASRock FM2A85X Extreme4, FM2, BIOS 1.70;
• Видеокарта №1: GeForce GTX 780 3072 Мбайт - 863/6008 МГц (Palit);
• Видеокарта №2: Radeon R9 290X 4096 Мбайт - 1000/5000 Мбайт (Sapphire);
• Система охлаждения CPU: Corsair Hydro Series H100 (~1300 об/мин);
• Оперативная память: 2 x 4096 Мбайт DDR3 Geil BLACK DRAGON GB38GB2133C10ADC (Spec: 2133 МГц / 10-11-11-30-1t / 1.5 В) , X.M.P. - off;
• Дисковая подсистема: 64 Гбайта, SSD ADATA SX900;
• Блок питания: Corsair HX850 850 Ватт (штатный вентилятор: 140 мм на вдув);
• Корпус: открытый тестовый стенд;
• Монитор: 27" ASUS PB278Q BK (Wide LCD, 2560x1440 / 60 Гц).

Процессоры:

• Core i7-3770К @ 4600 МГц;
• Core i3-3240 @ 3400 МГц;


• FX-8350 BE @ 4600 МГц;
• A10-5800K @ 4500 МГц.

Программное обеспечение:

• Операционная система: Windows 7 x64 SP1;
• Драйверы видеокарты: NVIDIA GeForce 335.23 WHQL и AMD Catalyst 14.3 Beta.
• Утилиты: FRAPS 3.5.9 Build 15586, AutoHotkey v1.0.48.05, MSI Afterburner 3.0.0 Beta 19.

Инструментарий и методика тестирования

Для более наглядного сравнения процессоров все игры, используемые в качестве тестовых приложений, запускались в разрешении 1280х1024.

В качестве средств измерения быстродействия применялись встроенные бенчмарки, утилиты FRAPS 3.5.9 Build 15586 и AutoHotkey v1.0.48.05. Список игровых приложений:

• Assassin"s Creed 3 (Бостонский порт).
• Batman Arkham City (Бенчмарк).
• Call of Duty: Black Ops 2 (Ангола).
• Crysis 3 (Добро пожаловать в джунгли).
• Far Cry 3 (Глава 2. Охотники).
• Formula 1 2012 (Бенчмарк).
• Hard Reset (Бенчмарк).
• Hitman: Absolution (Бенчмарк).
• Medal of Honor: Warfighter (Сомали).
• Saints Row IV (Начало игры).
• Sleeping Dogs (Бенчмарк).
• The Elder Scrolls V: Skyrim (Солитьюд).

Во всех играх замерялись минимальные и средние значения FPS. В тестах, в которых отсутствовала возможность замера минимального FPS , это значение измерялось утилитой FRAPS. VSync при проведении тестов был отключен.

Разгон процессоров

Процессоры разгонялись следующим образом. Стабильность разгона проверялась утилитой ОССТ 3.1.0 «Perestroika» путем получасового прогона ЦП на максимальной матрице с принудительной 100% нагрузкой. Соглашусь с тем, что разгон тестируемых CPU не является абсолютно стабильным, но для любой современной игры он подходит на все сто.

При максимальном разгоне у всех процессоров AMD частота контроллера памяти была поднята до 2400-2800 МГц.

Core i7-3770К

Процессор разогнан до частоты 4600 МГц. Для этого множитель был поднят до 46 (100х46), напряжение питания – до 1.2 В, напряжение питания DDR3 – 1.5 В, Turbo Boost – выключен, Hyper Threading – выключен.

Core i3-3240

Штатный режим. Тактовая частота 3400 МГц, базовая частота 100 МГц (100х34), напряжение питания 1.1 В, напряжение питания DDR3 – 1.5 В, Hyper Threading – включен.

• Частота DDR3 – 2133 МГц (100х21.33);
• Частота DDR3 – 1866 МГц (100х18.66);
• Частота DDR3 – 1600 МГц (100х16.0);
• Частота DDR3 – 1333 МГц (100х13.33);
• Частота DDR3 – 1066 МГц (100х10.66).

FX-8320 BE

Процессор разогнан до частоты 4600 МГц. Для этого множитель процессора был поднят до значения 23 (200х23), напряжение питания ядра – до 1.53 В, напряжение питания DDR3 – 1.5 В, Turbo Core и APM – выключены.

• Частота DDR3 – 2133 МГц (200х10.66);
• Частота DDR3 – 1866 МГц (200х9.33);
• Частота DDR3 – 1600 МГц (200х8.0);
• Частота DDR3 – 1333 МГц (200х6.66);
• Частота DDR3 – 1066 МГц (200х5.33).

A10-5800K

Процессор разогнан до частоты 4500 МГц. Для этого множитель процессора был поднят до значения 45 (100х45), напряжение питания ядра – до 1.45 В, напряжение питания DDR3 – 1.5 В, Turbo Core и APM – выключены.

• Частота DDR3 – 2133 МГц (100х21.33);
• Частота DDR3 – 1866 МГц (100х18.66);
• Частота DDR3 – 1600 МГц (100х16.0);
• Частота DDR3 – 1333 МГц (100х13.33);
• Частота DDR3 - 1066 МГц (100х10.66).

Перейдем непосредственно к тестам.

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.

Процессор компьютера хранит в оперативной памяти часть данных, которые нуждаются в обработке. Чем выше показатели и емкость оперативки, тем быстрее возможно выполнение различных задач, поставленных пользователем. Особенно критичным показателем оперативной памяти является ее объем. Важной характеристикой планки является частота записи или считывания данных.

Чем выше объем памяти, тем больше процессов может в ней храниться и тем быстрее будет доступ к хранящейся информации со стороны операционной системы и процессора компьютера.

Выбор планки

Перед произведением выбора необходимо узнать, какой тип планки установлен в компьютере. Большинство современных систем используют для работы DDR3 платы, которые выигрывают как в быстродействии, так и в стабильности работы у большинства других типов памяти. Еще не совсем популярность DDR2, правда большинство современных производителей отдает свое предпочтение в сторону DDR3. Тип планки может быть определен в соответствии с надписью на самой оперативке или по документации, которая шла в одном комплекте с компьютером.

При выборе объема оперативной памяти также следует подбирать наиболее оптимальное значение. Если вы используете компьютер для запуска офисных приложений и программ, увеличение оперативной памяти до показателя более чем 4 ГБ в сумме является бессмысленным. Для игровой системы подойдет объем памяти в 8 ГБ.

Планка оперативной памяти должна соответствовать используемому оборудованию, иначе значительного увеличения производительности добиться не удастся.

Частота работы приобретаемой планки также является показателем, который влияет на скорость работы компьютера. Важно, чтобы устанавливаемые модули имели одинаковую частоту. Например, если в компьютере будут установлены две платы с частотой по 1333 и 1866 МГц, итоговая частота работы обеих планок будет равняться 1333 МГц, т.е. второй модуль будет работать на меньшей мощности.

Увеличить производительность в играх также поможет двухканальный принцип работы оперативной памяти, который заключается в установке двух плат оперативной памяти меньшего объема в сторону более высокой скорости считывания информации. Например, для компьютера лучше установить 4 ГБ оперативки из 2-х планок по 2 ГБ. Производительность такой системы будет выше, чем у устройства только с одним модулем на 4 ГБ. Таким образом удастся добиться большей производительности системы, т.к. одна планка большего размера работает значительно медленней, чем память меньшего объема.