多核革命 AMD首席技術官幫你解密CPU[圖]

◎ 如何做纔能達到性價比的平衡？

    為撰寫本文，我們將使用一個帶有調整後的系數，並最適應SPEC_fp2000和SPECfp_rate2000基准測試大型子集（截至2006年 3 月）的分析模型，估算多種配置選項的性能影響。

    該分析模型包括508個SPEC_fp2000結果730個SPECfp_rate2000結果。另有233個結果被排除在分析之外，因為它們使用了先進的編譯器優化或特殊的硬件配置，而這都會導致其與大部分結果進行比較毫無意義。

    前面已經對該性能模型進行了介紹，但是，此處對其進行了擴展以納入更完整的數據集，並已經將它應用到每個SPEC_fp2000基准測試結果的14 個測試項目和幾何平均值中。雖然該模型沒有捕捉這些基准測試的某些性能特征細節，但它對大量結果進行最小二乘法，能夠大幅度減少與單個結果相關的隨機『乾擾』，並提供很高的平臺獨立性。

    簡而言之，該模型假定每個基准測試的執行時間為『CPU 時間』和『內存時間』之和。其中，內存子系統完成的『工作』數量是緩存規模的簡單函數，從『大型』緩存（其中『大型』也是該模型的一個參數）最大值線性減少到無緩存的最小值，對大於大型規模的緩存，內存工作量恆定不變。假定CPU工作的完成率與芯片采用64 位IEEE 算法的峰值浮點性能成正比，而內存工作的完成率與系統在171.swim（基礎）基准測試上的性能成正比。此前的研究已經顯示，在171.swim 基准測試上的性能和使用STREAM基准測試直接測量的持續內存性能之間有很強的聯系。

    該模型的模擬結果與測量結果有很強的相關性，75% 的測量結果都具有15%的模擬映射。這指出，基礎的模型假設與這些系統在這些基准測試上的實際性能特征一致。雖然模型中存在某些體系性錯誤，但模型與觀察結果之間的差異並非都來自於硬件假定的過度簡化，很多差異也可能來自於編譯器、編譯器選項、操作系統和基准配置方面的差異。總的來說，該模型足夠健壯，可以作為說明微處理器系統中性能和性能價格比靈敏度的基礎。

◎ 我們假設幾種設計方案，以此來看CPU的成本核算

    為進行性能和性能價格比分析，我們將假定：雙插槽『裸』系統（帶有磁盤、內存和網絡接口，但沒有CPU）成本為1,500美元。

    基本CPU配置為2.4GHz單核處理器，配備1MBL2緩存，成本為300美元。

    Die設定為CPU核心和L2緩存約各佔一半，其他片上功能限制在Chip全部區域的小區間中。

    『小型芯片』配置為2.8GHz單核心處理器，配備1MBL2緩存，成本為150美元。

    『大緩存』配置為2.8GHz單核心處理器，配備3MBL2緩存，成本為300美元。

    『多核』配置為2.0GHz雙核心處理器，每個核心配備1MBL2緩存，成本為300美元。