摩尔定律还能走多远？—— CPU 的内存瓶颈

在2002年之前，随着芯片密度的增加， CPU的时钟频率也一直不断增加。 对于普通消费者而言，CPU 的频率就代表计算机的快慢。 1981年最早出厂的 IBM PC， CPU 的频率是 4.77 兆赫， 相当于一秒钟四百七十七万个时钟周期。 假设 CPU 一个时钟周期可以运行一条指令， 频率越高， 就算得越快。

1995年的奔腾芯片，时钟频率达到了 100 兆赫， 是 1980年的二十倍还多。

而到了 2002年， 英特尔新型奔腾芯片时钟频率第一次突破 3000 兆赫 (3 GHz)。

限制时钟频率的第一个主要物理约束条件是： 信号在晶体管之间传输的迟滞。 这也是为什么晶体管密度越大，时钟频率可以越高。

2002年之后， CPU 时钟频率增加遇到了第二个技术瓶颈： 能量消耗。

简单说， CPU的能量消耗和时钟频率的三次方近似成正比， 在 3 Ghz 之后， 频率的继续提高会使芯片过热而面临被烧毁的风险。

实际上， 2002 年之后， 英特尔CPU 的时钟频率大多一直在 2 GHz - 4 GHz 之间， 十四年来没有本质提高。

但时钟频率不再增长， 并不意味着 CPU 性能的停滞不前。 就像人类的大脑， 过去二十万年没有本质变化， 但并不意味着人类文明不会发生开天辟地的进步。

这时候，最有用的思路，是寻找新的维度，去进攻解决问题。

如果说， CPU的时钟速度好比人脑的计算速度， 那么 CPU 的内存读取速度就好比人获取信息的速度。 这是提升 CPU 性能的第一个不同的维度。

有过基本工作或者研究经验的人，都会有这样的体会：

大多数时候，限制工作效率的瓶颈是： 查资料，找东西。

找不到就只能干着急。

二十年前的科研者，查资料要去图书馆，小图书馆没有资料就要去更大的图书馆，没有计算机检索之前需要一张张翻卡片查。 查找资料的时间，动辄就是几个小时甚至更多，超过了真正研究分析的时间。 这和今天，十秒钟内就可以在互联网上，精准搜索和下载世界上大部分论文资料，完全不可同日而语。

电脑的内存架构，实际上要细分为 Register (寄存器)， Cache (高速缓存)， Memory(内存)， Disk (硬盘)。 而缓存又可以细分为一级缓存 (Level 1 Cache)， 二级缓存， 三级缓存， 甚至四级缓存。

打个比方， 寄存器上的数据，好比你手中那张纸上写的信息， 信息量很少，但立等可取。

一级缓存， 好比桌面上的书， 信息量多一些， 伸一下手可以拿到;

二级缓存， 好比抽屉里的书，打开抽屉后仍然很快可以拿到;

内存，好比书架上的书，要站起来去查找;

硬盘，就是图书馆的资料，需要花几个小时到外面跑一趟才可以查到了。

研究者，如果无法迅速获取需要的资料，天天要往图书馆跑，即使牛顿/爱因斯坦再世， 聪明的脑瓜也只能像高速的 CPU 一样， 无效地空转， 痛苦地在来去图书馆的道路上等待。

以 Intel 的 i7-4770 CPU 为例，其时钟频率 3.4 GHz. 一级和二级缓存，读取数据的延迟一般在 5 - 12个时钟周期，相当于约 2-4 纳秒。如果要到内存读取数据，迟滞则约 70 纳秒，等价于200多个时钟周期。如果内存找不到，不幸地要去硬盘搜索，延迟超过 4 毫秒 (等价于四百万纳秒)，再快的 CPU 时钟频率， 此时也然并卵矣。

摩尔定律的发展，对于 CPU 的时钟速度，和普通内存 (DRAM) 的读取延迟上，进步速度是不一样的。其差距每年以 50%的速度增长。

为了缓解这个矛盾，高速缓存 (Cache) 最早是以外置的形式出现在1985年的英特尔的 386的处理器上。

真正的芯片上的内置的缓存，最早是在1989年的 486处理器上出现，当时容量只有 8 KB， 到九十年代容量提高到 16 KB.

缓存容量过大，会影响搜寻速度，所以又出现了二级， 三级缓存。 这里有很多微妙的设计细节，此处不表。

缓存， 本质上就是以 SRAM (静态随机存储器)为基础的内存。 而SRAM， 本质上就是六个晶体管结构组成的逻辑单元， 如下图。

随着晶体管的小型化，芯片设计者就不断在 CPU 芯片上增加更多的内置的高速缓存。

以 2015年九月英特尔出品的 14 纳米 i7-6560U 处理器为例， 它有两个内核 (core)， 每个内核有 64 KB 的一级缓存， 256 KB 的二级缓存， 并共享一个 4 MB的三级缓存。

用于缓存的晶体管占整个CPU 芯片上的晶体管的比例，也从 486时代的 40%左右，到今天许多CPU上接近 90%. (数据出处来自威斯康辛大学 Doug Burger 的论文， “Syetem-level Implication of Processor Memory Integration” )

换句话说，计算的管理，将近90%的内涵， 实际上是对内存记忆的管理。

不管在什么行业，如果做到了高效地搜寻和存储海量的数据， 你可能就已经成功了90%.