1 IKI10230 Pengantar Organisasi Komputer Bab 5.2: Cache 23 April 2003 Bobby Nazief Qonita Shahab bahan kuliah:

Presentasi berjudul: "1 IKI10230 Pengantar Organisasi Komputer Bab 5.2: Cache 23 April 2003 Bobby Nazief Qonita Shahab bahan kuliah:"— Transcript presentasi:

1 1 IKI10230 Pengantar Organisasi Komputer Bab 5.2: Cache 23 April 2003 Bobby Nazief (nazief@cs.ui.ac.id) Qonita Shahab (niet@cs.ui.ac.id) bahan kuliah: http://www.cs.ui.ac.id/kuliah/iki10230/ Sumber: 1. Hamacher. Computer Organization, ed-5. 2. Materi kuliah CS152/1997, UCB.

2 2 MEMORY HIERARCHY

3 3 Memory Hierarchy (1/4) °Prosesor menjalankan program sangat cepat waktu eksekusi dalam orde nanoseconds sampai dengan picoseconds perlu mengakses kode dan data program! Dimana program berada? °Disk HUGE capacity (virtually limitless) VERY slow: runs on order of milliseconds so how do we account for this gap?  Menggunakan teknologi memori!

4 4 Memory Hierarchy (2/4) °Memory (DRAM) Kapasitas jauh lebih besar dari registers, lebih kecil dari disk (tetap terbatas) Access time ~50-100 nano-detik, jauh lebih cepat dari disk (mili-detik) Mengandung subset data pada disk (basically portions of programs that are currently being run) °Fakta: memori dengan kapasitas besar (murah!) lambat, sedangkan memori dengan kapasitas kecil (mahal) cepat. °Solution: bagaimana menyediakan (ilusi) kapasitas besar dan akses cepat!

5 5 Memory Hierarchy (3/4) Processor Size of memory at each level Increasing Distance from Proc., Decreasing cost / MB Level 1 Level 2 Level n Level 3... Higher Lower Levels in memory hierarchy

6 6 Memory Hierarchy (4/4) °Pada tingkat yang lebih dekat dengan Prosesor, mempunyai karakteristik: Lebih kecil, Lebih cepat, Subset semua data pada level lebih atas (mis. menyimpan data yang sering digunakan) Efisien dalam pemilihan mana data yang akan disimpan, karena tempat terbatas °Lowest Level (usually disk) contains all available data

7 7 Memory Hierarchy Analogy: Library (1/2) °You’re writing a term paper (Processor) at a table in Doe °Doe Library is equivalent to disk essentially limitless capacity very slow to retrieve a book °Table is memory smaller capacity: means you must return book when table fills up easier and faster to find a book there once you’ve already retrieved it

8 8 Memory Hierarchy Analogy: Library (2/2) °Open books on table are cache smaller capacity: can have very few open books fit on table; again, when table fills up, you must close a book much, much faster to retrieve data °Illusion created: whole library open on the tabletop Keep as many recently used books open on table as possible since likely to use again Also keep as many books on table as possible, since faster than going to library

9 9 Why hierarchy works °The Principle of Locality: Program access a relatively small portion of the address space at any instant of time. Address Space 02^n - 1 Probability of reference

10 10 Memory Hierarchy: How Does it Work? °Temporal Locality (Locality in Time):  Keep most recently accessed data items closer to the processor °Spatial Locality (Locality in Space):  Move blocks consists of contiguous words to the upper levels Lower Level Memory Upper Level Memory To Processor From Processor Blk X Blk Y

11 11 Modern Computer System °By taking advantage of the principle of locality: Present the user with as much memory as is available in the cheapest technology. Provide access at the speed offered by the fastest technology. Control Datapath Secondary Storage (Disk) Processor Registers Main Memory (DRAM) Second Level Cache (SRAM) On-Chip Cache 1s10,000,000s (10s ms) Speed (ns):10s100s Gs Size (bytes): KsMs Tertiary Storage (Disk) 10,000,000,000s (10s sec) Ts

12 12 How is the hierarchy managed? °Registers Memory by compiler (programmer?) °Cache Memory by the hardware °Memory Disks by the hardware and operating system (virtual memory) by the programmer (files)

13 13 Basis of Memory Hierarchy °Disk contains everything. °When Processor needs something, bring it into to all lower levels of memory. °Cache contains copies of data in memory that are being used. °Memory contains copies of data on disk that are being used. °Entire idea is based on Temporal Locality: if we use it now, we’ll want to use it again soon

14 14 Cache

15 15 Organisasi Hierarki Memori: Cache disk Disk disk Disk Memory-I/O bus Processor Cache Memory I/O controller I/O controller I/O controller I/O controller I/O controller I/O controller Display Network Reg

16 16 What is a cache? °Kecil, storage cepat untuk meningkatkan “average access time” dibandingkan memori °Memanfaatkan spatial & temporal locality °Sebenarnya “cache” terlihat pada hirarkis penyimpanan Registers “a cache” on variables – software managed First-level cache a cache on second-level cache Second-level cache a cache on memory Memory a cache on disk (virtual memory)

17 17 Cache Design °Bagaimana organisasi cache? (ingat: cache akan menerima alamat memori dari prosesor, tidak ada perubahan pada rancangan prosesor ada/tanpa cache). °Bagaimana melakukan mapping (relasi) antara alamat memori dengan cache (ingat: prosesor hanya melihat memory byte addressable) °Bagaimana mengetahui elemen data tsb berada di cache (hit) atau tidak ada (miss) (ingat: cache jauh lebih kecil dari main memory)?

18 18 Cache: Blok Memory Transfer data antara cache dan memori dalam satuan blok (kelipatan words) Mapping (penerjemahan) antara blok di cache dan di main memory (ingat: cache copy dari main memory) Main Memory Cache To Processor From Processor Blk X Blk Y Hit

19 19 Direct Mapping °Lokasi cache 0 dapat diisi data lokasi dari: Lokasi memori:0, 4, 8,... Secara umum: lokasi memori yang merupakan kelipatan 4 (jumlah blok cache) Memory Memory Address 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E F 4 Byte Direct Mapped Cache Cache Index 0 1 2 3

20 20 Associative Mapping Memory Memory Address 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E F 4 Byte Associative Mapped Cache Cache Index 0 1 2 3

21 21 Set-Associative Mapping Memory Memory Address 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E F 4 Byte Set-Associative Mapped Cache Cache Index 0 1 2 3 Cache Set 0 1

22 22 Address Mapping

23 23 Example: Direct-Mapped °Masalah: multiple alamat memori “map” ke indeks blok yang sama! Bagaimana kita mengetahui apakah alamat blok yang diinginkan berada di cache? Harus ada identifikasi blok memori dikaitkan dengan alamat °Bagaimana jika ukuran blok > 1 byte? °Solusi: bagi alamat dalam bentuk fields ttttttttttttttttt iiiiiiiiii oooo tagindexbyte to checkto offset if have selectwithin correct blockblockblock

24 24 Cache Address Terminology °Semua fields untuk penerjemahan dianggap sebagai bilangan positif integer. °Index: indeks pada blok cache, dimana blok (baris, entry) dari cache alamat tersebut harus berada. °Offset: sekali kita telah menemukan blok tsb, manakah byte pada blok tersebut akan diakses. °Tag: sisa bit dari alamat setelah field index dan offset; digunakan untuk membedakan alamat memory yang mappingnya pada blok yang sama dari cache.

25 25 Direct-Mapped Cache Example (1/3) °Misalkan kita mempunya 16KB data dengan skema direct-mapped cache. Setiap blok terdiri dari 4 word °Tentukan ukuran field: tag, index, dan offset jika menggunakan komputer 32-bit. ° Offset Diperlukan untuk mengambil satu byte dalam blok blok mempunyai:4 words 16 bytes 2 4 bytes diperlukan 4 bit untuk menentukan alamat byte

26 26 Direct-Mapped Cache Example (2/3) °Index: (~index into an “array of blocks”) diperlukan untuk menentukan blok yang mana pada cache (rows yang mana) cache mempunyai 16 KB = 2 14 bytes blok mempunyai 2 4 bytes (4 words) # rows/cache =# blocks/cache (sebab setiap rows terdiri dari satu blok) =bytes/cache/ bytes/row = 2 14 bytes/cache / 2 4 bytes/row =2 10 rows/cache diperlukan 10 bit untuk menentukan indeks pada rows dari cache °Tag: 32 – (4 + 10) = 18 bit

27 27 Direct-Mapped Cache Example (3/3) °Contoh direct mapped cache tsb membagi field atas 4 bits offset 10 bit index 18 bit tag °Struktur cache: Menyimpan tag (unik untuk setiap blok) dikaitkan dengan blok/rows. 1.Akses dilakukan dengan mencari index blok/ rows 2.Bandingkan tag dari alamat dan tag yang disimpan pada row tersebut 3.Jika tag sama => HIT, ambil byte (offset) 4.Jika tidak sama => MISS, ambil blok dari memori.

28 28 Akses Memori pada Direct-mapped Cache Cache Index 0000000000 000000000 1 0000000010 0000000011 Cache Tag ttttttttttttttttt iiiiiiiiii oooo 000000000000000000

29 29 Replacement Algorithms °Berlaku bagi: Associative Mapping Set-Associative Mapping °Bagaimana menempatkan blok baru jika cache sudah penuh  berpengaruh pada kinerja! °Beberapa algoritme: LRU: Least Recently Used LFU: Least Frequently Used Random