为什么寄存器比内存快?


计算机的存储层次(memory hierarchy)之中,寄存器(register)最快,内存其次,最慢的是硬盘。

存储层次

同样都是晶体管存储设备,为什么寄存器比内存快呢?

晶体管

Mike Ash写了一篇很好的解释,非常通俗地回答了这个问题,有助于加深对硬件的理解。下面就是我的简单翻译。

原因一:距离不同

距离不是主要因素,但是最好懂,所以放在最前面说。内存离CPU比较远,所以要耗费更长的时间读取。

以3GHz的CPU为例,电流每秒钟可以振荡30亿次,每次耗时大约为0.33纳秒。光在1纳秒的时间内,可以前进30厘米。也就是说,在CPU的一个时钟周期内,光可以前进10厘米。因此,如果内存距离CPU超过5厘米,就不可能在一个时钟周期内完成数据的读取,这还没有考虑硬件的限制和电流实际上达不到光速。相比之下,寄存器在CPU内部,当然读起来会快一点。

距离对于桌面电脑影响很大,对于手机影响就要小得多。手机CPU的时钟频率比较慢(iPhone 5s为1.3GHz),而且手机的内存紧挨着CPU。

原因二:硬件设计不同

苹果公司新推出的iPhone 5s,CPU是A7,寄存器有6000多位(31个64位寄存器,加上32个128位寄存器)。而iPhone 5s的内存是1GB,约为80亿位(bit)。这意味着,高性能、高成本、高耗电的设计可以用在寄存器上,反正只有6000多位,而不能用在内存上。因为每个位的成本和能耗只要增加一点点,就会被放大80亿倍。

A7

事实上确实如此,内存的设计相对简单,每个位就是一个电容和一个晶体管,而寄存器的设计则完全不同,多出好几个电子元件。并且通电以后,寄存器的晶体管一直有电,而内存的晶体管只有用到的才有电,没用到的就没电,这样有利于省电。这些设计上的因素,决定了寄存器比内存读取速度更快。

原因三:工作方式不同

寄存器的工作方式很简单,只有两步:(1)找到相关的位,(2)读取这些位。

内存的工作方式就要复杂得多:

(1)找到数据的指针。(指针可能存放在寄存器内,所以这一步就已经包括寄存器的全部工作了。)

(2)将指针送往内存管理单元(MMU),由MMU将虚拟的内存地址翻译成实际的物理地址。

(3)将物理地址送往内存控制器(memory controller),由内存控制器找出该地址在哪一根内存插槽(bank)上。

(4)确定数据在哪一个内存块(chunk)上,从该块读取数据。

(5)数据先送回内存控制器,再送回CPU,然后开始使用。

内存的工作流程比寄存器多出许多步。每一步都会产生延迟,累积起来就使得内存比寄存器慢得多。

为了缓解寄存器与内存之间的巨大速度差异,硬件设计师做出了许多努力,包括在CPU内部设置缓存、优化CPU工作方式,尽量一次性从内存读取指令所要用到的全部数据等等。

(完)

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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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