Hyper Threading ทำงานอย่างไรในโปรเซสเซอร์ Intel Core i7

ส่วนประกอบ / Hyper Threading ทำงานอย่างไรในโปรเซสเซอร์ Intel Core i7 อ่าน 4 นาที

คุณเคยได้ยินคำว่า Hyper-Threading หลายครั้ง มันควรจะเป็นเทคโนโลยีมหัศจรรย์บางอย่างที่เพิ่มความเร็วของโปรเซสเซอร์ของคุณเป็นสองเท่าเมื่อเปิดใช้งาน บริษัท ต่างๆสามารถเปิดหรือปิดและเรียกเก็บเงินได้มากขึ้นเช่นเบี้ยประกันภัย



ฉันอยากจะบอกว่าทั้งหมดนั้นเป็นเรื่องไร้สาระโดยสิ้นเชิงและบทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ความรู้แก่คุณให้เข้าใจว่า Hyper-Threading คืออะไร บทความนี้จะเป็นมิตรกับมือใหม่มาก

คำนำ

ในสมัยก่อนถ้า Intel หรือ AMD ต้องสร้าง CPU ที่เร็วขึ้นโดยทั่วไปแล้วพวกเขาจะเพิ่มจำนวนทรานซิสเตอร์ที่เป็นไปได้โดยการย่อขนาดและปรับให้พอดีกับพื้นที่เดียวกันมากขึ้นและพยายามเพิ่มความถี่ (วัดเป็น MHz / GHz) ซีพียูทั้งหมดมีเพียงคอร์เดียว ซีพียูกลายเป็น 32 บิตและสามารถรองรับ RAM ได้สูงสุด 4 GB ต่อมาพวกเขาย้ายไปใช้ CPU 64 บิตที่สามารถรองรับ RAM ได้อย่างก้าวกระโดดมากกว่า 4 GB จากนั้นจึงตัดสินใจใช้หลายคอร์และกระจายเวิร์กโหลดไปยังหลายคอร์เพื่อการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น คอร์ทั้งหมดสื่อสารกันเพื่อแจกจ่ายงานใด ๆ งานดังกล่าวกล่าวได้ว่าเป็นงานที่มีหลายเธรด



ส่วนต่างๆของ CPU



ซีพียูประกอบด้วยส่วนต่างๆต่อไปนี้ที่ทำงานสอดคล้องกัน ดังที่ได้กล่าวมาแล้วนี่จะเป็นการทำให้เข้าใจผิดมากเกินไป นี่เป็นเพียงหลักสูตรที่ผิดพลาดและอย่าใช้ข้อมูลนี้เป็นคำของพระวรสาร ชิ้นส่วนเหล่านี้ไม่อยู่ในลำดับใด ๆ :



  • เครื่องมือจัดกำหนดการ (จริงในระดับ OS)
  • Fetcher
  • ตัวถอดรหัส
  • แกน
  • เกลียว
  • แคช
  • หน่วยความจำและตัวควบคุม I / O
  • FPU (หน่วยจุดลอยตัว)
  • รีจิสเตอร์

หน้าที่ของชิ้นส่วนเหล่านี้มีดังนี้

หน่วยความจำและคอนโทรลเลอร์ I / O จัดการการเข้าและออกของข้อมูลเข้าและออกจาก CPU ข้อมูลจะถูกนำมาจากฮาร์ดดิสก์หรือ SSD ไปยัง RAM จากนั้นข้อมูลที่สำคัญกว่าจะถูกนำเข้าสู่แคชของ CPU แคชมี 3 ระดับ สำหรับเช่น Core i7 7700K มีแคช L3 8 MB แคชนี้ใช้ร่วมกันโดย CPU ทั้งหมดที่ 2 MB ต่อคอร์ ข้อมูลจากที่นี่จะถูกหยิบขึ้นมาโดยแคช L2 ที่เร็วกว่า ทุกคอร์มีแคช L2 ของตัวเองซึ่งรวม 1 MB และ 256 KB ต่อคอร์ ในกรณีของ Core i7 มี Hyper-Threading แต่ละคอร์มี 2 เธรดดังนั้นแคช L2 นี้จึงถูกแชร์โดยทั้งสองเธรด แคช L1 ทั้งหมดคือ 256 KB ที่ 32 KB ต่อเธรด จากนั้นข้อมูลจะเข้าสู่รีจิสเตอร์ซึ่งมีทั้งหมด 8 รีจิสเตอร์ในโหมด 32 บิตและ 16 รีจิสเตอร์ในโหมด 64 บิต OS (ระบบปฏิบัติการ) จัดกำหนดการกระบวนการหรือคำแนะนำไปยังเธรดที่มีอยู่ เนื่องจากมีเธรด 8 เธรดใน i7 จึงจะสลับไปและกลับจากเธรดภายในคอร์ ระบบปฏิบัติการเช่น Windows หรือ Linux ฉลาดพอที่จะรู้ว่าคอร์ทางกายภาพคืออะไรและคอร์แบบลอจิคัลคืออะไร

Hyper Threading ทำงานอย่างไร?



ในซีพียูแบบหลายคอร์แบบดั้งเดิมคอร์ทางกายภาพแต่ละคอร์มีทรัพยากรของตัวเองและแต่ละคอร์ประกอบด้วยเธรดเดียวซึ่งมีการเข้าถึงทรัพยากรทั้งหมดอย่างอิสระ Hyper-Threading เกี่ยวข้องกับเธรด 2 เธรด (หรือในบางกรณีที่หายากกว่านั้น) ที่แชร์ทรัพยากรเดียวกัน ตัวกำหนดตารางเวลาสามารถสลับงานและกระบวนการระหว่างเธรดเหล่านี้

ในซีพียูแบบมัลติคอร์แบบเดิมคอร์สามารถ“ จอด” หรืออยู่เฉยๆได้หากไม่มีข้อมูลหรือกระบวนการที่กำหนดให้ สถานะนี้เรียกว่าความอดอยากและได้รับการแก้ไขอย่างมีสุขภาพดีโดย SMT หรือ Hyper-Threading

Physical vs Logical Cores (และเธรดคืออะไร)

หากคุณอ่านข้อมูลจำเพาะของ Core i5 เกือบทุกตัวคุณจะสังเกตเห็นว่ามันมี 4 คอร์จริงและ 4 คอร์แบบลอจิคัลหรือ 4 เธรด (Coffee Lake i5s มี 6 คอร์และ 6 เธรด) i7s ทั้งหมดจนถึง 7700K เป็น 4 คอร์และ 8 เธรด / คอร์ตรรกะ ในบริบทของสถาปัตยกรรม CPU ของ Intel เธรดและคอร์แบบลอจิคัลเป็นสิ่งเดียวกัน พวกเขาไม่ได้เปลี่ยนรูปแบบของสถาปัตยกรรมตั้งแต่ Nehalem รุ่นที่ 1 จนถึงวันนี้ด้วย Coffee Lake ดังนั้นข้อมูลนี้จะถูกเก็บไว้ ข้อมูลนี้จะไม่เพียงพอสำหรับซีพียู AMD รุ่นเก่า แต่ Ryzen ก็เปลี่ยนรูปแบบไปมากเช่นกันและตอนนี้โปรเซสเซอร์ของพวกเขาออกแบบมาคล้ายกับของ Intel แล้ว

ข้อดีของ Hyper Threading

  • Hyper-Threading ช่วยแก้ปัญหา“ ความอดอยาก” หากคอร์หรือเธรดว่างตัวกำหนดตารางเวลาสามารถส่งผ่านข้อมูลไปยังแกนนั้นแทนที่จะเป็นคอร์ที่ไม่ได้ใช้งานหรือรอให้ข้อมูลใหม่อื่น ๆ ไหลผ่าน
  • ปริมาณงานที่มีขนาดใหญ่ขึ้นและขนานกันสามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากมีเธรดที่จะขนานกันมากขึ้นแอพพลิเคชั่นที่ต้องอาศัยเธรดหลายเธรดอย่างมากจึงสามารถเพิ่มการทำงานได้อย่างมาก (ไม่เร็วกว่าสองเท่า
  • หากคุณกำลังเล่นเกมและมีงานสำคัญบางอย่างที่ทำงานอยู่เบื้องหลังซีพียูจะไม่พยายามจัดหาเฟรมที่เพียงพอและทำงานนั้นได้อย่างราบรื่นเนื่องจากสามารถสลับทรัพยากรระหว่างเธรดได้

ข้อเสียของ Hyper Threading

สิ่งต่อไปนี้ไม่ใช่ข้อเสียมากนัก แต่เป็นความไม่สะดวกมากกว่า

  • Hyper-Threading ต้องการการใช้งานจากระดับซอฟต์แวร์เพื่อใช้ประโยชน์จาก แม้ว่าจะมีการพัฒนาแอพพลิเคชั่นมากขึ้นเพื่อใช้ประโยชน์จากเธรดหลายเธรด แต่แอพพลิเคชั่นที่ไม่ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี SMT (พร้อมกันหลายเธรด) หรือแม้แต่คอร์ทางกายภาพหลายคอร์ก็จะทำงานเหมือนกันทุกประการโดยไม่คำนึงถึง ประสิทธิภาพของแอพพลิเคชั่นเหล่านี้ขึ้นอยู่กับความเร็วสัญญาณนาฬิกาและ IPC ของ CPU มากกว่า
  • Hyper-Threading อาจทำให้ CPU สร้างความร้อนมากขึ้น นี่คือสาเหตุที่ i5s ใช้นาฬิกาได้สูงกว่า i7s มากเพราะมันจะไม่ร้อนเท่าที่มีเธรดน้อยกว่า
  • เธรดหลายเธรดใช้ทรัพยากรเดียวกันภายในคอร์ นี่คือสาเหตุที่ประสิทธิภาพไม่เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า แทนที่จะเป็นวิธีการที่ชาญฉลาดในการเพิ่มประสิทธิภาพและเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดเท่าที่จะทำได้

สรุป

Hyper-Threading เป็นเทคโนโลยีเก่า แต่ยังคงอยู่ เนื่องจากแอปพลิเคชันมีความต้องการมากขึ้นและอัตราการเสียชีวิตที่เพิ่มขึ้นตามกฎหมายของมัวร์ความสามารถในการขนานปริมาณงานจึงช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างมาก ความสามารถในการรันปริมาณงานคู่ขนานบางส่วนจะช่วยเพิ่มประสิทธิผลและทำให้งานของคุณเสร็จเร็วขึ้นโดยไม่สะดุด และหากคุณกำลังมองหาซื้อเมนบอร์ดที่ดีที่สุดสำหรับโปรเซสเซอร์ i7 รุ่นที่ 7 ของคุณลองดูที่ นี้ บทความ.

#ดูตัวอย่างชื่อNVIDIA SLIAMD CrossFireขั้นตอน VRMRGBซื้อ
1 สูตร ASUS 9 10

ตรวจสอบราคา
2 MSI Arsenal Gaming Intel Z270 10

ตรวจสอบราคา
3 MSI Performance Gaming Intel Z270 สิบเอ็ด

ตรวจสอบราคา
4 เกม ASRock K6 Z270 10 + 2

ตรวจสอบราคา
5 GIGABYTE AORUS GA-Z270X เกมมิ่ง 8 สิบเอ็ด

ตรวจสอบราคา
#1
ดูตัวอย่าง
ชื่อสูตร ASUS 9
NVIDIA SLI
AMD CrossFire
ขั้นตอน VRM10
RGB
ซื้อ

ตรวจสอบราคา
#2
ดูตัวอย่าง
ชื่อMSI Arsenal Gaming Intel Z270
NVIDIA SLI
AMD CrossFire
ขั้นตอน VRM10
RGB
ซื้อ

ตรวจสอบราคา
#3
ดูตัวอย่าง
ชื่อMSI Performance Gaming Intel Z270
NVIDIA SLI
AMD CrossFire
ขั้นตอน VRMสิบเอ็ด
RGB
ซื้อ

ตรวจสอบราคา
#4
ดูตัวอย่าง
ชื่อเกม ASRock K6 Z270
NVIDIA SLI
AMD CrossFire
ขั้นตอน VRM10 + 2
RGB
ซื้อ

ตรวจสอบราคา
#5
ดูตัวอย่าง
ชื่อGIGABYTE AORUS GA-Z270X เกมมิ่ง 8
NVIDIA SLI
AMD CrossFire
ขั้นตอน VRMสิบเอ็ด
RGB
ซื้อ

ตรวจสอบราคา

อัปเดตล่าสุดเมื่อ 2021-01-05 เวลา 22:02 น. / ลิงค์พันธมิตร / รูปภาพจาก Amazon Product Advertising API