决战性能之巅！NV双芯旗舰GTX590评测

    GF100核心拥有很多种类的缓存，他们的用途不尽相同，其中一级缓存、共享缓存和纹理缓存位于SM内部，二级缓存则是独立的一块，与光栅单元及显存控制器相连。

9.6 一级缓存与二级缓存

● 64KB可配置共享缓存与一级高速缓存

    以往的GPU都是没有一级缓存的，只有一级纹理缓存，因为这些缓存无法在通用计算中用于存储计算数据，只能用于在纹理采样时暂存纹理。而在GF100当中，NVIDIA首次引入真正的一级高速缓存，而且还可被动态的划分为共享缓存。

    在GF100 GPU中，每个SM除了拥有专用的纹理缓存外，还拥有64KB容量的片上缓存，这部分缓存可配置为16KB的一级缓存+48KB共享缓存，或者是48KB一级缓存+16KB共享缓存。这种划分方式完全是动态执行的，一个时钟周期之后可自动根据任务需要即时切换而不需要程序主动干预。

    一级缓存与共享缓存是互补的，共享缓存能够为明确界定存取数据的算法提升存取速度，而一级缓存则能够为一些不规则的算法提升存储器存取速度。在这些不规则算法中，事先并不知道数据地址。

    对于图形渲染来说，重复或者固定的数据比较多，因此一般是划分48KB为共享缓存，当然剩下的16KB一级缓存也不是完全没用，它可以充当寄存器溢出的缓冲区，让寄存器能够实现不俗的性能提升。

    而在并行计算之中，一级缓存与共享缓存同样重要，它们可以让同一个线程块中的线程能够互相协作，从而促进了片上数据广泛的重复利用并减少了片外的通信量。共享存储器是使许多高性能CUDA应用程序成为可能的重要促成因素。

● 共享式二级高速缓存

    GF100拥有一个768KB容量统一的二级高速缓存，该缓存可以为所有载入、存储以及纹理请求提供服务。二级缓存可在整个GPU中提供高效、高速的数据共享。物理效果、光线追踪以及稀疏数据结构等事先不知道数据地址的算法在硬件高速缓存上的运行优势尤为明显。后期处理过滤器需要多个SM才能读取相同的数据，该过滤器与存储器之间的距离更短，从而提升了带宽效率。

    统一的共享式缓存比单独的缓存效率更高。在独享式缓存设计中，即使同一个缓存被多个指令预订，它也无法使用其它缓存中未贴图的部分。高速缓存的利用率将远低于它的理论带宽。GF100的统一共享式二级高速缓存可在不同请求之间动态地平衡负载，从而充分地利用缓存。二级高速缓存取代了之前GPU中的二级纹理缓存、ROP缓存以及片上FIFO。

GF100的缓存架构让各流水线之间可以高效地通信，减少了显存读写操作

    统一的高速缓存还能够确保存储器按照程序的顺序执行存取指令。当读、写路径分离（例如一个只读纹理路径以及一个只写ROP路径）时，可能会出现先写后读的危险。一个统一的读/写路径能够确保程序的正确运行，同时也是让NVIDIA GPU能够支持通用C/C++程序的重要因素。

    与只读的GT200二级缓存相比，GF100的二级高速缓存既能读又能写，
而且是完全一致的。NVIDIA采用了一种优先算法来清除二级缓存中的数据，这种算法包含了各种检查，可帮助确保所需的数据能够驻留在高速缓存当中。