что такое кэш теней
Что такое кэш теней
В версию программы Cinema 4D R15 была интегрирована новая методика для кеша излучения. Эта методика по отношению к предшествующей версии Кеш излучения (устаревший) (которая может устанавливаться на закладке Общие для параметра Первичный метод ) имеет следующие преимущества:
Что такое «Кеш излучения»?
При просчёте кеша излучения производят предварительные просчёты (так называемые «предпроходы»), при которых происходит анализ сцены с целью выявления критических участков с последующим распределением для них, так называемых точек затенения. Это показываемые точки при произведении просчёта предпроходов. Они являются особенно заметными при низких значениях для параметра Плотность ) и позволяют определить уровень необходимого для сцены диффузного (рассеянного освещения):
При заключительном процессе рендера происходит просчёт имеющихся значений кеша, с целью назначения необходимого уровня диффузного освещения для пикселей, расположенных между точками затенения.
Недостатки кеша излучения вам также необходимо знать и учитывать: посредством просчёта между ограниченным числом точек затенения, происходит снижения уровня детализации по отношению к свету и тени (но не так интенсивно по сравнению с предшествующими версиями программы). В этом плане методика QMC имеет значительные преимущества.
Вам необходимо запомнить, что результаты GI в режиме QMC способствуют получению максимального уровня качества при просчёте изображений в плане светового уровня и распределения тени. Кеш излучения (IC) пытается всегда приблизиться к этому результату, как можно ближе.
При анимации кеш излучения приводит к созданию эффекта мерцания изображения. В новой версии программы этот эффект был снижен до минимума. В общем и целом для этого эффекта можно определить следующее направление – кеш излучения способствует созданию мерцания изображения в том случае, если при его просчёте в сцене используются очень яркие и маленькие полигональные источники. Большие и равномерные источники освещения (например, использование объекта Небо при котором свет поступает в сцену равномерно и со всех направлений) могут оптимально использоваться с новой методикой кеша излучения.
При рендере на основе кеша излучения происходит предварительный просчёт предпроходов (фаза, на протяжении которой происходит предварительный показ грубых квадратов с последующим уменьшением их размера). На этом этапе происходит распределение плотности для точек затенения. Весь процесс в общей сложности является адаптивным, при котором внимание уделяется прежде всего для критических участков: углы, рёбра и так далее. Разность между значениями параметров Мин и Макс определяет количество просчитываемых предпроходов (посмотрите на изображение для Мин ).
Плотность [10..1000%]
Мин. интервал [0..1000%]
Макс. интервал [0..1000%]
Параметр Плотность является регулятором, на основе которого вы производите изменение плотности распределения для точек затенения. Чем выше значение данного параметра, тем выше плотность точек затенения.
Имеет смысл объединить эти три параметра, так как они создают общее воздействие и являются взаимозависимыми. Все три предназначены для определения плотности точек затенения для критических или некритических участков:
Последующее изображение наглядно представляет для вас воздействие создаваемое на основе этих параметров:
Все предварительно изложенные параметры предназначаются и необходимы для размещения точек затенения и их просчёта. Диффузное (рассеянное) освещение в сцене при этом определяется и просчитывается на основе данных точек. При рендере из такого «точечного» распределения яркости производится создание равномерно и плоской, освещённой поверхности. Алгоритм сглаживания выполняет это следующим образом: для каждого просчитываемого пикселя на поверхности объекта происходит анализ кеша излучения на предмет нахождения соответствующих значений, расположенных в непосредственной близости от этой точки. Значения яркости и цвета найденного значения при этом будут использоваться для данного пикселя.
В принципе Сглаживание является параметром, изменение которого вам не нужно производить постоянно.
Оптимизация цвета [0..1000%]
Посредством данного параметра вы можете значительно увеличивать качество создаваемого изображения для участков, на которых происходит резкое изменение GI (к примеру, GI с использованием ярких полигональных источников). В конечном результате для таких участков происходит создание более высокого числа точек затенения (что естественно отражается на времени просчёта). Важно при этом: необходимо устанавливать достаточно высокое значение для лучей, что приводит к равномерному распределению света. В противном случае участки с пятнами будут иметь резкие переходы. В принципе функция GI-каустики также имеет преимущества при использовании высоких значений!
В ранней версии кеша излучения, распределение точек затенения являлось независимым от заключительного размера просчитываемого изображения. Кроме этого, для изображений с размером (к примеру) 80*60 пикселей или 1024*768 пикселей, использовались аналогичные предпроходы. В новой версии программы при активной установке Размер изображения этого не происходит. Плотность точек затенения изменяется в зависимости от размера изображения. При наличии экстремально высокого размера для просчитываемого изображения, в новой версии программы происходит создание дополнительных записей в кеше излучения. При учёте такого распределения, изображения с маленьким разрешением просчитываются значительно быстрее и с высоким соответственно медленнее (но при этом с более высоким уровнем детализации для просчитываемого изображения).
«Бойтесь двойного дна и не храните кеш»: Баффет, Далио и Мобиус о рынке
Марк Мобиус: опасайтесь двойного дна
За полувековую карьеру управляющего фондами Марк Мобиус приобрел известность благодаря успешным вложениям в развивающиеся рынки. Среди инвестиций Мобиуса были акции Сбербанка, «Норникеля», «Аэрофлота», «М.Видео» и других крупных российских компаний. Мобиус предсказал начало «бычьего» рынка в 2009 году.
«Думаю, пока еще рано что-то прогнозировать. Влияние карантина на бизнес будет очевидно не сразу, — сказал он. — А когда данные начнут поступать, это разочарует людей».
Мобиус не согласен с этим мнением. Он напомнил, что предыдущие «медвежьи» рынки, как правило, увеличивали просадку до 30–50% в течение примерно двух лет. «Я думаю, что нас ожидает двойное дно. Рынок вновь упадет, а затем поднимется», — заключил инвестор.
Есть и положительные стороны в текущей ситуации. Падение рынка принесло много отличных возможностей для инвестора. В частности, речь идет о вложениях в такие развивающиеся рынки, как Китай, Бразилия и Индия, говорит управляющий.
Чтобы диверсифицировать портфель, Мобиус советует защитную стратегию: как минимум 10% портфеля выделить под золото, а 30-40% — под развивающиеся рынки. Он также рекомендует сохранить большую денежную подушку на случай дальнейшего падения рынка.
Рэй Далио: не стоит держать много наличности
В отличие от Марка Мобиуса основатель крупнейшего в мире хедж-фонда Bridgewater Associates Рэй Далио считает неблагоразумным хранить капитал в наличных.
«Хотя стоимость денег не так сильно колеблется, как стоимость других активов, наличные сейчас приносят отрицательную доходность», — объяснил свое мнение миллиардер.
«Поэтому я по-прежнему думаю, что кеш — это мусор по сравнению с альтернативными активами, особенно теми, которые сохраняют или увеличивают свою стоимость в периоды рефляции (к примеру, золото и некоторые акции)», — заключил он.
Рефляция — монетарная политика, направленная на стимулирование экономики и против падения инфляции. Предпринимаемые для этого меры включают, в частности, снижение процентных ставок и другое.
Уоррен Баффет : не торопитесь, смотрите на качество бизнеса
Гадать, как поступит Баффет, уже давно вошло в привычку у экспертов и участников рынка. «Если мы что-то и знаем о стратегии Уоррена Баффета, это то, что он не будет торопить события, — пишет издание Worth. — Ему неинтересно выкупать краткосрочный спад на рынке, он предпочитает делать стратегические шаги».
Скорее всего, он пытается оценить, насколько привлекательными стали компании и изменила ли пандемия коронавируса что-либо в настроениях потребителей. Для этого у Баффета есть уникальная возможность — крупные позиции в акционерном капитале многих компаний. Это позволяет ему понять, что происходит внутри этих бизнесов.
В такие времена типичный шаг Баффета — вложение в одну из наиболее пострадавших от коронавируса отраслей, предположили в Worth. Вывод сделан на основе того, как он действовал после кризиса 2008 года. Тогда он инвестировал в JP Morgan и Bank of America, хотя другие избегали банкиров, как чумы.
Это связано с тем, что единственное, что имеет значение для «оракула из Омахи», — качество бизнеса, поскольку «его любимый период владения — это навсегда».
Больше интересных историй и новостей об инвестициях вы найдете в нашем телеграм-канале «Сам ты инвестор!»
Американский бизнесмен и один из известнейших инвесторов в мире. Основной владелец и CEO инвестхолдинга Berkshire Hathaway. Инвесторы и трейдеры на бирже, стремящиеся заработать на снижении стоимости активов. Эта стратегия применяется на короткие позиции (в противоположность «быкам»). Фондовый рынок — это место, где происходит торговля акциями, облигациями, валютами и прочими активами. Понятие рынка затрагивает не только функцию передачи ценных бумаг, но и другие операции с ними, такие, как выпуск и налогообложение. Кроме того, он позволяет устанавливать справедливое ценообразование. Подробнее
Что такое кэш в процессоре и зачем он нужен
Содержание
Содержание
Для многих пользователей основополагающими критериями выбора процессора являются его тактовая частота и количество вычислительных ядер. А вот параметры кэш-памяти многие просматривают поверхностно, а то и вовсе не уделяют им должного внимания. А зря!
В данном материале поговорим об устройстве и назначении сверхбыстрой памяти процессора, а также ее влиянии на общую скорость работы персонального компьютера.
Предпосылки создания кэш-памяти
Любому пользователю, мало-мальски знакомому с компьютером, известно, что в составе ПК работает сразу несколько типов памяти. Это медленная постоянная память (классические жесткие диски или более быстрые SSD-накопители), быстрая оперативная память и сверхбыстрая кэш-память самого процессора. Оперативная память энергозависимая, поэтому каждый раз, когда вы выключаете или перезагружаете компьютер, все хранящиеся в ней данные очищаются, в отличие от постоянной памяти, в которой данные сохраняются до тех пор, пока это нужно пользователю. Именно в постоянную память записаны все программы и файлы, необходимые как для работы компьютера, так и для комфортной работы за ним.
Каждый раз при запуске программы из постоянной памяти, ее наиболее часто используемые данные или вся программа целиком «подгружаются» в оперативную память. Это делается для ускорения обработки данных процессором. Считывать и обрабатывать данные из оперативной памяти процессор будет значительно быстрей, а, следовательно, и система будет работать значительно быстрее в сравнении с тем, если бы массивы данных поступали напрямую из не очень быстрых (по меркам процессорных вычислений) накопителей.
Если бы не было «оперативки», то процесс считывания напрямую с накопителя занимал бы непозволительно огромное, по меркам вычислительной мощности процессора, время.
Но вот незадача, какой бы быстрой ни была оперативная память, процессор всегда работает быстрее. Процессор — это настолько сверхмощный «калькулятор», что произвести самые сложные вычисления для него — это даже не доля секунды, а миллионные доли секунды.
Производительность процессора в любом компьютере всегда ограничена скоростью считывания из оперативной памяти.
Процессоры развиваются так же быстро, как память, поэтому несоответствие в их производительности и скорости сохраняется. Производство полупроводниковых изделий постоянно совершенствуется, поэтому на пластину процессора, которая сохраняет те же размеры, что и 10 лет назад, теперь можно поместить намного больше транзисторов. Как следствие, вычислительная мощность за это время увеличилась. Впрочем, не все производители используют новые технологии для увеличения именно вычислительной мощности. К примеру, производители оперативной памяти ставят во главу угла увеличение ее емкости: ведь потребитель намного больше ценит объем, нежели ее быстродействие. Когда на компьютере запущена программа и процессор обращается к ОЗУ, то с момента запроса до получения данных из оперативной памяти проходит несколько циклов процессора. А это неправильно — вычислительная мощность процессора простаивает, и относительно медленная «оперативка» тормозит его работу.
Такое положение дел, конечно же, мало кого устраивает. Одним из вариантов решения проблемы могло бы стать размещение блока сверхбыстрой памяти непосредственно на теле кристалла процессора и, как следствие, его слаженная работа с вычислительным ядром. Но проблема, мешающая реализации этой идеи, кроется не в уровне технологий, а в экономической плоскости. Такой подход увеличит размеры готового процессора и существенно повысит его итоговую стоимость.
Объяснить простому пользователю, голосующему своими кровными сбережениями, что такой процессор самый быстрый и самый лучший, но за него придется отдать значительно больше денег — довольно проблематично. К тому же существует множество стандартов, направленных на унификацию оборудования, которым следуют производители «железа». В общем, поместить оперативную память прямо на кристалл процессора не представляется возможным по ряду объективных причин.
Как работает кэш-память
Как стало понятно из постановки задачи, данные должны поступать в процессор достаточно быстро. По меркам человека — это миг, но для вычислительного ядра — достаточно большой промежуток времени, и его нужно как можно эффективнее минимизировать. Вот здесь на выручку и приходит технология, которая называется кэш-памятью. Кэш-память — это сверхбыстрая память, которую располагают прямо на кристалле процессора. Извлечение данных из этой памяти не занимает столько времени, сколько бы потребовалось для извлечения того же объема из оперативной памяти, следовательно, процессор молниеносно получает все необходимые данные и может тут же их обрабатывать.
Кэш-память — это, по сути, та же оперативная память, только более быстрая и дорогая. Она имеет небольшой объем и является одним из компонентов современного процессора.
На этом преимущества технологии кэширования не заканчиваются. Помимо своего основного параметра — скорости доступа к ячейкам кэш-памяти, т. е. своей аппаратной составляющей, кэш-память имеет еще и множество других крутых функций. Таких, к примеру, как предугадывание, какие именно данные и команды понадобятся пользователю в дальнейшей работе и заблаговременная загрузка их в свои ячейки. Но не стоит путать это со спекулятивным исполнением, в котором часть команд выполняется рандомно, дабы исключить простаивание вычислительных мощностей процессора.
Спекулятивное исполнение — метод оптимизации работы процессора, когда последний выполняет команды, которые могут и не понадобиться в дальнейшем. Использование метода в современных процессорах довольно существенно повышает их производительность.
Речь идет именно об анализе потока данных и предугадывании команд, которые могут понадобиться в скором будущем (попадании в кэш). Это так называемый идеальный кэш, способный предсказать ближайшие команды и заблаговременно выгрузить их из ОЗУ в ячейки сверхбыстрой памяти. В идеале их надо выбирать таким образом, чтобы конечный результат имел нулевой процент «промахов».
Но как процессор это делает? Процессор что, следит за пользователем? В некоторой степени да. Он выгружает данные из оперативной памяти в кэш-память для того, чтобы иметь к ним мгновенный доступ, и делает это на основе предыдущих данных, которые ранее были помещены в кэш в этом сеансе работы. Существует несколько способов, увеличивающих число «попаданий» (угадываний), а точнее, уменьшающих число «промахов». Это временная и пространственная локальность — два главных принципа кэш-памяти, благодаря которым процессор выбирает, какие данные нужно поместить из оперативной памяти в кэш.
Временная локальность
Процессор смотрит, какие данные недавно содержались в его кэше, и снова помещает их в кэш. Все просто: высока вероятность того, что выполняя какие-либо задачи, пользователь, скорее всего, повторит эти же действия. Процессор подгружает в ячейки сверхбыстрой памяти наиболее часто выполняемые задачи и сопутствующие команды, чтобы иметь к ним прямой доступ и мгновенно обрабатывать запросы.
Пространственная локальность
Принцип пространственной локальности несколько сложней. Когда пользователь выполняет какие-то действия, процессор помещает в кэш не только данные, которые находятся по одному адресу, но еще и данные, которые находятся в соседних адресах. Логика проста — если пользователь работает с какой-то программой, то ему, возможно, понадобятся не только те команды, которые уже использовались, но и сопутствующие «слова», которые располагаются рядом.
Набор таких адресов называется строкой (блоком) кэша, а количество считанных данных — длиной кэша.
При пространственной локации процессор сначала ищет данные, загруженные в кэш, и, если их там не находит, то обращается к оперативной памяти.
Иерархия кэш-памяти
Любой современный процессор имеет в своей структуре несколько уровней кэш-памяти. В спецификации процессора они обозначаются как L1, L2, L3 и т. д.
Если провести аналогию между устройством кэш-памяти процессора и рабочим местом, скажем столяра или представителя любой другой профессии, то можно увидеть интересную закономерность. Наиболее востребованный в работе инструмент находится под рукой, а тот, что используется реже, расположен дальше от рабочей зоны.
Так же организована и работа быстрых ячеек кэша. Ячейки памяти первого уровня (L1) располагаются на кристалле в непосредственной близости от вычислительного ядра. Эта память — самая быстрая, но и самая малая по объему. В нее помещаются наиболее востребованные данные и команды. Для передачи данных оттуда потребуется всего около 5 тактовых циклов. Как правило, кэш-память первого уровня состоит из двух блоков, каждый из которых имеет размер 32 КБ. Один из них — кэш данных первого уровня, второй — кэш инструкций первого уровня. Они отвечают за работу с блоками данных и молниеносное обращение к командам.
Кэш второго и третьего уровня больше по объему, но за счет того, что L2 и L3 удалены от вычислительного ядра, при обращении к ним будут более длительные временные интервалы. Более наглядно устройство кэш-памяти проиллюстрировано в следующем видео.
Кэш L2, который также содержит команды и данные, занимает уже до 512 КБ, чтобы обеспечить необходимый объем данных кэшу нижнего уровня. Но на обработку запросов уходит в два раза больше времени. Кэш третьего уровня имеет размеры уже от 2 до 32 МБ (и постоянно увеличивается вслед за развитием технологий), но и его скорость заметно ниже. Она превышает 30 тактовых циклов.
Процессор запрашивает команды и данные, обрабатывая их, что называется, параллельными курсами. За счет этого и достигается потрясающая скорость работы. В качестве примера рассмотрим процессоры Intel. Принцип работы таков: в кэше хранятся данные и их адрес (тэг кэша). Сначала процессор ищет их в L1. Если информация не найдена (возник промах кэша), то в L1 будет создан новый тэг, а поиск данных продолжится на других уровнях. Для того, чтобы освободить место под новый тэг, информация, не используемая в данный момент, переносится на уровень L2. В результате данные постоянно перемещаются с одного уровня на другой.
С кэшем связан термин «сет ассоциативности». В L1 блок данных привязан к строкам кэша в определенном сете (блоке кэша). Так, например, 8-way (8 уровень ассоциативности) означает, что один блок может быть привязан к 8 строкам кэша. Чем выше уровень, тем выше шанс на попадание кэша (процессор нашел требуемую информацию). Есть и недостатки. Главные — усложнение процесса и соответствующее снижение производительности.
Также при хранении одних и тех же данных могут задействоваться различные уровни кэша, например, L1 и L3. Это так называемые инклюзивные кэши. Использование лишнего объема памяти окупается скоростью поиска. Если процессор не нашел данные на нижнем уровне, ему не придется искать их на верхних уровнях кэша. В этом случае задействованы кэши-жертвы. Это полностью ассоциативный кэш, который используется для хранения блоков, вытесненных из кэша при замене. Он предназначен для уменьшения количества промахов. Например, кэши-жертвы L3 будут хранить информацию из L2. В то же время данные, которые хранятся в L2, остаются только там, что помогает сэкономить место в памяти, однако усложняет поиск данных: системе приходится искать необходимый тэг в L3, который заметно больше по размеру.
В некоторых политиках записи информация хранится в кэше и основной системной памяти. Современные процессоры работают следующим образом: когда данные пишутся в кэш, происходит задержка перед тем, как эта информация будет записана в системную память. Во время задержки данные остаются в кэше, после чего их «вытесняет» в ОЗУ.
Итак, кэш-память процессора — очень важный параметр современного процессора. От количества уровней кэша и объема ячеек сверхбыстрой памяти на каждом из уровней, во многом зависит скорость и производительность системы. Особенно хорошо это ощущается в компьютерах, ориентированных на гейминг или сложные вычисления.
Что такое кэш и зачем его чистить
Это старые данные, которые уже могут быть неактуальны
Когда не работает какой-то сайт или сервис, от техподдержки часто можно услышать «Почистите кэш и перезагрузите страницу». Иногда это помогает. Рассказываем, почему так происходит, что такое кэш, зачем он нужен и как его почистить.
⚠️ Минутка грамотности. По словарю РАН слово cache в русском пишется «кеш». Но по рекомендациям Гиляревского нужно писать «кэш». И нам нравится, как это произносится. Произнесите вместе с нами:
Что такое кэш
Кэш — это данные, которые компьютер уже получил и использовал один раз, а потом сохранил на будущее. Смысл кэша в том, чтобы в следующий раз взять данные не с далёкого и медленного сервера, а из собственного быстрого кэша. То же самое, что закупиться продуктами на неделю и потом ходить не в магазин, а в холодильник.
В случае с браузером это работает так:
Дальше происходит так:
4. Если вкладкой или браузером долго не пользовались, операционная система выгружает из оперативной памяти все страницы, чтобы освободить место для других программ.
5. Если переключиться назад на браузер, он моментально сходит в кэш, возьмёт оттуда загруженную страницу и покажет её на экране.
Получается, что если браузер будет брать из кэша только постоянные данные и скачивать с сервера только что-то новое, то страница будет загружаться гораздо быстрее. Выходит, главная задача браузера — понять, какой «срок годности» у данных в кэше и через какое время их надо запрашивать заново.
👉 Например, браузер может догадаться, что большая картинка на странице вряд ли будем меняться каждые несколько секунд, поэтому имеет смысл подержать её в кэше и не загружать с сервера при каждом посещении. Поэтому в кэше часто хранятся картинки, видеоролики, звуки и другие декоративные элементы страницы.
👉 Для сравнения: браузер понимает, что ответ сервера на конкретный запрос пользователя кэшировать не надо — ведь ответы могут очень быстро меняться. Поэтому ответы от сервера браузер не кэширует.
Какая проблема с кэшем
На первый взгляд кажется, что кэш — это прекрасно: данные уже загружены, к ним можно быстро обратиться и достать оттуда всё, что нужно, без запроса к серверу на другом конце планеты.
Но представьте такую ситуацию: вы заходите в интернет-магазин обуви, в котором покупали уже много раз, но товары почему-то не добавляются в корзину. Или добавляются, но кнопка «Оплатить» не работает. Чаще всего причина в том, что браузер делает так:
Решение — почистить кэш
Когда мы чистим кэш, оттуда удаляются все данные, которые браузер сохранил «на всякий случай». Это значит, что при обновлении страницы браузер заглянет в кэш, увидит, что там пусто и запросит все данные с сервера заново. Они, конечно, тоже сразу отправятся в кэш, но в следующий раз вы уже будете знать, что делать.
Чтобы очистить кэш в Сафари, достаточно нажать ⌥+⌘+E, а в Хроме — нажать Ctrl+Shift+Backspace (⇧+⌘+Backspace) и выбрать время, в пределах которого нужно очистить кэш:
Зачем нужен кэш, если из-за него всё ломается?
На самом деле всё ломается не из-за кэша, а из-за неправильных настроек сервера, которые отдают страницу. Потому что именно сервер должен сказать браузеру: «Вот это можно кэшировать, а вон то лучше не кэшируй, мало ли что».
Часто разработчики недокручивают эти настройки, и браузер не получает нужных инструкций, поэтому кэширует всё подряд. И тогда приходится вмешиваться, чистить кэш и восстанавливать работоспособность.