💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Архитектурные особенности современных ЭВМ.

Исследуем сейчас следующий вопрос: оценим скорость работы различных устройств ЭВМ. Оперативная память современных ЭВМ способна читать и записывать данные примерно каждые 10 наносекунд (нс), 1 нс = 10^-9 сек., а центральный процессор может выполнить команду примерно за 1–2 нс. После некоторого размышления становится понятным, что " что-то здесь не так".

Действительно, рассмотрим, например, команду add ax, X. Для выполнения этой команды центральный процессор должен сначала считать из оперативной памяти саму команду (это 4 байта), затем операнд X (это ещё 2 байта), потом произвести операцию сложения. Таким образом, центральный процессор потратит на выполнение этой команды 6*10+2=62 нс. Спрашивается, зачем делать центральный процессор таким быстрым, если всё равно 97% своего времени он будет ждать, пока команды и данные не будут считаны из оперативной памяти на регистры? Налицо явное несоответствие в скорости работы оперативной памяти и центрального процессора ЭВМ.

Данная проблема на современных ЭВМ решается несколькими способами, которые мы сейчас рассмотрим. Сначала оперативную память стали делать таким образом, чтобы за одно обращение к ней она выдавала не по одному байту, а по несколько байт сразу. Для этого оперативную память разбивают на блоки (обычно называемые банками памяти), которые могут работать параллельно. Этот приём называют расслоением памяти. Например, если память разбита на 8 блоков, то за одно обращение к ней можно сразу считать 8 байт, при этом байты с последовательными адресами располагается в разных блоках. Таким образом, за одно обращение к памяти можно считать несколько команд или данных.

Скорость работы оперативной памяти современных ЭВМ так велика, что требуется какое-то образное сравнение, чтобы это почувствовать. Легко подсчитать, что за одну секунду из памяти можно прочитать 8*10⁸ байт. Если считать каждый байт символом текста и учесть, что на стандартной странице книги помещается примерно 2000 символов, то получается, что за 1 секунду центральный процессор можно прочитать целую библиотеку из 80 томов по 500 страниц в каждом томе.

Легко, однако, вычислить, что, несмотря на такую огромную скорость, оперативная память продолжает тормозить работу центрального процессора. Проведя заново расчёт времени выполнения команды add ax, X мы получим:

10 нс (чтение команды) + 10 нс (чтение числа) + 2 нс (выполнение команды) = 22 нс.

Как видим, хотя ситуация и несколько улучшилась, однако всё ещё примерно 90% своего времени центральный процессор вынужден ждать, пока из оперативной памяти поступят нужные команды и данные. Для того, чтобы исправить эту неприятную ситуацию, в архитектуру компьютера встраивается специальная память, которую называют памятью типа кэш, или просто кэшем.

Кэш работает так же быстро, как и центральный процессор, т.е. может, например, выдавать по 8 байт каждые 1-2 нс. Для программиста кэш является невидимой памятью в том смысле, что эта память не адресуемая, к ней нельзя обратиться из программы по какой-либо команде чтения или записи.[83] Центральный процессор работает с кэшем по следующей схеме.

Когда центральному процессору нужна какая-то команда или данное, то сначала он смотрит, не находится ли эта команда или данные в кэше, и, если они там есть, читает их оттуда, не обращаясь к оперативной памяти. Разумеется, если требуемой команды или данных в кэше нет, то центральный процессор вынужден читать их из относительно медленной оперативной памяти, однако копию прочитанного он обязательно оставляет в кэше. Аналогично, при записи данных центральный процессор помещает их в кэш. Особая ситуация складывается, если требуется что-то записать в кэш, а там нет свободного места. В этом случае по специальным алгоритмам, которые Вы будете изучать в следующем семестре, из кэша удаляются некоторые данные, обычто те, к которым дольше всего не было обращения. Таким образом, в кэше накапливаются, в частности, наиболее часто используемые команды и данные, например, все команды не очень длинных циклов после их первого выполнения будут находиться в памяти типа кэш.[84]

Память типа кэш строится из очень быстрых и, следовательно, дорогих интегральных схем, поэтому её объём сравнительно невелик, примерно 5% от объёма оперативной памяти. Однако, несмотря на свой относительно малый объём, кэш вызывает значительное увеличение скорости работы ЭВМ, так как по статистике примерно 90-95% всех обращений за командами и данными производится в память типа кэш. Теперь наша команда add ax, X будет выполняться за 2+2+2=6 нс.[85] Как видим, ситуация коренным образом улучшилась, хотя всё равно получается, что центральный процессор работает только 30% от времени выполнения команды, а остальное время ожидает поступления команд и данных. Для того, чтобы исправить эту ситуацию, нам придётся снова существенно изменить архитектуру центрального процессора.