在多级缓存中，L1 Cache不命中时，L2 Cache返回的读数据是直接返回到L1 Cache的存储还是返回到L1 Cache的控制器里

当 L1 Cache 发生不命中时，L2 Cache 会将缓存块返回给 L1 Cache 的控制器，而不是直接返回到 L1 Cache 的存储。这是因为 L1 Cache 和 L2 Cache 的访问速度有很大差异，L2 Cache 的访问速度比 L1 Cache 慢得多，将数据返回到 L1 Cache 的控制器能更好地协调 L1 Cache 和 L2 Cache 的访问，提高系统性能。在 L1 Cache 的控制器接收到数据后，会将数据存储到 L1 Cache 中，以便下一次访问时能够从 L1 Cache 直接获取数据，避免再次发生不命中。

相关问题

用矩阵乘向量的方式来优化两个10x10矩阵相乘的C代码，并分析优化后的 Cache 的命中率/不命中率

优化前的代码可能类似于以下形式：

void matmul(int A[][10], int B[][10], int C[][10]) {
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        for (int j = 0; j < 10; ++j) {
            int sum = 0;
            for (int k = 0; k < 10; ++k) {
                sum += A[i][k] * B[k][j];
            }
            C[i][j] = sum;
        }
    }
}

可以使用矩阵乘向量的方式来优化这段代码，具体来说，可以将矩阵B进行转置，然后将每一行的元素依次存放到一个数组中，记为`B_row_major`。这样，计算矩阵乘积时，可以将矩阵B的每一列看作一个向量，然后用这个向量与矩阵A的每一行进行点积运算，得到矩阵C的一个元素。由于矩阵B的每一列对应于数组`B_row_major`的一个连续子序列，因此可以采用一维数组的方式来存储矩阵B，从而利用 CPU 缓存来提高访问效率。具体代码如下：

void matmul_opt(int A[][10], int B[][10], int C[][10]) {
    int B_row_major[100];
    for (int j = 0; j < 10; ++j) {
        for (int i = 0; i < 10; ++i) {
            B_row_major[j*10+i] = B[i][j];
        }
    }

    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        for (int j = 0; j < 10; ++j) {
            int sum = 0;
            for (int k = 0; k < 10; ++k) {
                sum += A[i][k] * B_row_major[j*10+k];
            }
            C[i][j] = sum;
        }
    }
}

接下来考虑优化后的代码的 Cache 命中率/不命中率。

由于矩阵A和矩阵B的大小都是10x10，因此它们的总大小为800字节。由于这两个矩阵是按行存储的，因此对它们的访问模式是局部性较好的，可以通过 CPU 缓存来提高访问效率。在计算矩阵乘积时，矩阵B被转置并存储到了一个一维数组`B_row_major`中。由于这个数组是按行存储的，因此对它的访问模式也是局部性较好的。在计算矩阵乘积时，每次取出一个矩阵A的一行和矩阵B的一列进行计算，因此矩阵A和矩阵B_row_major的访问模式也是局部性较好的。

考虑 CPU 的缓存结构，一般来说，它是由多级缓存组成的。以 Intel Core i7 8700K 为例，它的 L1 缓存大小为32KB，L2 缓存大小为256KB，L3 缓存大小为12MB。在这个例子中，由于数据量较小，可以将矩阵A、矩阵B、数组B_row_major和矩阵C全部存储到 L1 缓存中。因此，对这些数据的访问都可以在 L1 缓存中完成，命中率应该是非常高的，接近甚至等于100%。

综上所述，通过矩阵乘向量的方式来优化矩阵乘积的代码可以显著提高计算效率，并且在本例中，由于数据量较小，也可以获得非常高的缓存命中率。

ti6678的cache

### 回答1：
ti6678是一种芯片，它具有一级缓存（L1 Cache）和二级缓存（L2 Cache）。缓存是一种用于提高计算机处理速度的技术，它可以存储经常被访问的数据和指令，以便更快地读取和执行。

L1 Cache是ti6678芯片内部的一级缓存，它离核心最近，速度最快，容量较小。L1 Cache通常分为指令缓存和数据缓存，分别用于存储正在执行的指令和处理的数据。由于L1 Cache与核心之间的距离非常近，可以迅速提供所需的数据和指令，从而加速处理器的运行速度。

L2 Cache是ti6678芯片内部的二级缓存，它容量比L1 Cache大，但速度相对较慢。L2 Cache的作用是当L1 Cache无法提供所需数据和指令时，从内存或其他存储设备中获取，并存储在L2 Cache中。这样，当处理器需要某些数据时，可以首先从L2 Cache检索，如果L2 Cache中存在，就可以直接提供给处理器，从而避免了从更慢的内存或其他存储设备中读取数据。

ti6678的缓存系统设计得很巧妙，能够有效提高其运行效率。通过将常用的数据和指令存储在高速的L1 Cache中，减少了处理器与内存之间的通信频率，从而大大提高了数据访问和指令执行的速度。而L2 Cache则作为L1 Cache的补充，在L1 Cache未命中时提供额外的存储空间，提高了指令和数据的可用性。

总而言之，ti6678的cache系统非常重要，它能加速芯片的运行速度，提高计算机处理数据的效率。通过合理利用不同层级的缓存，ti6678能够快速访问常用数据和指令，并在需要时提供额外的存储空间，从而提升整个系统的性能。

### 回答2：
ti6678是一种芯片，其中包含了一个用于存储数据的缓存。缓存是一种临时存储器，它在计算机系统中起到了提高数据访问速度的作用。

ti6678芯片的缓存主要用于存储经常被访问的数据。它采用了高速的静态随机存取存储器(SRAM)来实现快速的数据读取和写入。通过存储经常被访问的数据，ti6678的缓存可以减少对主存储器的访问次数，从而提高数据的读取速度。

ti6678的缓存分为多级，通常包括L1、L2和L3三级。L1缓存是最靠近CPU的一级缓存，它的容量比较小但速度非常快。L2缓存相对较大，存储更多的数据。L3缓存是最大的一级缓存，它的容量更大，可以存储更多的数据。通过多级缓存的组合，ti6678可以充分利用各级缓存的优点，提高系统的整体性能。

ti6678的缓存采用了高度自动化的缓存管理机制，可以根据访问模式和数据的使用频率来动态调整数据的存储位置。这样可以提高缓存的命中率，减少对主存储器的访问延迟，进一步提高系统的性能。

总而言之，ti6678的缓存是一种用于存储经常被访问的数据的临时存储器。通过采用多级缓存和自动化的缓存管理机制，ti6678可以提高数据的访问速度，增强系统的性能。