实验揭示：Cache大小对矩阵乘法性能的显著影响

本实验报告主要探讨了Cache在系统性能中的关键作用，特别是通过实际编程和性能测量来评估其影响。实验以计算机系统结构课程为背景，旨在让学生理解Cache技术如何优化算法执行效率，提升系统的整体性能。 首先，实验目标有两个：一是直观感受Cache大小对系统性能的实际影响；二是学习基于系统结构的算法设计思路，理解如何通过利用缓存机制来优化算法。在这个过程中，学生们被要求使用C语言编写两个矩阵乘法程序，一个是传统的“一般算法”（程序1），另一个是经过优化的“Cache算法”（程序2）。 在实验内容部分，首先，程序1实现了矩阵乘法的基本操作，对于不同大小（100x100到3000x3000）的矩阵，记录了执行时间，展示了当矩阵规模增大时，没有利用缓存的优势，执行时间明显增加。这些数据用于建立基准，以便后续比较优化算法的效果。 程序2则利用了缓存的工作原理，通过调整数据访问方式和布局，使得常用的矩阵元素能够有效地存储在高速缓存中，从而减少内存访问延迟，提高运算速度。实验同样记录了这种优化算法在不同矩阵大小下的执行时间，以此计算出优化后的加速比（speedup），即优化算法执行时间与一般算法执行时间的对比，反映Cache对性能提升的贡献。 通过对这两个程序的对比分析，学生可以了解到，随着矩阵尺寸的增加，如果没有Cache，每次数据访问都需要从主存读取，性能会随着数据访问频率的增加而急剧下降。而通过Cache优化，即使数据访问次数增多，由于大部分访问可以在本地快速完成，系统的平均执行时间显著降低，显示出Cache在提高系统性能方面的巨大潜力。 此外，这个实验还涉及到系统级的数据局部性（Temporal Locality）概念，即如果一个程序经常访问内存中的相同或相邻位置，那么将这些数据放在缓存中可以大大提高访问速度。因此，通过优化算法的设计，如使用循环展开、块状访问等方法，可以更好地利用缓存，从而进一步提升系统性能。 该实验提供了一个实战性的平台，让学生通过实际操作理解了Cache对系统性能的深远影响，以及在算法设计中如何利用缓存来实现性能优化，这在IT行业中具有重要的理论和实践价值。