cpu二级缓存越大越好吗 现在一般都是多大
大家在选购处理器时，往往对处理器的缓存容量选择感到不知所措，本文主要是关于cpu缓存的介绍，并重点阐述了二级缓存的容量，探讨了二级缓存容量的上限是否存在及二级缓存能否越大越好。
二级缓存 cpu缓存（cache memory）位于cpu与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内cpu即将访问的，当cpu调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。最初缓存只有一级，二级缓存（l2 cache）出现是为了协调一级缓存与内存之间的速度。二级缓存比一级缓存速度更慢，容量更大，主要就是做一级缓存和内存之间数据临时交换的地方用。实际上，现在intel和amd处理器在一级缓存的逻辑结构设计上有所不同，所以二级缓存对cpu性能的影响也不尽相同。
工作原理
缓存的工作原理是当cpu要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给cpu处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给cpu处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。
正是这样的读取机制使cpu读取缓存的命中率非常高（大多数cpu可达90%左右），也就是说cpu下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了cpu直接读取内存的时间，也使cpu读取数据时基本无需等待。总的来说，cpu读取数据的顺序是先缓存后内存。 最早先的cpu缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在cpu内核中的缓存已不足以满足cpu的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与cpu同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 cpu内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（data cache，d-cache）和指令缓存（instruction cache，i-cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被cpu访问，减少了争用cache所造成的冲突，提高了处理器效能。
cpu二级缓存越大越好吗 首先亮明观点，并非越大越好。
说到cpu，不得不说的就是cpu缓存，目前cpu的缓存已经成了衡量cpu性能的一个必要指标，那么cpu缓存到底对cpu性能的影响有多大呢？
我们知道，cpu执行指令时，会将执行结果放在一个叫“寄存器”的元件中，由于“寄存器”集成在cpu内部，与alu等构成cpu的重要元件，因此寄存器中的指令很快被cpu所访问，但毕竟寄存器的容量太小，cpu所需的大量指令和数据还在内存（ram）当中，所以cpu为了完成指令操作，需要频繁地向内存发送接收指令、数据。
由于内存的处理速度远远低于cpu，所以传统的系统瓶颈在这里就产生了，cpu在处理指令时往往花费很多时间在等待内存做准备工作。
为了解决这个问题，人们在cpu内集成了一个比内存快许多的“cache”，这就是最早的“高速缓存”。
l1高速缓存是与cpu完全同步运行的存储器，也就是我们常说的一级缓存，如果cpu需要的数据和指令已经在高速缓存中了，那么cpu不必等待，直接就可以从一级缓存（l1）中取得数据，如果数据不在l1中，cpu再从二级缓存（l2）中提取数据，大大提高了系统的工作效率。
趣谈cpu缓存工作原理
没有cpu缓存前
我们可以形象地把cpu的运算单元想象成是一间坐落在城市中心的工厂，把内存看成是工厂设置在郊区的一间面积很大的仓库a。
工厂生产所需要的原材料每次都要花时间去远处的仓库a调运，而且到达仓库后，还要等待仓库准备好材料，中间浪费了不少时间。这就是cpu频率未变的情况下，cpu与内存的数据交换不同步的现象。
而突然有一天，由于资金短缺，仓库a从近郊区“搬到”了远郊区，这样原料和成品在工厂与仓库a之间的运输所花费的时间就更长了，工厂生产所需的原料供应不足，经常处于空运转的状态下。这就是说当cpu频率增加后，cpu与内存交换数据等待需时间会变得更长
增加l1 cache
要解决cpu与内存交换数据不同步这个系统瓶颈问题，其中一个办法是在靠近工厂的市区设置一个小型的仓库b（l1 cache）。
平时把生产最迫切需要、用得最多的原材料（指令和数据）从仓库a（内存）调配到仓库b（l1 cache），这样工厂生产所需要的原材料就可以很快地调配过来，减少空运转的时间。当所需的原材料在仓库b中找不到（缓存未命中）时，仍然要到仓库a（内存）里调配，虽然无可避免地使工厂又进入空运转，或部分空运转（cpu等待若干个时钟周期），但这样毕竟使等待时间大大降低了。
小知识：缓存有一个“预读”功能，也就是可以通过一定的算法，猜测接下来所要的数据，并预先取入缓存。
再添l2 cache
随着cpu的频率提高，与内存之间交换数据不同步的现象更明显了，可以理解为仓库a（内存）搬离郊区，迁到更远的地方了。解决这一问题的一个更好的办法就是在城市的边缘再设立一个比仓库b大的仓库c，也就是我们说的二级缓存。
它的作用是把郊区之外的仓库a（内存）中最迫切用的材料（指令）运到仓库c，而工厂如果在仓库b中找不到所需的材料，就可以到仓库c中找，而不必老远跑到仓库a那里找，节省了不少时间。
通常情况下，l2包括l1所有的数据，另外还有一些附加的数据。换言之，l1与l2、l2与内存之间是子母关系，所以cpu缓存的出现更有效地解决了cpu空等待所造成的资源浪费问题。
cpu缓存越大越好?
当然，cpu缓存并不是越大越好，因为缓存采用的是速度快、价格昂贵的静态ram（sram），由于每个sram内存单元都是由4~6个晶体管构成，增加缓存会带来cpu集成晶体管个数大增，发热量也随之增大，给设计制造带来很大的难度。所以就算缓存容量做得很大，但如果设计不合理会造成缓存的延时，cpu的性能也未必得到提高。
cpu二极缓存现在一般多大 处理器要想显著的提升性能，不外乎四种方法：改进微处理器架构、增加处理器核心数量、提升频率和增加二级缓存。而就目前的使用环境来说，有的时候增加处理器核心数量并不能带来很好的性能提升，而架构更新一般属于整代产品更新之际才能出现。
因此主频和二级缓存则成为提升性能、拉开产品价位差距的主要手段。英特尔自从全面转入酷睿2架构之后，二级缓存成为了衡量处理器性能的重要标尺，从采用512kb的赛扬420处理器到采用12mb二级缓存的qx9650，各个不同档次的处理器系列在核心数量与频率不同之外，缓存的容量上也具有很大差异，使得不同规格处理器在性能上有明显差距，这也让不同产品价格天差地别。
由于处理器与缓存之间带宽和数据交换速度对处理器性能影响较大，一般来说同规格处理器，缓存越大性能越好，但性能优势也不是说缓存高一倍性能就能高一倍，仅仅是处理器内部数据交换速度稍高一些罢了。另外，处理器使用性能单单从二级缓存上并不能作出判断，缓存结构设计等因素也影响着处理器性能。
酷睿架构对缓存比较依赖，但并不是说缓存成倍提升处理器性能就能成倍提升。
但是对普通玩家来说最重要的因素还是价格，举个例子来说，2mb二级缓存的intel e5300卖440元，而3mb二级缓存的e7300则要卖到630块，为这1mb缓存提升，消费者需要多付出50%的价格。更别说6mb缓存的e8200要卖到近千元，10mb和12mb缓存的四核心处理器价格则要2000元左右，但是花了这么多钱，性能真的可以得到同样比例的提升么？答案恐怕会让多数人感到出乎意料。
同频率下的性能测试（标有*的是四核处理器）
首先我们来看一下单纯的处理器运算能力，在cpu mark99软件中，我们将所有处理器都设定为同样频率，从最终测试成绩可以看到虽然随着二级缓存容量的提高，处理器成绩也稳步增长，但是增长幅度并不大。唯一例外的就是在相同频率下，512kb二级缓存的处理器得分大幅度落后于其他处理器，看来就算是理论方面的性能测试，512kb也已经无法胜任了。而具有1mb二级缓存的处理器与6mb甚至是12mb的处理器可以说是处于同一级别。可见只提高缓存容量所带来的性能提升相对其价格来说并不划算。
不同缓存，同样频率下测试成绩（标有*的是四核处理器）
其次，游戏测试中更能突出二级缓存对性能的影响，当二级缓存提高的时候，游戏帧数也同样稳定提高，且提高幅度非常明显。其中性能提高比例最大的部分出现在512kb到2mb之间，此时性能获得了47.8%的提高，而当二级缓存从2mb换为6mb时，性能仅有23.2%的提高，后面几款高端处理器二级缓存虽然成倍数增加，但是性能提升比例却越来越小。
可见只有在运行大型3d游戏和多媒体编辑等需要高强度运算的时候才需要更大处理器缓存，这对更加倾向于高性能运算的企业级用户来说意义较大，但是对于目前阶段家庭应用来说2mb缓存配置的处理器产品无论从性能还是价格方面都是最好选择。
从应用方面考虑，如果是组建办公用机，e5300不输于那些身价昂贵的大缓存处理器，比如e6700甚至qx9650，而在游戏性能方面，e5300处理器在同频下更是保持着对低缓存处理器20%~35%的性能领先优势，在测试中我们可以看到即便缓存更大的高端处理器与e5300相比，也很难取得与其价格相符的性能领先。
再来看看价格，在满足用户日常应用的基础上，2mb缓存的intel e5300以440元左右的售价拥有非常强悍的性价比，成为目前装机最佳选择。对于普通diy玩家来说，还可以考虑通过超频进一步挖掘intel e5300处理器的性能，在获得优秀系统性能的同时还可以体验到更多使用乐趣。通过这样的说明，您是否已经对处理器缓存与性能、价格的关系有了一定了解呢？希望您在采购时可以选到称心如意的产品。
结语 关于cpu二级缓存的介绍就到这了，希望本文能对你有所帮助，如有不足之处欢迎指正。
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工作原理
缓存的工作原理是当cpu要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给cpu处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给cpu处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。
正是这样的读取机制使cpu读取缓存的命中率非常高（大多数cpu可达90%左右），也就是说cpu下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了cpu直接读取内存的时间，也使cpu读取数据时基本无需等待。总的来说，cpu读取数据的顺序是先缓存后内存。 最早先的cpu缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在cpu内核中的缓存已不足以满足cpu的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与cpu同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 cpu内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（data cache，d-cache）和指令缓存（instruction cache，i-cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被cpu访问，减少了争用cache所造成的冲突，提高了处理器效能。
cpu二级缓存越大越好吗 首先亮明观点，并非越大越好。
说到cpu，不得不说的就是cpu缓存，目前cpu的缓存已经成了衡量cpu性能的一个必要指标，那么cpu缓存到底对cpu性能的影响有多大呢？
我们知道，cpu执行指令时，会将执行结果放在一个叫“寄存器”的元件中，由于“寄存器”集成在cpu内部，与alu等构成cpu的重要元件，因此寄存器中的指令很快被cpu所访问，但毕竟寄存器的容量太小，cpu所需的大量指令和数据还在内存（ram）当中，所以cpu为了完成指令操作，需要频繁地向内存发送接收指令、数据。
由于内存的处理速度远远低于cpu，所以传统的系统瓶颈在这里就产生了，cpu在处理指令时往往花费很多时间在等待内存做准备工作。
为了解决这个问题，人们在cpu内集成了一个比内存快许多的“cache”，这就是最早的“高速缓存”。
l1高速缓存是与cpu完全同步运行的存储器，也就是我们常说的一级缓存，如果cpu需要的数据和指令已经在高速缓存中了，那么cpu不必等待，直接就可以从一级缓存（l1）中取得数据，如果数据不在l1中，cpu再从二级缓存（l2）中提取数据，大大提高了系统的工作效率。
趣谈cpu缓存工作原理
没有cpu缓存前
我们可以形象地把cpu的运算单元想象成是一间坐落在城市中心的工厂，把内存看成是工厂设置在郊区的一间面积很大的仓库a。
工厂生产所需要的原材料每次都要花时间去远处的仓库a调运，而且到达仓库后，还要等待仓库准备好材料，中间浪费了不少时间。这就是cpu频率未变的情况下，cpu与内存的数据交换不同步的现象。
而突然有一天，由于资金短缺，仓库a从近郊区“搬到”了远郊区，这样原料和成品在工厂与仓库a之间的运输所花费的时间就更长了，工厂生产所需的原料供应不足，经常处于空运转的状态下。这就是说当cpu频率增加后，cpu与内存交换数据等待需时间会变得更长
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平时把生产最迫切需要、用得最多的原材料（指令和数据）从仓库a（内存）调配到仓库b（l1 cache），这样工厂生产所需要的原材料就可以很快地调配过来，减少空运转的时间。当所需的原材料在仓库b中找不到（缓存未命中）时，仍然要到仓库a（内存）里调配，虽然无可避免地使工厂又进入空运转，或部分空运转（cpu等待若干个时钟周期），但这样毕竟使等待时间大大降低了。
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再添l2 cache
随着cpu的频率提高，与内存之间交换数据不同步的现象更明显了，可以理解为仓库a（内存）搬离郊区，迁到更远的地方了。解决这一问题的一个更好的办法就是在城市的边缘再设立一个比仓库b大的仓库c，也就是我们说的二级缓存。
它的作用是把郊区之外的仓库a（内存）中最迫切用的材料（指令）运到仓库c，而工厂如果在仓库b中找不到所需的材料，就可以到仓库c中找，而不必老远跑到仓库a那里找，节省了不少时间。
通常情况下，l2包括l1所有的数据，另外还有一些附加的数据。换言之，l1与l2、l2与内存之间是子母关系，所以cpu缓存的出现更有效地解决了cpu空等待所造成的资源浪费问题。
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当然，cpu缓存并不是越大越好，因为缓存采用的是速度快、价格昂贵的静态ram（sram），由于每个sram内存单元都是由4~6个晶体管构成，增加缓存会带来cpu集成晶体管个数大增，发热量也随之增大，给设计制造带来很大的难度。所以就算缓存容量做得很大，但如果设计不合理会造成缓存的延时，cpu的性能也未必得到提高。
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因此主频和二级缓存则成为提升性能、拉开产品价位差距的主要手段。英特尔自从全面转入酷睿2架构之后，二级缓存成为了衡量处理器性能的重要标尺，从采用512kb的赛扬420处理器到采用12mb二级缓存的qx9650，各个不同档次的处理器系列在核心数量与频率不同之外，缓存的容量上也具有很大差异，使得不同规格处理器在性能上有明显差距，这也让不同产品价格天差地别。
由于处理器与缓存之间带宽和数据交换速度对处理器性能影响较大，一般来说同规格处理器，缓存越大性能越好，但性能优势也不是说缓存高一倍性能就能高一倍，仅仅是处理器内部数据交换速度稍高一些罢了。另外，处理器使用性能单单从二级缓存上并不能作出判断，缓存结构设计等因素也影响着处理器性能。
酷睿架构对缓存比较依赖，但并不是说缓存成倍提升处理器性能就能成倍提升。
但是对普通玩家来说最重要的因素还是价格，举个例子来说，2mb二级缓存的intel e5300卖440元，而3mb二级缓存的e7300则要卖到630块，为这1mb缓存提升，消费者需要多付出50%的价格。更别说6mb缓存的e8200要卖到近千元，10mb和12mb缓存的四核心处理器价格则要2000元左右，但是花了这么多钱，性能真的可以得到同样比例的提升么？答案恐怕会让多数人感到出乎意料。
同频率下的性能测试（标有*的是四核处理器）
首先我们来看一下单纯的处理器运算能力，在cpu mark99软件中，我们将所有处理器都设定为同样频率，从最终测试成绩可以看到虽然随着二级缓存容量的提高，处理器成绩也稳步增长，但是增长幅度并不大。唯一例外的就是在相同频率下，512kb二级缓存的处理器得分大幅度落后于其他处理器，看来就算是理论方面的性能测试，512kb也已经无法胜任了。而具有1mb二级缓存的处理器与6mb甚至是12mb的处理器可以说是处于同一级别。可见只提高缓存容量所带来的性能提升相对其价格来说并不划算。
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可见只有在运行大型3d游戏和多媒体编辑等需要高强度运算的时候才需要更大处理器缓存，这对更加倾向于高性能运算的企业级用户来说意义较大，但是对于目前阶段家庭应用来说2mb缓存配置的处理器产品无论从性能还是价格方面都是最好选择。
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