Ⅰ hibernate 懶載入和一級緩存的關系。
3.Hibernate高級特性以及性能優化
1)延遲載入 : 當程序執行getter方法獲取時,才發送sql語句載入數據.
延遲載入給程序帶來好處,但是要避免session過早關閉問題
a. load()和get()兩個方法區別
load()採用延遲載入機制,返回的是一個proxy代理對象
get()沒有採用延遲載入,返回的是一個對象實例
b.Hibernate.initialize(user)
可以強制user對象實例化
c.hbm映射描述文件中,<class>,<property>,<set>等元素
都可以使用lazy屬性,默認lazy="true",啟用延遲載入
lazy="false"禁用延遲載入.
2)緩存機制
Hibernate每次查詢先去緩存中查找,沒有才去資料庫查詢.
a.一級緩存
Session級別的緩存,緩存load,get出來的單個對象.默認開啟.
使用同一個Session對象多次查詢同一個User對象,
只會發送一次SQL取資料庫獲取
b.二級緩存
SessionFactory級別的緩存.默認情況是關閉.
(1)首先在hibernate.cfg.xml中指定EhCache緩存策略
<property name="hibernate.cache.provider_class">
org.hibernate.cache.EhCacheProvider
</property>
(2)在src下添加ehcache.xml配置文件
(3)在User.hbm.xml中添加<cache/>定義
<cache usage="read-only"/> ,如果涉及更新,使用read-write
c.查詢緩存
緩存HQL查詢結果集,對相同的HQL查詢語句,只去資料庫查詢一次.
Ⅱ HBM顯存到底好在哪
超高顯存位寬，比如HBM顯存的位寬是4096bit，N卡中高端卡才256bit，高位款應該有更牛逼的性能
顯卡面積變小，功耗大大降低，顯存集成在GPU里，整個顯卡長度變短了一半以上，而且功耗也低了很多，之前的A卡都是很高的功耗，不過你看現在的r9 nano
除了這兩點好像其他的都差不多，反正A黑游戲不少，驅動也感覺沒老黃做的好。。。
不過感覺HBM這類設計應該會慢慢代替GDDR5的顯存的，
Ⅲ 為什麼cpu不使用hbm快閃記憶體堆疊
你這問的。。。
HBM是High Bandwidth Memory的縮寫，說的是存儲器，不是CPU好么。。。。所以CPU使用堆疊技術但不會使用「快閃記憶體」堆疊，因為他是CPU，不是快閃記憶體。。。
CPU早就開始嘗試運用3D堆疊技術了。。。。
歡迎追問滿意採納！
Ⅳ NVIDIA全新顯卡Pascal解析 到底強在哪
Pascal架構看點之一：計算性能是關鍵，雙精度性能逆市回歸
GP100的性能一經公布，給我們的感覺就是NVIDIA這次回歸了GK110大核心時代注重雙精度運算的設計，而且比之前更加變態——GK110架構中FP64雙精度與FP32單精度的比例不過1：3，每組SMX單元中有192個FP32單元，64個FP64單元，但GP100核心中每組SM單元中有64個FP32單元，但有32個FP64單元，FP64與FP32比例是1：2。
要知道，Maxwell架構中單雙精度比砍到了1/32，GK104核心中單雙精度比是1/24，這都遠遠低於Pascal核心，唯一能與之媲美的就是當年Fermi核心的Tesla加速卡了。
因此在雙精度性能上，GP100核心可以說突破天際了，FP64浮點性能可達5.3TFLOPS，而GK110核心不過1.68TFLOPS，GM200核心更是只有可憐的0.21TFLOPS，GP100雙精度性能達到了GK110核心的3倍多，是GM200核心的20多倍。
HPC很多應用需要雙精度性能，不過這樣的計算並不需要高精度運算，因為它天生自帶糾錯能力，而GP100的FP32 CUDA核心可以同時執行2個FP16半精度運算，因此FP16浮點性能高達21.6TFLOPS。NVIDIA在Tesla P100之外還推出了基於GP100核心的DGX-1深度學習超級計算機，由8顆GP100核心及2顆16核Xeon E5處理器組成，深度計算性能達到了170TFLOPS，號稱比250台X86伺服器還要強大。
GP100為了提升計算性能，增強的不僅僅是雙精度單元，其L2緩存、寄存器文件也大幅提升，總計擁有4MB L2緩存、14MB寄存器文件。總之，NVIDIA的GP100核心為了計算性能可謂煞費苦心，雙精度性能簡直逆天，不過NVIDIA針對高性能運算所做的設計固然討好HPC市場，但對游戲市場來說雙精度是沒多少用處的，反而浪費了晶體管單元，提高了成本及功耗。
Pascal架構看點之二：升級16nm工藝，密度、能效提升
從AMD的HD 7970顯卡率先使用28nm工藝開始算起，TSMC的28nm工藝已經陪伴我們四年時間了，期間AMD、NVIDIA數次升級的新核心都沒有工藝升級，依然堅持28nm工藝，雙方都跳過了20nm工藝、直接進入了性能更好的FinFET工藝節點，只不過AMD選擇了三星/GF的14nm FinFET LPP工藝，NVIDIA堅持了老朋友TSMC的16nm FinFET Plus工藝。
TSMC的16nm FinFET工藝優勢
對半導體晶元來說，升級工藝通常意味著晶體管性能提升、功耗下降，同時晶體管密度大幅提升。具體到TSMC的16nm工藝，該公司此前表示其16nm工藝的晶體管密度是28nm HPM工藝的2倍左右，同樣的功耗下性能提升38%，同樣的速度下功耗降低54%，對比20nm工藝則是20%速度提升、35%功耗下降。
我們再來看下GP100核心的相關數據：
GP100核心的晶體管密度、頻率及TDP功耗
我們簡單地把幾款GPU的晶體管密度換算了下（晶體管數量除以核心面積，由於GPU核心的電路復雜，這種演算法不一定精確，僅供參考），16nm工藝的GP100核心晶體管密度大約是2510萬每平方毫米，算起來晶體管密度比之前28nm工藝的Maxwell、Kepler恰好多一倍。
至於每瓦性能比，這里使用的是FP32浮點性能與TDP功耗的比值，考慮到上述核心面向的市場不同，我們要知道側重高性能的GP100與游戲市場的GM204、GK104對比TDP是不公平的，不過最終的結果依然顯示出16nm工藝的GP100在每瓦性能比上有明顯優勢。
從這一點也可以猜測，未來針對游戲市場的Pascal核心（比如GP104、GP106）問世之後，它們勢必要閹割掉GP100核心上很多不必要的功能，優化功耗，所以其每瓦性能比無疑會更出色。
Pascal架構看點之三：HBM 2顯存登場，16GB很好很強大
早在2年前的GTC大會上，NVIDIA就公布了Pascal顯卡的2大特色——一個是NVLink匯流排，一個就是3D Memory，號稱容量、帶寬是目前顯卡的2-4倍，帶寬可達1TB/s，這個顯存實際上就是HBM 2顯存。有意思的是，NVIDIA此舉也意味著盡管AMD Fury顯卡搶先使用HBM顯存，但NVIDIA還是在新一代HBM顯存上搶了先，不知道AMD面對這種情況又是如何看的呢？
對於HBM 2顯存，我們之前也多次做過介紹，HBM 2顯存現在已經被JEDEC吸納為標准。相比第一代HBM顯存，HBM 2顯存IO位寬不變，但核心容量從2Gb提升到了8Gb，支持4Hi、8Hi堆棧，頻率從1Gbps提升到了2Gbps，帶寬從512GB/s提升到了1024GB/s，這也是TB/s帶寬的由來。
目前三星、SK Hynix已經或者正在量產HBM 2顯存，單顆容量是4GB的，NVIDIA的GTC大會上展示了SK Hynix的HBM 2顯存，GP100核心使用的應該也是Hynix的產品，每個GP100核心周圍堆棧了4顆HBM 2顯存，總容量是16GB，要比AMD的Fury顯卡的4GB HBM顯存容量高得多。
支持HBM顯存對NVIDIA來說還有個好處，那就是ECC校驗。此前的架構中，NVIDIA Tesla顯卡的ECC校驗需要佔用6.25%的顯存空間，這意味著有相當部分的顯存要被「浪費」，Tesla K40加速卡的12GB顯存中有750MB預留給ECC校驗，可用的內存容量就剩下11.25GB，而且這還會影響內存帶寬。相比之下，HBM 2顯存原生支持ECC校驗，不需要額外的內存佔用，這不僅提高了顯存利用率，帶寬也不會受影響。
GTC大會展示的SK Hynix公司的4GB HBM2顯存
16GB HBM2顯存總量在Tesla及Quadro專業卡中不算第一，但HBM 2顯存超高的帶寬是GDDR5顯存望塵莫及的。不過值得注意的是，在GTC大會上展示的HBM 2顯存頻率標明是2Gbps的，但NVIDIA的GP100核心目前帶寬只有720GB/s，並沒有達到之前宣稱的TB/s帶寬，算下來頻率應該只有1.4Gbps左右，這說明GP100核心的HBM 2顯存並沒有全速運行，不清楚NVIDIA為何留了一手。
Pascal架構看點之四：NVLink可支持8路顯卡並行
如果說3D顯存是NVIDIA公布的Pascal的第一個關鍵特性，那麼NV Link匯流排就是另外一個關鍵了，它同樣是NVIDIA針對高性能運算開發的技術，號稱速度是PCI-E匯流排的5-12倍，前面提到的DGX-1深度計算超級計算機就使用了NV Link技術。
GP100顯卡背後的NV Link介面
NV Link的優點就是帶寬超高，目前PCI-E 3.0 x16帶寬不過16GB/s，用在游戲顯卡上是足夠的，但在超算中就不夠看了，新一代的PCI-E 4.0規范又延期了，這就得靠NV Link匯流排了。NV Link實際上是NVIDIA與IBM合作開發的，每個通道的帶寬是40GB/s，GP100核心支持4個NV Link，雙向帶寬高達160GB/s，而且帶寬效率高達94%，這些都要比PCI-E匯流排更有優勢。
DGX-1的8路GP100顯卡並行就靠了NV Link技術
NV Link技術主要是為高性能運算而生的，IBM會在他們的Power 9處理器中使用該技術，Intel就不太可能使用NVIDIA的技術了，他們有自己的並行匯流排技術。對於普通消費者來說，NV Link意義不大，不過超高的帶寬、更低的延遲使得NV Link技術可以支持8路顯卡並行，對高玩來說有一定吸引力，不過多卡互聯的關鍵在於目前恐怕沒有哪些應用或者游戲能夠完美支持8卡運行。
Pascal顯卡最關鍵的問題：消費級顯卡如何「閹割」
以上四點只是NVIDIA Pascal顯卡的部分特色，由於官方公布的細節還不夠多，我們對Pascal顯卡的了解還需要進一步深入。毫無疑問的是GP100大核心在高性能計算市場大有用武之地，不論是超高的雙精度性能、超高的每瓦性能比還是超高的顯存帶寬、超高的NV Link匯流排，GP100大核心都擁有極強的競爭力，也無怪乎該卡剛發布，歐洲最強的超級計算機就准備使用Tesla P100專業卡升級了。
不過非專業用戶對GP100最大的擔心也來源於此，因為它身上集成了太多的專業技術，雙精度運算對游戲應用沒多少用處，16GB HBM 2顯存雖然夠YY，但成本讓人擔心，NV Link匯流排對游戲顯卡來說更是屠龍之技，只有16nm工藝的高能效對游戲玩家來說是有用的。
Ⅳ 推進半導體技術發展的五大趨勢
過去幾十年，全球半導體行業增長主要受台式機、筆記本電腦和無線通信產品等尖端電子設備的需求，以及基於雲計算興起的推動。這些增長將繼續為高性能計算市場領域開發新應用程序。
首先，5G將讓數據量呈指數級增長。我們需要越來越多的伺服器來處理和存儲這些數據。2020年Yole報告，這些伺服器核心的高端CPU和GPU的復合年增長率有望達到29%。它們將支持大量的數據中心應用，比如超級計算和高性能計算服務。在雲 游戲 和人工智慧等新興應用的推動下，GPU預計將實現更快增長。例如，2020年3月，互聯網流量增長了近50%，法蘭克福的商業互聯網數據交換創下了數據吞吐量超過每秒9.1兆兆位的新世界紀錄。
第二個主要驅動因素是移動SoC——智能手機晶元。這個細分市場增長雖然沒有那麼快, 但這些SoC在尺寸受限的晶元領域對更多功能的需求，將推動進一步技術創新。
除了邏輯、內存和3D互聯的傳統維度擴展之外，這些新興應用程序將需要利用跨領域的創新。這需要在器件、塊和SoC級別進行新模塊、新材料和架構的改變，以實現在系統級別的效益。我們將這些創新歸納為半導體技術的五大發展趨勢。
趨勢一:摩爾定律還有用，將為半導體技術續命8到10年…
在接下來的8到10年裡，CMOS晶體管的密度縮放將大致遵循摩爾定律。這將主要通過EUV模式和引入新器件架構來實現邏輯標准單元縮放。
在7nm技術節點上引入了極紫外(EUV)光刻，可在單個曝光步驟中對一些最關鍵的晶元結構進行了設計。在5nm技術節點之外(即關鍵線後端(BEOL)金屬節距低於28-30nm時)，多模式EUV光刻將不可避免地增加了晶圓成本。最終，我們希望高數值孔徑(High-NA) EUV光刻技術能夠用於行業1nm節點的最關鍵層上。這種技術將推動這些層中的一些多圖案化回到單圖案化，從而提供成本、產量和周期時間的優勢。
Imec對隨機缺陷的研究對EUV光刻技術的發展具有重要意義。隨機列印故障是指隨機的、非重復的、孤立的缺陷，如微橋、局部斷線、觸點丟失或合並。改善隨機缺陷可使用低劑量照射，從而提高吞吐量和成本。
為了加速高NA EUV的引入，我們正在安裝Attolab，它可以在高NA EUV工具面世之前測試一些關鍵的高NA EUV材料(如掩膜吸收層和電阻)。目前Attolab已經成功地完成了第一階段安裝，預計在未來幾個月將出現高NA EUV曝光。
除了EUV光刻技術的進步之外，如果沒有前沿線端(FEOL)設備架構的創新，摩爾定律就無法延續。如今，FinFET是主流晶體管架構，最先進的節點在6T標准單元中有2個鰭。然而，將鰭片長度縮小到5T標准單元會導致鰭片數量減少，標准單元中每個設備只有一個鰭片，導致設備的單位面積性能急劇下降。這里，垂直堆疊納米薄片晶體管被認為是下一代設備，可以更有效地利用設備佔用空間。另一個關鍵的除垢助推器是埋地動力軌(BPR)。埋在晶元的FEOL而不是BEOL，這些BPR將釋放互連資源路由。
將納米片縮放到2nm一代將受到n-to-p空間約束的限制。Imec設想將Forksheet作為下一代設備。通過用電介質牆定義n- p空間，軌道高度可以進一步縮放。與傳統的HVH設計相反，另一個有助於提高路由效率的標准單元架構發展是針對金屬線路的垂直-水平-垂直(VHV)設計。最終通過互補場效應晶體管(CFET)將標准cell縮小到4T，之後充分利用cell層面上的第三維度，互補場效應晶體管通過將n-場效應晶體管與p-場效應晶體管折疊。
趨勢2: 在固定功率下，邏輯性能的提高會慢下來
有了上述的創新，我們期望晶體管密度能遵循摩爾所規劃的路徑。但是在固定電源下，節點到節點的性能改進——被稱Dennard縮放比例定律，Dennard縮放比例定律（Dennard scaling）表明，隨著晶體管變得越來越小，它們的功率密度保持不變，因此功率的使用與面積成比例；電壓和電流的規模與長度成比例。
世界各地的研究人員都在尋找方法來彌補這種減速，並進一步提高晶元性能。上述埋地電力軌道預計將提供一個性能提高在系統水平由於改進的電力分配。此外，imec還著眼於在納米片和叉片裝置中加入應力，以及提高中線的接觸電阻(MOL)。
二維材料如二硫化鎢(WS2)在通道中有望提高性能，因為它們比Si或SiGe具有更強的柵長伸縮能力。其中基於2d的設備架構包括多個堆疊的薄片非常有前景，每個薄片被一個柵極堆疊包圍並從側面接觸。模擬表明，這些器件在1nm節點或更大節點上比納米片的性能更好。為了進一步改善這些器件的驅動電流，我們著重改善通道生長質量，在這些新材料中加入摻雜劑和提高接觸電阻。我們試圖通過將物理特性(如生長質量)與電氣特性相關聯來加快這些設備的學習周期。
除了FEOL, 走線擁擠和BEOL RC延遲，這些已經成為性能改善的重要瓶頸。為了提高通徑電阻，我們正在研究使用Ru或Mo的混合金屬化。我們預計半鑲嵌(semi-damascene)金屬化模塊可同時改善緊密距金屬層的電阻和電容。半鑲嵌(semi-damascene) 可通過直接模式和使用氣隙作為介電在線路之間(控制電容增加)
允許我們增加寬高比的金屬線(以降低電阻)。同時，我們篩選了各種替代導體，如二元合金，它作為『good old』 Cu的替代品，以進一步降低線路電阻。
趨勢3:3D技術使更多的異構集成成為可能
在工業領域，通過利用2.5D或3D連接的異構集成來構建系統。這些有助於解決內存問題，可在受形狀因素限制的系統中添加功能，或提高大型晶元系統的產量。隨著邏輯PPAC(性能-區域-成本)的放緩，SoC 的智能功能分區可以提供另一個縮放旋鈕。一個典型的例子是高帶寬內存棧(HBM)，它由堆疊的DRAM晶元組成，這些晶元通過短的interposer鏈路直接連接到處理器晶元，例如GPU或CPU。最典型的案例是Intel Lakefield CPU上的模對模堆疊， AMD 7nm Epyc CPU。在未來，我們希望看到更多這樣的異構SOC，它是提高晶元性能的最佳橋梁。
在imec，我們通過利用我們在不同領域(如邏輯、內存、3D…)所進行的創新，在SoC級別帶來了一些好處。為了將技術與系統級別性能聯系起來，我們建立了一個名為S-EAT的框架(用於實現高級技術的系統基準測試)。這個框架可評估特定技術對系統級性能的影響。例如:我們能從緩存層次結構較低級別的片上內存的3D分區中獲益嗎?如果SRAM被磁存儲器(MRAM)取代，在系統級會發生什麼?
為了能夠在緩存層次結構的這些更深層次上進行分區，我們需要一種高密度的晶片到晶片的堆疊技術。我們已經開發了700nm間距的晶圓-晶圓混合鍵合，相信在不久的將來，鍵合技術的進步將使500nm間距的鍵合成為可能。
通過3D集成技術實現異質集成。我們已經開發了一種基於sn的微突起互連方法，互連間距降低到7µm。這種高密度連接充分利用了透硅通孔技術的潛力，使>16x更高的三維互聯密度在模具之間或模具與硅插接器之間成為可能。這樣就大大降低了對HBM I/O介面的SoC區域需求(從6 mm2降至1 mm2)，並可能將HBM內存棧的互連長度縮短至多1 mm。使用混合銅鍵合也可以將模具直接與硅結合。我們正在開發3µm間距的模具到晶圓的混合鍵合，它具有高公差和放置精度。
由於SoC變得越來越異質化，一個晶元上的不同功能(邏輯、內存、I/O介面、模擬…)不需要來自單一的CMOS技術。對不同的子系統採用不同的工藝技術來優化設計成本和產量可能更有利。這種演變也可以滿足更多晶元的多樣化和定製化需求。
趨勢4:NAND和DRAM被推到極限;非易失性存儲器正在興起
內存晶元市場預測顯示，2020年內存將與2019年持平——這一變化可能部分與COVID-19減緩有關。2021年後，這個市場有望再次開始增長。新興非易失性存儲器市場預計將以>50%的復合年增長率增長，主要受嵌入式磁隨機存取存儲器(MRAM)和獨立相變存儲器(PCM)的需求推動。
NAND存儲將繼續遞增，在未來幾年內可能不會出現顛覆性架構變化。當今最先進的NAND產品具有128層存儲能力。由於晶片之間的結合，可能會產生更多的層，從而使3D擴展繼續下去。Imec通過開發像釕這樣的低電阻字線金屬，研究備用存儲介質堆，提高通道電流，並確定控制壓力的方法來實現這一路線圖。我們還專注於用更先進的FinFET器件取代NAND外圍的平面邏輯晶體管。我們正在 探索 3D FeFET與新型纖鋅礦材料，作為3D NAND替代高端存儲應用。作為傳統3D NAND的替代品，我們正在評估新型存儲器的可行性。
對於DRAM，單元縮放速度減慢，EUV光刻可能需要改進圖案。三星最近宣布EUV DRAM產品將用於10nm (1a)級。除了 探索 EUV光刻用於關鍵DRAM結構的模式，imec還為真正的3D DRAM解決方案提供了構建模塊。
在嵌入式內存領域，我通過大量的努力來理解並最終拆除所謂的內存牆，CPU從DRAM或基於SRAM的緩存中訪問數據的速度有多快?如何確保多個CPU核心訪問共享緩存時的緩存一致性?限制速度的瓶頸是什麼? 我們正在研究各種各樣的磁隨機存取存儲器(MRAM)，包括自旋轉移轉矩(STT)-MRAM，自旋軌道轉矩(SOT)-MRAM和電壓控制磁各向異性(VCMA)-MRAM)，以潛在地取代一些傳統的基於SRAM的L1、L2和L3緩存(圖4)。每一種MRAM存儲器都有其自身的優點和挑戰，並可能通過提高速度、功耗和/或內存密度來幫助我們克服內存瓶頸。為了進一步提高密度，我們還在積極研究可與磁隧道結相結合的選擇器，這些是MRAM的核心。
趨勢5:邊緣人工智慧晶元行業崛起
邊緣 AI預計在未來五年內將實現100%的增長。與基於雲的人工智慧不同，推理功能是嵌入在位於網路邊緣的物聯網端點(如手機和智能揚聲器)上的。物聯網設備與一個相對靠近邊緣伺服器進行無線通信。該伺服器決定將哪些數據發送到雲伺服器(通常是時間敏感性較低的任務所需的數據，如重新培訓)，以及在邊緣伺服器上處理哪些數據。
與基於雲的AI(數據需要從端點到雲伺服器來回移動)相比，邊緣 AI更容易解決隱私問題。它還提供了響應速度和減少雲伺服器工作負載的優點。想像一下，一輛需要基於人工智慧做出決定的自動 汽車 。由於需要非常迅速地做出決策，系統不能等待數據傳輸到伺服器並返回。考慮到通常由電池供電的物聯網設備施加的功率限制，這些物聯網設備中的推理引擎也需要非常節能。
今天，商業上可用的邊緣 AI晶元，加上快速GPU或ASIC，可達到1-100 Tops/W運算效率。對於物聯網的實現，將需要更高的效率。Imec的目標是證明推理效率在10.000個Tops /W。
通過研究模擬內存計算架構，我們正在開發一種不同的方法。這種方法打破了傳統的馮·諾伊曼計算模式，基於從內存發送數據到CPU(或GPU)進行計算。使用模擬內存計算，節省了來回移動數據的大量能量。2019年，我們演示了基於SRAM的模擬內存計算單元(內置22nm FD-SOI技術)，實現了1000Tops/W的效率。為了進一步提高到10.000Tops/W，我們正在研究非易失性存儲器，如SOT-MRAM, FeFET和基於IGZO（銦鎵鋅氧化物）的存儲器。
Ⅵ AMD Ryzen 5 3500U自帶的Radeon Vega 8 核顯相當於什麼水平的獨顯
相當於gt730-gt750ti之間的一個水平，可以玩大部分網游。vega8核顯搭配雙通道內存相當於GTX750。
銳龍5-3500U全新Raven Ridge核心代號CPU內置的是AMD Radeon Vega 8 Graphics核心顯卡，簡稱可以是Vega 8。而我們知道之前的銳龍系列處理器沒有一款內置核心顯卡，均需要搭配獨立顯卡方可使用。
在3D Mark測試對比中，Vega 8核心顯卡遠遠強於UHD630，也就是說Vega 8如果玩游戲的話，肯定要比UHD630出色一些。可以看到，在多項游戲測試當中，Ryzen 3 3500U的核顯性能遠遠強於UHD630性能。
(6)hbm代替緩存擴展閱讀：
Radeon VEGA架構為GPU提供了全新內存層次結構。這種激進的新方法令GPU擁有全新高帶寬緩存及其控制器。該緩存採用先進的HBM2技術，每秒能夠傳輸TB級數據，與上一代HBM技術相比，每個引腳帶寬增加了一倍。
HBM2還可以在GDDR5內存佔用量不到一半的情況下，實現更大容量。Radeon VEGA架構針對流式處理海量數據集進行了優化，可以與多種類型內存一起工作，最多可提供512TB虛擬地址空間。
Ⅶ 顯存和CPU一級緩存哪個快
一級緩存快，顯存現在最快是hbm現在，最大帶寬是512GB/s，這是目前最快的，但你可以看到，我隨便拿個筆記本的L1速度就是700多GB一秒
Ⅷ 配置hibernate二級緩存,有幾種方法
19.2.1. 緩存映射（Cache mappings）
類或者集合映射的「<cache>元素」可以有下列形式：
<cache
usage="transactional|read-write|nonstrict-read-write|read-only"
region="RegionName"
include="all|non-lazy"
/> usage(必須)說明了緩存的策略: transactional、 read-write、 nonstrict-read-write或 read-only。
region (可選, 默認為類或者集合的名字(class or collection role name)) 指定第二級緩存的區域名(name of the second level cache region)
include (可選,默認為 all) non-lazy 當屬性級延遲抓取打開時, 標記為lazy="true"的實體的屬性可能無法被緩存
另外(首選?), 你可以在hibernate.cfg.xml中指定<class-cache>和 <collection-cache> 元素。
這里的usage 屬性指明了緩存並發策略（cache concurrency strategy）。
19.2.2. 策略：只讀緩存（Strategy: read only）
如果你的應用程序只需讀取一個持久化類的實例，而無需對其修改， 那麼就可以對其進行只讀 緩存。這是最簡單，也是實用性最好的方法。甚至在集群中，它也能完美地運作。
<class name="eg.Immutable" mutable="false">
<cache usage="read-only"/>
....
</class>19.2.3. 策略:讀/寫緩存（Strategy: read/write）
如果應用程序需要更新數據，那麼使用讀/寫緩存 比較合適。 如果應用程序要求「序列化事務」的隔離級別（serializable transaction isolation level），那麼就決不能使用這種緩存策略。 如果在JTA環境中使用緩存，你必須指定hibernate.transaction.manager_lookup_class屬性的值， 通過它，Hibernate才能知道該應用程序中JTA的TransactionManager的具體策略。 在其它環境中，你必須保證在Session.close()、或Session.disconnect()調用前， 整個事務已經結束。 如果你想在集群環境中使用此策略，你必須保證底層的緩存實現支持鎖定(locking)。Hibernate內置的緩存策略並不支持鎖定功能。
<class name="eg.Cat" .... >
<cache usage="read-write"/>
....
<set name="kittens" ... >
<cache usage="read-write"/>
....
</set>
</class>
Ⅸ r5 4500u核顯相當於
r5-4500u。
銳龍5 4500U最高能支持LPDDR4 4266MHz內存，Swift 3 S314-42搭載的則是頻率為3200MHz的雙通道8GB DDR4內存，另外時序也不太好看，僅為32-29-34-68。
在CPU-Z測試中，銳龍5 4500U的單線程分數為484，多線程分數為2579。而Intel的桌面處理器i5-9400F對線的單線程/多線程車估計分別為481、2685，二者基本相當。
(9)hbm代替緩存擴展閱讀：
Radeon VEGA架構為GPU提供了全新內存層次結構。這種激進的新方法令GPU擁有全新高帶寬緩存及其控制器。該緩存採用先進的HBM2技術，每秒能夠傳輸TB級數據，與上一代HBM技術相比，每個引腳帶寬增加了一倍。
HBM2還可以在GDDR5內存佔用量不到一半的情況下，實現更大容量。Radeon VEGA架構針對流式處理海量數據集進行了優化，可以與多種類型內存一起工作，最多可提供512TB虛擬地址空間。
注意事項：
需要注意的後綴為單數的銳龍3-4300U、銳龍5-4500U和銳龍7-4700U不支持超線程技術，但也因此獲得了更高的默認主頻。而後綴為雙數的銳龍5-4600U和銳龍7-4800U雖然擁有雙倍的邏輯核心，但為了兼顧滿載時的功耗不得不調低了默認主頻。
此外網傳AMD還會增加第6款移動銳龍4000系列的子型號——銳龍9-4900U，CPU主頻和GPU性能可能還會再度提升。
Ⅹ CPU都有3個緩存那為什麼不在做個大容量的L4緩存來替代DDR運行內存呢或者把HBM2顯存當內存
四級緩存的設計，在某些特殊的CPU中早已存在，並不是你最早想出來的。
問題在於，民用級CPU，緩存類型越多，實際使用時的效率反而下降，並不是搞出來幾GB的五級緩存、六級緩存之類的，CPU性能就一定越高。並且，巨大的緩存要消耗海量的晶體管，增大處理器核心面積、降低產品良率、增大處理器的功耗和散熱難度，得不償失。
隨著DDR內存性技術的迭代升級，目前最高主頻多通道DDR4的內存帶寬，早已不輸於早期的CPU的二級緩存帶寬甚至更強。隨著內存技術的繼續進步（包括傲騰技術），三級緩存和內存甚至硬碟之間的差距會越來越小，四級緩存已經沒必要存在了。非要增加四級緩存，反而會增加一個數據的中轉調取環節，降低效能。
目前的HBM2製造成本明顯比常規DDR4顆粒貴太多，立即取代常規內存不現實，並且還要對現有計算機架構做出重大調整，風險、成本較高。不過，HBM類型的顆粒將來用於常規內存應該是一個趨勢，就不知道哪年能實現。