آخر تحديث: 2026-07-02

AMAT (متوسط زمن الوصول إلى الذاكرة)

يختزل متوسط زمن الوصول إلى الذاكرة (AMAT) سلوك الذاكرة المخبأة في قيمة تأخير واحدة: متوسط الزمن الذي ينتظره المعالج للوصول إلى الذاكرة بعد ترجيح الإصابات والإخفاقات معًا. وهو المقياس المحوري لتسلسل الذاكرة، الذي قدّمته كتب المعمارية لهينيسي وباترسون، ويتيح مقارنة تصاميم الذاكرة المخبأة دون محاكاة كل وصول. تأخذ الحاسبة زمن الإصابة ومعدل الإخفاق وعقوبة الإخفاق، وتُرجع قيمة AMAT الناتجة.

الصيغة

يفحص كل وصول الذاكرة المخبأة أولًا، لذا يُدفع زمن الإصابة $t_h$ دون شرط. وتخفق نسبة $m$ من هذه العمليات وتضطر إلى جلب الكتلة من المستوى التالي في التسلسل، فتُضاف عقوبة الإخفاق $t_p$. وبترجيح العقوبة بتكرارها نحصل على:

$\text{AMAT} = t_h + m \times t_p$

يحدّد زمن الإصابة الحد الأدنى، والحدّ الثاني هو متوسط تكلفة الذهاب إلى الذاكرة. ولأن $t_p$ تفوق عادةً $t_h$ برتبة إلى رتبتين، فإن حدّ الإخفاق يهيمن كثيرًا حتى لو بدا معدل الإخفاق صغيرًا.

لماذا يؤثّر معدل الإخفاق الصغير رغم صغره

لنأخذ ذاكرة مخبأة بزمن إصابة 1 نانوثانية وعقوبة إخفاق 100 نانوثانية. عند معدل إخفاق 1٪ يكون حدّ الإخفاق $0.01 \times 100 = 1$ نانوثانية، أي مساويًا بالفعل لزمن الإصابة. وعند 5٪ يصبح 5 نانوثوانٍ، خمسة أضعاف زمن الإصابة. الدرس المستفاد من تسلسل الذاكرة هو أن المسار البطيء النادر يحكم الأداء، لذا فإن خفض معدل الإخفاق أو تقصير العقوبة يتفوّق عادةً على تقليص زمن الإصابة.

مثال محلول

لنفترض أن لذاكرة مخبأة من المستوى الأول زمن إصابة 1 نانوثانية، ومعدل إخفاق 5٪، وعقوبة إخفاق 100 نانوثانية. يكون متوسط زمن الوصول إلى الذاكرة:

فيكلّف الوصول الوسطي 6 نانوثوانٍ، أي ستة أضعاف زمن الإصابة الصافي، مدفوعًا كليًا تقريبًا بالـ 5٪ من عمليات الوصول التي تخفق. وخفض معدل الإخفاق إلى النصف عند 2.5٪ يُنزِل AMAT إلى 3.5 نانوثانية، وهو تحسّن أكبر مما قد يقدّمه أي تغيير واقعي في زمن الإصابة البالغ 1 نانوثانية.

الذواكر المخبأة متعددة المستويات

تكدّس المعالجات الحقيقية عدة ذواكر مخبأة، ويمتد AMAT بشكل طبيعي بتداخل الصيغة. فعقوبة إخفاق مستوى ما هي متوسط زمن وصول المستوى الذي تحته. وفي تسلسل من مستويين:

هنا $m_1$ هو معدل إخفاق L1، و$m_2$ هو معدل إخفاق L2 المحلي (الإخفاقات في L2 كنسبة من عمليات الوصول التي تصل إلى L2)، و$t_{\text{mem}}$ هو زمن الوصول إلى الذاكرة الرئيسية. ولاستخدام هذه الحاسبة في تصميم متعدد المستويات، احسب التعبير الداخلي بين القوسين أولًا للحصول على عقوبة إخفاق L1 الفعلية، ثم أدخِل تلك القيمة كعقوبة إخفاق للمستوى الخارجي. إضافة مستوى وسيط سريع تخفض العقوبة الفعلية التي يراها L1، ولهذا تبقى التسلسلات العميقة مجدية حتى مع بقاء زمن الوصول إلى الذاكرة الرئيسية مرتفعًا.

AMAT نموذج من الرتبة الأولى: يفترض عقوبة متوسطة واحدة، ويتجاهل التداخل الناتج عن التنفيذ خارج الترتيب والتوازي على مستوى الذاكرة ومخازن الكتابة المؤقتة. تعامَل مع النتيجة كدليل تصميم لمقارنة التسلسلات، لا كتنبؤ دقيق بالزمن الفعلي. وللاطلاع على المنظور المكمّل بمعدل الإصابة للتسلسل نفسه، انظر حاسبة حاسبة نسبة الإصابة في الذاكرة المؤقتة و AMAT.