आपके हाथों में आइटम आपकी जेब में मौजूद वस्तुओं की तुलना में जल्दी पहुंच जाते हैं, जो आपके अलमारी में मौजूद वस्तुओं की तुलना में जल्दी पहुंच जाते हैं, जो कि डिजिके की वस्तुओं की तुलना में जल्दी पहुंच जाते हैं। मेरे द्वारा सूचीबद्ध प्रत्येक प्रकार का भंडारण पिछले की तुलना में बड़ा लेकिन धीमा है।
तो, चलो दोनों दुनिया का सबसे अच्छा है, चलो अपने हाथों को एक Digikey गोदाम के रूप में बड़ा करें! नहीं, यह काम नहीं करता है, क्योंकि अब वे वास्तव में किसी भी हाथ नहीं हैं। वे एक तोप का गोला आपके नीचे का वजन कर रहे हैं।
बड़े भंडारण का उपयोग करने का कारण धीमी दूरी है । बड़े भंडारण औसतन आपसे अधिक दूर हैं। यह भौतिक वस्तुओं के लिए, और RAM के लिए सही है।
कंप्यूटर मेमोरी भौतिक स्थान लेती है। उस कारण से, बड़ी यादें शारीरिक रूप से बड़ी होती हैं, और उस मेमोरी में कुछ स्थान शारीरिक रूप से और दूर होते जा रहे हैं। जो चीजें दूर हैं उन्हें उपयोग करने में अधिक समय लगता है, क्योंकि जो भी गति सीमाएं हैं। अपनी जेब, और डिजिके के मामले में, गति सीमा आपकी बाहों की गति और राजमार्ग गति सीमाएं हैं।
रैम के मामले में, गति सीमाएं विद्युत संकेतों की प्रसार गति, द्वार और चालकों के प्रसार में देरी, और तुल्यकालिक घड़ियों का सामान्य उपयोग हैं। यहां तक कि अगर पैसा कोई वस्तु नहीं थी, और आप जितनी तेजी से रैम प्रौद्योगिकी आज उपलब्ध चाहते हैं, आप खरीद सकते हैं, तो आप इसका लाभ नहीं उठा पाएंगे। यदि आपको पसंद है, तो एल 1 कैश की एक ए 4 आकार की शीट बिछाएं और अपने सीपीयू को केंद्र में रखें। जब सीपीयू मेमोरी के कोने में कुछ मेमोरी को एक्सेस करना चाहता है, तो यह वस्तुतः वहां पहुंचने के लिए अनुरोध के लिए नैनोसेकंड लेगा, और इसे वापस पाने के लिए एक नैनोसेकंड। और यह सभी के माध्यम से और फाटकों और ड्राइवरों के प्रसार में देरी शामिल नहीं है। यह आपके 3GHz CPU को गंभीर रूप से धीमा करने वाला है।
चूंकि सिंक्रोनस लॉजिक अतुल्यकालिक लॉजिक की तुलना में डिजाइन करना बहुत आसान है, इसलिए रैम का एक 'ब्लॉक' एक ही घड़ी के साथ देखा जाएगा। यदि आप पूरी मेमोरी को L1 कैश बनाना चाहते हैं, तो आपको स्मृति के सबसे दूर के स्थान के सबसे खराब मामले के समय का सामना करने के लिए पूरी घड़ी को धीमी गति से देखना होगा। इसका मतलब यह है कि दूर के स्मृति स्थान अब स्थानीय लोगों को वापस पकड़ रहे हैं, जिन्हें तेजी से देखा जा सकता था। तो, सबसे अच्छी बात यह है कि मेमोरी को ज़ोन करना होगा। कैश का निकटतम और सबसे छोटा खंड सबसे तेज़ घड़ी का उपयोग करेगा। अगले निकटतम और सबसे छोटे खंड में थोड़ी धीमी घड़ी का उपयोग होगा, आदि।
और अब आपके पास एल 1 और एल 2 कैश और रैम है।
जो हमें अगले कारण, बिजली की खपत के लिए लाता है।
कैश वास्तव में एक महत्वपूर्ण मात्रा में बिजली की खपत करता है। न केवल मेमोरी, बल्कि इसके आसपास के सभी तर्क जो कैश लाइनों और मुख्य मेमोरी के बीच मैपिंग को संभालते हैं। इस अतिरिक्त तर्क के प्रदर्शन को बढ़ाने से बिजली की खपत में वृद्धि हो सकती है। अब, कुछ अनुप्रयोगों (मोबाइल, एम्बेडेड) के लिए आपके पास कैश को छोटा रखने के लिए और भी अधिक प्रोत्साहन है।
शक्ति और प्रदर्शन अनुकूलन के लिए कैश डिज़ाइन ट्रेड-ऑफ़ देखें : एक केस स्टडी (चिंग-लॉन्ग सु और एल्विन एम। डेस्पैन, 1995)।