https://github.com/nviennot/core-to-core-latency
https://news.ycombinator.com/item?id=32889337
在 Hacker news 看到 CPU 跨 Core 延迟测试工具。
Github 上可以看到结果，基本上和设计上的限制一样
Intel 12th 有趣的是 CPU 8 (P-core?) 到任一个 Core 都很快
E-Core 之间传输比 P-core 相对慢一点
AMD EPYC 7R13 是8个 core 一组再连接起来，
因此跨 group 的延迟从 23ns 变成 110ns
而 AWS Graviton2 是一个大 Arm 芯片，
64 Core 之间延迟都差不多
Hacker News 上有 Apple M1 Pro 的结果：
https://news.ycombinator.com/item?id=32892164
同样可以看出是分成 4+4+2 三组
但跨 group 延迟比 AMD 高
0 59 231 205 206 206 208 219 210 210
59 0 205 215 207 207 209 209 210 210
231 205 0 40 42 43 180 222 224 213
205 215 40 0 43 43 212 222 213 213
206 207 42 43 0 44 182 227 217 217
206 207 43 43 44 0 215 215 217 217
208 209 180 212 182 215 0 40 43 45
219 209 222 222 227 215 40 0 43 43
210 210 224 213 217 217 43 43 0 44
210 210 213 213 217 217 45 43 44 0

好的 英特尔又赢了一次

内存控制器也会有延迟

细腻

胶水延迟

intel延迟赢这在zen刚出的时候就知道了后来苏妈有改一版infinity fabric但还是输一点但intel付出的代价也不小，server芯片的die size跟价格都压不下来

良率跟成本还是苏妈赢啊

使用者不太需要去考虑这么细的事情吧最后整体跑出来多快才是使用者要的

牙膏13还是14gen P跟E沟通也有改进

https://i.imgur.com/rJmL8hz.png Zen3八核内看起来延迟不错，但超过就暴增了

就有没有跨CCX的差别阿 只是单纯的MCM要多快也难拉

牙膏big.LITTLE还有很大的优化空间，big.LITTLE会拖累大核的latency，但不至于会高14ns

13Gen好像有正常了 但是E core内部的交换反而慢https://bit.ly/3ScstRz 小核丛集内慢是本来就有 13Gen没改善 但大到小看起来没啥问题了

小笨贤：贴核，卡卡，numa

因为小核内没snoop filter因为10ff GMT妥协了不少东西

可怜那

优文

牙膏那个能算是big little吗？

算呀，都特地设计了一个MCU来分配执行绪了

英特尔的小核是中核

那叫Big Midium好了，简称BM

从延迟看起来还是主要侷限在物理结构层面，如果amd跨ccx延迟能压到跟intel 12代水准，或是intel 的整体延迟能跟amd 单ccx延迟一样那才是有趣

AMD要压也不难 2.5D下去就好了 牙膏14 Gen就不鸟成本直接2.5D AMD大概还要等GG封装有CP值才会大量用2.5D吧