内存条知识介绍
内存条知识介绍
内存条是什么,到底有啥用?下面本文将通过通俗易懂的理解,来跟大家说说这个电脑内存条,希望大家看完以后心里都能有个谱,也能帮助到大家更好地理解内存条。
内存条是什么?
内存条是一种比固态硬盘更先进的存储技术,它的读写速度比硬盘快上十倍有余,以现在主流的DDR4代内存条为例,它的读写速度可以达到7000MB/s以上,而传统的机械硬盘最高也就不超过300MB/s,即使是目前最厉害的M.2 NVME固态硬盘,速度也就3000MB/s的样子。
内存条有什么用?
既然他的读写速度这么快,那么他的作用是什么呢?
由于CPU处理数据的速度是超级快的,而硬盘的读写速度又很慢,他们在进行数据交换的时候就产生了一个速度上的矛盾,就好比我(CPU)急需一件商品(数据),在马云家下单后(发出需求指令),需要等3-5天才能收到(传输太慢了),这期间我也没事做,只能干等着。
这个时候读写速度超快的内存条就可以帮上大忙了。当我们开机或打开软件的时候,硬盘就会把这些软件需要用到的数据传输到内存条里保存起来。(这就是开机速度和打开软件或打开游戏的速度,传统的机械硬盘传输这个数据到内存条的速度很慢,所以开机和打开软件的速度很慢)
当软件打开后,数据就是存在内存条中了,这个时候读写速度超快的内存条就可以与CPU以超高的速度进行数据传输了,这就是为什么你打开软件和游戏需要等很久,但是在软件使用和游戏中却并没有那么明显的卡顿的原因了。当我们关闭软件或者清理后台进程时,内存条里的数据就会被删除掉。
这种模式类似于京东的配货模式,事先将货物存放在本地仓库(把要用的数据放入内存条中),然后用户下单后(CPU发出指令),直接从本地仓库快速调货配送(直接从速度较快的内存条中调取数据)。
内存条的容量
内存条的容量自然就是能存储的数据多少了,我们每打开一个软件,这些软件的数据都会被保存到内存条中,如果内存条被塞满,我们继续打开其他软件的时候,CPU就只能从速度超慢的硬盘调取数据了,电脑肯定会卡的不行了。
内存条的颗粒(重要)
颗粒就是内存条的存储数据的东西啦,现在主流的颗粒生产商就是;三星、海力士、镁光这三家。由于颗粒在生产时候会有质量参差不齐的情况,所以一些成色极品的颗粒会被挑选出来做成高端超频内存条,而一些成色普通但合格的颗粒会被拿去做成普通内存条。
至于怎么看颗粒的好坏,我们可以从内存条的频率和时序来做一个购买前的初步判断。
频率和时序(最重要)
我们经常看到的2133MHz、2400MHz、3200MHz就是内存条的频率,它可以看成是内存条数据的传输速度,是内存条最重要的参数。
数据跟网购的商品一样的,都是需要经过运输才能到达我们(CPU)手中,如果说内存条是一个临时存储商品的中转仓库,而数据就是货物的话,那么内存条上的频率可以理解为运输货车的载重量,频率越大,货车一次的载能运载的数据量也就越多。而我们经常提到的内存条超频,就是让这辆货车超载运行,以此来获得更多的数据传输量。(由于现在大多数正规内存条都是终身质保的,所以无需担心它的寿命问题)
还有一个很重要的参数:时序,一般用CL表示,用官方的话说就是列寻址所需的时钟周期。
但在我看来,时序就是我们这个仓库的物流人员找到货物,并把货物装上车的时间,一般来说,货车的载重越大(内存条的频率越高),物流人员找到这些货物和装车所耗费的时间也就越长,所以如果是相同频率的内存条,时序CL值是越小越好(表示物流人员工作效率高)。
现在普通的DDR4代内存条一般为频率2400MHz,时序CL15-17左右。但是一些使用极品颗粒的超频内存条如三星的B-die颗粒就可以轻松做到频率3200MHz,而且时序只有CL12。这类极品内存条可以做到保证时序不超标的情况下,超频上4000MHz以上。
需要注意的是,几乎所有的DDR4代的内存条默认的频率只有2133MHz,所以即使你买的是高频内存条,也需要在主板BIOS设置中打开XMP(自动超频)或手动设置超频后才能达到商家所给出的频率,而且,很多主板并不支持超过2666MHz以上的频率,所以即使你的内存条是4000MHz的神条,也会自动降频到2666MHz使用,这个需要用户去看主板上的说明。
单通道和双通道内存
一般来说,两根相同规格的内存条插在主板对应的位置上就可以组成双通道了。
那么双通道有什么好处?
CPU与内存条之间的数据传输是有来有回的,单通道就相当于一条马路分左右车道,一个车道负责去,一个车道负责回。 虽然秩序井然但是由于马路(带宽)较窄,数据流量不会很大。
双通道就相当于又修了一条同样的马路,这样的话,这两条马路一条负责收,一条负责发,马路整体(带宽)宽了一倍,流量自然也就增加了。
双通道是能带来一些性能的提升的,特别是使用CPU核心显卡的用户,由于CPU要同时负责程序数据和显示数据的处理,需要的数据流量更大,所以双通道带来的双倍带宽才能满足这么大的数据流量的需求。