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big.LITTLE和GPU相结合实现性能和功耗的最佳匹配

作者:时间:2016-10-15来源:网络收藏

在过去的5到10年,的创新给电子行业带来了巨大变化,既包括基础架构方面,也包括服务器、云端和移动数据等方面的变化。不同的应用对于的要求不同,服务器对性能的要求较高,而则更侧重在上。前不久ARM公司负责人跟笔者分享了未来的发展方向,并介绍了其big.LITTLE和的最新进展。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201610/307295.htm

ARM部门市场营销策略副总裁Noel Hurley介绍,ARM有两个独特之处,一方面,既有CPU又有;另一方面,不管是CPU还是,都能够覆盖从低端(例如微瓦级的、最少可能12000门的Cortex-M系列满足微控制器的需要)到高端(例如Cortex-A57可针对服务器和基础设施等应用)的各种应用,另外。GPU既可以针对入门级的图形处理需求,也可以针对像4K2K这样较高端的图形处理应用。

ARM非常注重搭建生态系统,无论是嵌入式还是服务器等领域。在移动市场,无论是芯片、软件还是操作系统,市场都可以有多种不同选择。用Cortex-A9举例,其不仅可应用于手机,还可应用到平板、数字电视、工业和汽车等各种应用中。ARM的合作伙伴在拿到了A9的授权后,根据自己对于市场的见解,开发出应用于不同领域的芯片。Xilinx将A9加入到其FPGA中就是一个很好的创新。

ARM的big.LITTLE技术在芯片内部实现了核心的最佳搭配,通过动态调节它们的运作和休眠,以及GPU的配合,便可达到最低的能耗。在某款8核SoC芯片(4个A15、4个A7)上运行“愤怒的小鸟”游戏,除了在选择关卡时,A15会很快运行一下,其他时间任务都是由A7处理。这也表明A7在性能方面已非常强大,在处理大型游戏时已经足够使用。在需要更大性能的应用中,八个核心则有可能同时工作。而对于图像处理,比如照片编辑器对照片进行滤镜处理,Mali GPU则会非常强势地运行。将A15、A7和Mali同时运行,就可以保证最快的性能;若要兼顾,就可以仅由A7和Mali处理。

ARM多媒体事业部市场营销副总裁Dennis Laudick补充说,虽然CPU也能够实现图像处理,但GPU在架构上显示出了优势。在移动设备上的App包含有不同滤镜,用不同滤镜对CPU和GPU做比较,GPU速度比CPU快出3倍~6.5倍。GPU非常擅长于处理图像这种数据量大、环路相对较小的应用,而CPU则比较擅长处理多任务应用。目前,CPU所能处理的内存的带宽没有GPU宽,所以它的数据吞吐量和速度没有GPU快。



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