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華為移動AI芯片麒麟970的GPU技術(shù)創(chuàng)新

pmkA_arm_china ? 來源:互聯(lián)網(wǎng) ? 作者:佚名 ? 2017-09-26 09:47 ? 次閱讀

今日,Arm生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴華為于北京召開發(fā)布會,正式在國內(nèi)發(fā)布搭載10nm工藝制程的年度旗艦處理器麒麟970,同時也是全球首款內(nèi)置神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)單元(NPU)的智能芯片。

在核心配置方面,麒麟970采用了4*Cortex-A73+4*Cortex-A53的大小核設(shè)計,其中A73大核主頻為2.4GHz,A53小核主頻為1.8GHz。在GPU上,麒麟970為Mali-G72 MP12,在視頻方面首次支持HDR10,支持4K@60fps視頻解碼。相機雙ISP,支持人工智能場景識別、人臉追焦、智能運動場景檢測,夜拍效果得到加強。

作為Arm今年新發(fā)的高端GPU,Mali-G72已“裝機”麒麟970,它有哪些強大之處?它又是如何對人工智能與機器學(xué)習(xí)算法進行支持的呢?

機器學(xué)習(xí)與GPU技術(shù)的完美Match

人工智能的最近一次浪潮起源于 2011 年前后深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)引起的大發(fā)展。在其背后,快速發(fā)展的 GPU 功不可沒。機器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的一個小分支,如今已是移動計算的關(guān)鍵應(yīng)用場景之一。通常而言,機器學(xué)習(xí)在云端上進行,運用訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大量數(shù)據(jù)集實現(xiàn)智能連接,但越來越多的數(shù)據(jù)也需要在設(shè)備端進行,比如像翻譯這樣的簡單任務(wù),通過云端持續(xù)傳送大量數(shù)據(jù),不但增加成本,而且速度也很慢,這也是為何業(yè)界開始研究“將機器學(xué)習(xí)界面放到設(shè)備本身”的原因。

搭載了Mali-G71的華為Mate 9便是一次不錯的嘗試,它其中的機器學(xué)習(xí)算法會找出你最常用的應(yīng)用程序,并對其能耗性能進行優(yōu)先設(shè)置,保證實現(xiàn)最優(yōu)性能,其中,基于Bifrost架構(gòu)的Mali-G71功不可沒,而Mali-G72性能則更優(yōu)。相比Mali-G71,Mali-G72性能提升了40%、能效提升25%、每平方毫米的芯片面積效能提升20%,并針對機器學(xué)習(xí)進行了優(yōu)化,為機器學(xué)習(xí)效率帶來17%的提升,從而使得Arm能夠在整個SoC上更高效地現(xiàn)實分布式智能。期待搭載Mali-G72的新機華為Mate 10的上市。

為何Mali-G72這么牛?除了繼續(xù)保持Bifrost架構(gòu)最主要的高效能特色外,像是CPU與GPU彼此間完整的系統(tǒng)一致性、索引式定位著色器等,Mali-G72同時還有多項新武器。Arm增加了區(qū)塊緩沖存儲器(tile buffer memory),以便讓GPU在每個運行區(qū)塊(tile)支持更多的儲存空間,也重新平衡了執(zhí)行引擎的數(shù)據(jù)路徑,移除某些鮮少使用的指令,并以更簡單的指令順序取而代之。同時,Arm針對更多復(fù)雜運算進行了優(yōu)化,為了進一步降低帶寬,增加了一級緩存與寫回緩存的大小,同時也改變指令緩存邏輯,以便在不增加整體面積與耗電情況下進行更佳利用,并減少對復(fù)雜內(nèi)容產(chǎn)生的緩存遺漏情況。綜上,Mali-G72算法優(yōu)化及增加的高速緩存已經(jīng)非常成熟,借由此大幅降低帶寬,可以實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)最大的效率與效能。

Arm GPU架構(gòu)使用發(fā)展史

2007年Arm推出基于Utgard架構(gòu)的Mali-200,當(dāng)時面向的設(shè)備分辨率較低,內(nèi)容比較簡單。Utgard架構(gòu)的特點是并非像現(xiàn)代GPU設(shè)計那樣采用了統(tǒng)一渲染引擎,它依舊是一個典型的頂點和像素分離式渲染的產(chǎn)物。

2010年末,Arm推出基于Midgard架構(gòu)構(gòu)建的首款GPU Mali-T604,面向的設(shè)備可達1080p HD的分辨率,內(nèi)容變得越來越復(fù)雜了。從架構(gòu)上來看,Midgard是之前Utgard的繼承者,但是統(tǒng)一渲染架構(gòu)和分離式渲染架構(gòu)的差異如此之大,使得這兩個架構(gòu)又不能直接比較。當(dāng)然,Midgard還是繼承了不少Utgard中優(yōu)秀的部分,尤其是部分周圍功能模塊。

2016年,隨著內(nèi)容變得越來越精細,越來越復(fù)雜,在GPU渲染的角度來說會有更復(fù)雜光影的處理,包括全局光照的處理。從顯示面板的角度來看,未來4K的面板也會大量涌現(xiàn)。為滿足這樣的市場需求,Arm推出了基于嶄新GPU架構(gòu)Bifrost的產(chǎn)品。雖然Bifrost架構(gòu)看上去與Midgard類似,但其內(nèi)部的功能模塊均有顯著的提升,基于前面提到的各種各樣的應(yīng)用場景,包括設(shè)備的需求,以及面對的挑戰(zhàn),Bifrost架構(gòu)都可以解決這樣的問題。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:揭秘華為首款移動AI芯片麒麟970背后的GPU技術(shù)創(chuàng)新

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