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Arm下一代GPU架构发布时间:2022年,性能提升一倍

时间:2021-10-23 作者:综合报道 阅读:
​​​​​​​作为移动领域普及范围最广最强的架构,Arm的每一代升级都备受关注,特别是其性能和功耗。最近,Arm发布了下一代GPU架构,上市时间将在2022年,速度性能提升一倍。文后附ARM Mali GPU四大微架构介绍。
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作为移动领域普及范围最广最强的架构,Arm的每一代升级都备受关注,特别是其性能和功耗。最近,Arm发布了下一代GPU架构,上市时间将在2022年,速度性能提升一倍。文后附ARM Mali GPU四大微架构介绍。

本周,在为股东及开发者在线举办的Arm Limited Dev Summit上,Arm公司透露了他们预计将于2022年发布的下一代图形处理硬件,以及与目前FP32中的Arm Mali-G710相比,它是如何将性能提高2倍的。不仅如此,与2018年的Arm技术相比,最新的Arm GPU在相同工作负载下实现的速度几乎前者的五倍。

Arm公司ML业务部高级技术总监Ian Bratt首次展示了使用Arm最新技术的机器学习性能的速度。在提到每核性能提升时,2022年的Arm GPU架构现在将产生比Mali-G76快4.7倍的FP32 ML运算。

目前还不知道FP32 ML的新性能规格如何影响功耗和一般游戏的整体性能。Arm Mali G-710提供"与Mali-G78的实现相比,在ISO进程节点GPU配置中,ML性能提高35%,图形性能提高20%。

ML的性能对Arm的未来是不可或缺的,制造商将需要给开发者提供工具来利用其最新的下一代技术,这可能说起来容易做起来难。"这不仅仅是增加指令和改进硬件IP,我们还必须提供软件、工具和库,以实现ML的性能。"

随着Arm最近被科技巨头NVIDIA收购,考虑到在过去几年中,Arm从一个半停滞不前的公司到为公司的GPU架构发展增加开发和供应,Arm的技术演变目前并没有一个很准确的估算方法。

Arm是世界上最大的独立GPU以及用于各种工作负载的计算GPU供应商,包括机器学习。随着英伟达最近收购了该公司,如何利用Arm的技术来构建更多的强大的集成GPU,以及标准GPU和其他领域的发展,如AI甚至更先进的机器学习工作负载,这将是非常有趣的。

ARM Mali GPU四大微架构

Mali其实是ARM的Mali系列IP核,但是很多现在在很多网上提到Mali其实是直接认为是Mali的GPU。Mali系列其实还有视频,显示控制器,camera等。但是Mali应该算是授权比较多的。而且因为GPU也被更多的非业内人士所熟知。

1、Mali的四大架构之一:Utgard

第一代微架构Utgard(北欧神话人物:乌特加德)。这一代架构出来的比较早,主要是图形加速IP。可以追溯到2007年的mali-200。不过最让人惊讶的是mali-4xx系列,现在很多电视芯片都还在用这个IP。比如小米的智能电视,还有很多是mali-4xx系列的。

Utgard这一代vertex shader和fragment shader是分离的,arm官方支持的Opengl ES也只维护到2.0。所以Opengl ES 3.0及其以上要求的app是跑不了的。并且OpenCL在这一代中也是不支持的,因为这一代主打图形计算,不怎么支持通用计算。

移动端的GPU主要以基于tile的计算为主,mali的全系列(截止目前)都是基于tile的计算。基于tile的计算可以简单的认为,在进行计算的时候一张图会被划分成若干张小矩形,每个矩形可以认为是一个tile,然后对一个tile进行同时计算。

主要系列有:mali-200, mali-400, mali-450, mali-470

2、Mali的四大架构之二:Midgard

第二代微架构Midgard(北欧神话人物:米德加德)。Midgard这一代GPU开始属于同一着色器的架构,也就是上面说的vertex shader和fragment shader已经统一在一起了,相当于同一个shader计算单元可以处理多种着色器。当然也开始支持计算通用计算。特别是对OpenCL的支持,对通用计算有了很大的支持。OpenGLES 3.1虽然引入了compute shader,但是说起通用计算,OpenCL显然更加专业。

这个架构是基于128bit向量的,所以在编程的时候往往用4个float编程了能最大发挥其性能。当然,编译器也会把某些可以进行优化的计算合并成向量进行计算,不过最好在编码阶段自行优化。编译器编译的优化比较难以去把握。当然,也不建议用大于128bit的方式进行编程,最终需要编译器拆成多个数的运算,且每个数的位宽最大为128bit,如果编译器优化不好,反而会导致性能下降。

主要系列有:mali-t6xx, mali-t7xx, mali-t8xx

3、Mali的四大架构之三:Bifrost

第三代微架构Bifrost(北欧神话中连接天宫和大地的:彩虹桥)。由于这一代产品基本在2016年后发布的了,而OpenGLES在2016年后基本稳定了,所以相对于Midgard来说,在大方向上图形计算这块也没有多大的需要调整。

在Bifrost(Bifrost上更像是SIMT的模式,这里用SIMT表述也是我从多个文档资料推敲出来的)上会先把向量拆成标量,然后每个线程跑多维向量的第一维,因此对于三维向量 vec3向量最快只需要3个cycle,对于思维向量vec4最快只需要4个cycle。这里用了最快这个表述是因为并不是所有的指令都是单个cycle的。

当然,虽然bifrost架构是标量运算的,这是针对32bit的位宽来说的,如果是16bit位宽的计算,一个线程是可以在一个cycle内处理一个vec2的16bit数据的。因此在编程的时候,如果是8bit或者16bit的数据,用于应该考虑如何组织代码使得更有效的组合运算,例如16bit位宽的情况,尽量是用vec2,8bit位宽的尽量用vec4。

对于Bifrost,例如G76,一个shader core可以同时运行几十个线程,,从mali的资料显示,shader core一般由三个部分组成,ALU,L/S,TEXTURE三个主要模块。在G76上是8-wide wrap的,一般设置为3个ALU。(其余的型号可能不一样,例如G51/G72是4-wide wrap的,G72同样是3个ALU;G52跟G76一样,不过G52可配置成2个ALU的)

对于AI加速方面,部门系列也有一些指令修改,例如G52和G76都引入了int8 dot指令,该指令针对神经卷积网络的运算做了优化。

主要系列有:mali-g31, mali-g51, mali-g71, mali-g52, mali-g72, mali-g76

4、Mali的四大架构之四:Valhall

第四代微架构Valhall是2019年第二季度推出来的。该系列的是基于超标量实现的。对于G77,使用的时16-wide的wrap,单个shader core集成两个计算引擎。

主要系列有:mali-g57, mali-g77

最后,本文简要的梳理了下mali gpu架构的一些情况,同时对不同架构上的一些计算资源进行简要描述,希望能给看到的朋友提供一些有用的信息,本人也会继续研究单个系列甚至单个芯片更多资源配置的情况,感谢各位的关注。同时,也吐槽一下,Mali系列的芯片命名在Bifrost和Valhal系列没有区分开,特别的截止(2020.03.15),单纯从mali-g51, mali-g71, mali-g52, mali-g72,mali-g57, mali-g77,很难区分最后两个型号是Valhall的架构。这个命名不知道mali是怎么考虑的,着实令人难解。

责编:EditorDan

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