深度剖析GPU在架構(gòu)上的變化與最新進(jìn)展

Tegra 4的GPU子系統(tǒng)就是很好的例子，它從前代的十二顆GeForce GPU核心，一舉提高到七十二顆，六倍的核心數(shù)也帶來(lái)六倍于Tegra 3的繪圖效能。Tegra 4及Tegra 3在GPU效能表現(xiàn)上的差異，請(qǐng)參考表1。在系統(tǒng)配置上，其架構(gòu)中有所謂的頂點(diǎn)著色器(Vertex Shader)和畫(huà)素著色器(Pixel Shader)；前者讓工程師可自訂場(chǎng)景(Scene)中頂點(diǎn)的轉(zhuǎn)換過(guò)程，后者則是用來(lái)控制畫(huà)面上每個(gè)畫(huà)素的著色計(jì)算。 

更進(jìn)一步來(lái)看，Tegra 4的作法是將七十二顆GeForce核心拆分為二十四顆Vertex Shader與四十八顆Pixel Shader。其中每四顆Vertex Shader組成一組頂點(diǎn)處理引擎(Vertex Processing Engine, VPE)，所以有六顆VPE，分別具有16KB、96-entry快取記憶體，能夠有效降低向外部晶片存取資料的需求。在相同時(shí)脈下，新的GeForce核心可以帶來(lái)1.5倍于Tegra 3的效能，而前后代Vertex Shader數(shù)量相差六倍，相乘之下差距達(dá)九倍之多。 此外，Tegar 4總共具有四組畫(huà)素管線(Pixel Fragment Shader Pipeline)，每組畫(huà)素管線可細(xì)分為三組算術(shù)邏輯單元(ALU)，每個(gè)ALU則是由四顆GeForce核心(即Pixel Shader)組成。在實(shí)際運(yùn)作時(shí)，會(huì)以ALU做為最小層級(jí)的單元，并稱(chēng)為多功能處理單元(Multi-Function Unit, MFU)，因此Tegar 4總共具有十二組MFU，MFU可執(zhí)行函數(shù)、三角函數(shù)、對(duì)數(shù)、倒數(shù)、平方根及MOV等指令(組合語(yǔ)言中的復(fù)制)。 

　　降低多核心SoC耗電量　架構(gòu)設(shè)計(jì)擔(dān)當(dāng)重任

對(duì)于行動(dòng)裝置而言，電池的使用壽命與效能/功能表現(xiàn)占有同樣重要的地位。同樣是四核心行動(dòng)晶片，因個(gè)別架構(gòu)不同，往往也有不同的效能與功耗表現(xiàn)。以Tegra 4來(lái)說(shuō)，除采用安謀國(guó)際(ARM)最先進(jìn)的CPU核心外，透過(guò)可變對(duì)稱(chēng)式多重處理(vSMP)架構(gòu)，可依照使用需求進(jìn)行調(diào)配，讓四顆效能核心發(fā)揮最大處理能力，并可視工作量，分別自動(dòng)啟用及停用各顆核心，以大幅節(jié)省電力。 

為了提升續(xù)航力，Tegra 4延續(xù)Tegra 3的省電概念，在晶片中加入第五顆處理器核心，不過(guò)名稱(chēng)從協(xié)同核心(Companion Core)改為省電核心(Battery Saver Core)。當(dāng)裝置處于背景處理郵件、社交軟體同步，或是播放影片、音樂(lè)等低效能需求情境時(shí)，系統(tǒng)將關(guān)閉效能核心，并使用省電核心負(fù)責(zé)執(zhí)行程式。 

就晶片設(shè)計(jì)觀之，多核心處理器必定會(huì)面臨記憶體頻寬和整體系統(tǒng)功率的重大瓶頸，為了因應(yīng)此議題，Tegra 4提出雙通道(2x32位元)的記憶體子系統(tǒng)作法。此外，為減少對(duì)晶片外記憶體的存取使用需求，Tegra 4的GPU架構(gòu)中規(guī)畫(huà)頂點(diǎn)、畫(huà)素、材質(zhì)(Texture)專(zhuān)用的快取記憶體，讓運(yùn)算任務(wù)盡量在晶片內(nèi)部完成，以提升處理效益和降低功耗。 

另一個(gè)降低系統(tǒng)單晶片(SoC)功耗的重要策略，就是采用先進(jìn)的電源管理技術(shù)。以Tegra 4來(lái)說(shuō)，即采用多層級(jí)時(shí)脈閘控(Multiple Levels of Clock Gating)、顯示要求群組(Display Request Groupig)、動(dòng)態(tài)電壓與頻率調(diào)節(jié)(DVFS)等多種電源管理技術(shù)，針對(duì)不同使用情境將電源需求降至最低。 

運(yùn)算型攝影架構(gòu)助力　行動(dòng)裝置影像效能升級(jí)

再?gòu)膽?yīng)用端來(lái)看GPU架構(gòu)的發(fā)展，今日的使用者非常仰賴(lài)行動(dòng)裝置來(lái)進(jìn)行照相和和錄影功能，且希望達(dá)到專(zhuān)業(yè)級(jí)的效果。不過(guò)，相較于相機(jī)，手機(jī)或平板裝置在先天性上就難以配置太大的鏡頭，這時(shí)想得到高品質(zhì)的影像，就得靠更先進(jìn)的影像處理技術(shù)，甚至是運(yùn)用電腦演算法來(lái)創(chuàng)造影像。 

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為了提升消費(fèi)型行動(dòng)影像體驗(yàn)，真正捕捉到「稍縱即逝」的瞬間畫(huà)面，Tegra 4內(nèi)建Chimera運(yùn)算型攝影架構(gòu)，它融合CPU、GPU及影像訊號(hào)處理器(ISP)的處理能力，讓裝置制造商得以大幅強(qiáng)化行動(dòng)影像。在此架構(gòu)下，行動(dòng)裝置能夠即時(shí)擷取高品質(zhì)的Always-On高動(dòng)態(tài)范圍照片和影片、高動(dòng)態(tài)范圍全景攝影和持續(xù)的點(diǎn)觸追蹤(Tap-to-Track)等功能。 

以高動(dòng)態(tài)范圍全景攝影來(lái)說(shuō)，其中運(yùn)用廣角或「魚(yú)眼」鏡頭的效果，通常是只在昂貴的數(shù)位單眼相機(jī)才具備的功能。Chimera架構(gòu)讓相機(jī)在移動(dòng)時(shí)即可擷取場(chǎng)景，毋須依循特定的方位進(jìn)行掃描，并可任意從左右、上下或?qū)蔷€等方向移動(dòng)，讓使用者可隨心所欲運(yùn)用更多角度和任何順序的影像，即時(shí)「描繪」一張全景相片。 持續(xù)型Tap-to-Track技術(shù)則讓使用者能在拍照時(shí)，針對(duì)場(chǎng)景中的一個(gè)人物或物件進(jìn)行自動(dòng)曝光和鎖定，隨后無(wú)論對(duì)焦主體移動(dòng)位置，或者相機(jī)調(diào)整到另一個(gè)更好的拍攝角度，相機(jī)都會(huì)自動(dòng)追蹤原先已鎖定的主體。持續(xù)型的Tap-to-track功能也能隨著相機(jī)移動(dòng)調(diào)整曝光，避免影像主體或背景有曝光不足或過(guò)度曝光的現(xiàn)象。 

更進(jìn)一步來(lái)看，Chimera架構(gòu)能為人所不能的原因，憑藉的是其影像處理的速度高達(dá)每秒執(zhí)行約一千億次的數(shù)學(xué)運(yùn)算。同時(shí)，它導(dǎo)入了許多先進(jìn)演算法，包括運(yùn)用X光電腦斷層掃描(CT)器、深度太空望遠(yuǎn)鏡和間諜衛(wèi)星所使用的電腦運(yùn)算技術(shù)，進(jìn)而排除從前無(wú)法解決的問(wèn)題，讓行動(dòng)影像的呈現(xiàn)效果就像人類(lèi)肉眼看到的世界一樣，有很多不同的景物、地點(diǎn)和場(chǎng)景，并富含各種的光線變化。 

　　異質(zhì)多核心SoC擴(kuò)張應(yīng)用版圖

異質(zhì)多核心的SoC架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)明顯，加上由行動(dòng)市場(chǎng)所驅(qū)動(dòng)的技術(shù)演進(jìn)日漸成熟，使得更多嵌入式應(yīng)用也開(kāi)始選擇導(dǎo)入這類(lèi)的行動(dòng)處理器，其中一個(gè)快速成長(zhǎng)的市場(chǎng)，即是車(chē)用電子領(lǐng)域，特別是車(chē)內(nèi)資訊娛樂(lè)(IVI)系統(tǒng)、數(shù)位儀表板、駕駛支援等應(yīng)用，皆仰賴(lài)更強(qiáng)大的GPU/CPU來(lái)加以支援。 

以IVI系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，須要提供逼真的3D地圖和地形、時(shí)髦流暢的使用者介面，以及功能豐富的音訊系統(tǒng)。透過(guò)在行動(dòng)應(yīng)用已證實(shí)可行的Tegra行動(dòng)處理器，汽車(chē)制造商可以更快將這些功能整合至車(chē)輛當(dāng)中。在視覺(jué)處理方面，輝達(dá)即特別為車(chē)商開(kāi)發(fā)出基于Tegra行動(dòng)處理器的視覺(jué)運(yùn)算模組(Visual Computing Module, VCM)。 

相較于更新周期較長(zhǎng)的其他車(chē)載電子系統(tǒng)，汽車(chē)用戶(hù)期待自己的IVI系統(tǒng)和行動(dòng)應(yīng)用有相似的體驗(yàn)。透過(guò)這套VCM模組式設(shè)計(jì)，車(chē)商就能將快速發(fā)展的行動(dòng)處理器技術(shù)獨(dú)立出來(lái)開(kāi)發(fā)與整合，進(jìn)而能在不同的車(chē)款中快速建置IVI車(chē)載系統(tǒng)，此舉也有助于大幅節(jié)省開(kāi)發(fā)時(shí)間和成本。 

舉例來(lái)說(shuō)，知名汽車(chē)品牌商奧迪(Audi)即導(dǎo)入VCM并推出具連網(wǎng)功能的Audi MIB系統(tǒng)，讓Audi Connect平臺(tái)可隨時(shí)完整更新Google地球影像和Google地圖街景服務(wù)的360度全景圖。它同時(shí)也能實(shí)現(xiàn)其他網(wǎng)路資料的傳輸，如即時(shí)汽油價(jià)、天氣預(yù)測(cè)及Google本地搜尋的有用資訊。 

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　　挑選CPU與GPU　軟體開(kāi)發(fā)支援/開(kāi)發(fā)工具成指標(biāo)

除了先進(jìn)的硬體功能外，軟體開(kāi)發(fā)的支援及開(kāi)發(fā)工具也是開(kāi)發(fā)者選擇GPU/CPU的關(guān)鍵。如前所述，Tegra系列的彈性化架構(gòu)，讓開(kāi)發(fā)者能運(yùn)用客制化的演算法來(lái)調(diào)整GPU架構(gòu)，進(jìn)而得到更突出的視覺(jué)效果。不僅如此，在Tegra開(kāi)發(fā)人員工具(Tegra Android Developer Pack)中支持包括CPU采樣分析(Tegra Profiler)和GPU分析(PerfHUD ES)等功能，Nsight Tegra則提供Android本地端的開(kāi)發(fā)環(huán)境，讓開(kāi)發(fā)者能更方便且快速的達(dá)成工作目標(biāo)。 

在更高的GPU繪圖效能帶動(dòng)下，可以預(yù)見(jiàn)行動(dòng)或車(chē)載裝置將能享有更佳的視覺(jué)體驗(yàn)。另一個(gè)值得關(guān)注的發(fā)展，則是未來(lái)透過(guò)瀏覽器實(shí)現(xiàn)3D場(chǎng)景、高畫(huà)質(zhì)顯示及快速反應(yīng)游戲的需求將會(huì)浮現(xiàn)，背后驅(qū)動(dòng)的力量則來(lái)自HTML5及WebGL等技術(shù)的發(fā)展。 

事實(shí)上，HTML5已能支援GPU的應(yīng)用，愈來(lái)愈多瀏覽器也開(kāi)始運(yùn)用GPU來(lái)加速其視覺(jué)表現(xiàn)。在跨裝置、跨平臺(tái)的網(wǎng)站上提供強(qiáng)大視覺(jué)內(nèi)容的時(shí)代即將來(lái)臨，這將會(huì)帶來(lái)很大的商機(jī)，當(dāng)然，挑戰(zhàn)也不小呢！ 

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作者：tee