您的位置:首页手机教程 → Arm:5G的高频宽将对运算有更深的需求,借机器学习架构提升使用体验

Arm在今年Computex宣布新一代微架构Cortex-A77与采用全新架构的GPU Mali-G77 ,在稍早Arm也针对新世代高效能运算进行团访, Arm表示,除了例行性的产品发表外,更重要的是Arm看好由于5G带来的高频宽与现代使用者透过网路进行串流、网路储存等,需要更高的处理效能,也会对平台的整体性能有更高要求。

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异构运算是延续摩尔定律铁则的关键

然而如同当前所看到的,单纯透过制程、提升时脉的方式已经难以持续维持摩尔定律, Arm也即早就在业界推广透过提供正确、高效率的架构满足特定应用需求的异构运算理念, Arm除了持续提升架构、与半导体业者合作改善制程,持续提供更强大的异构运算有助提供更高效率、更良好的使用体验。

其次,当前市场火热探讨的机器学习并不如大家刻板印象所认为需要搭配加速器执行,当前行动市场有超过85% 的机器学习仍是透过纯CPU 或是CPU + GPU 的传统运算方式执行, Arm 也在此次所发表的Cortex-A77 、 Mali-G77 两项新IP 也强化机器学习的性能。

为行动设备提供合宜的硬体与异构的通用机器学习框架

然而,随着中高阶机种对机器学习的应用越来越高,虽然当前的纯CPU 或是CPU + GPU 异构等方式仍能进行机器学习运算,不过毕竟并非专为机器学习设计,处理效率较不理想,故Arm 也提供ML 加速器方案,使合作伙伴藉由导入专为机器学习的加速器,提升设备进行机器学习的效率。

不过在整个机器学习领域,最关键的还是异用性,为了让业界更容易应用机器学习, Arm 也提供Arm ML 框架,使机器学习技术开发伙伴可藉由支援Arm ML 框架,让同一套机器学习模型无论是单纯的CPU 、 CPU + GPU 或是混合CPU 、 GPU 与加速器的情况下都能执行、只在执行速度上有所差异。

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5G 将带来更高CPU 运算需求、源自PC 级的游戏驱动高阶手机需要更强GPU

此次宣布的Cortex-A77 ,相较Cortex-A76 改善执行效率,使其能够在同样的功耗下提升20% 性能,这也使得在相同的运算负载下, Cortex-A77 能够较Cortex-A77 更事半功倍,对于处理更多来自5G 网路的资料也更游刃有余。

至于Mali-G77 是Arm 在使用三世代的Bifrost 之后,首度使用全新架构的Valhall 的第一世代产物, Arm 表示当前由于行动设备有越来越多移植自PC 的游戏,业界需要更强性能的GPU 执行这些内容,也因此催生规划Mali 第三世代架构Valhall 。

Mali-G77 在架构中采用双16 宽Cluster 的执行引擎,相较当前使用Bifrost 的Mali-G76 在相同面积提升30% 的FMA ,同时也带来30% 的性能提升。此外Mali-G76 采用全新的简化指令集,同时全新的纹理单元提供较Mali-G76 两倍的吞吐量,并且采用全新的快取,提供更低的延迟。

机器学习已经应用在增强游戏体验,投入光线追踪技术研究但还在观望市场

笔者也问到关于机器学习如何应用在游戏体验、以及Arm 对光线追踪的看法, Arm 表示,在机器学习与游戏体验部分, Arm 已经透过Project Trillum 平台,使Arm 的各项架构能够进行异构运算,并且将其应用在游戏的视觉体验之上;至于光线追踪技术, Arm 表示当前已经开始进行研究,不过当前仍在观望业界导入光线追踪的情形。

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