a11处理器内部图_拆解iPhone8A11处理器内部构造.doc

a11处理器内部图_拆解iPhone8A11处理器内部构造a11处理器内部图苹果A11仿生芯片内置一系列为特定任务设计的处理核心和强大的控制器。对于这个处理器我们目前了解的不多，而随着新iPhone的上市，今天我们终于可以对它的GPU、神经引擎、6核CPU、NVMe SSD控制器和新的定制视频编码器进行更深入的了解。新的3核GPU这是苹果首次在旗下A系列芯片中整合自主定制的GPU，相比iPhone 7中本就是智能手机图形架构佼佼者的ImaginaTIon GPU，前者的速度提升了30%。苹果的新款GPU不仅速度更快了，能效也更高了，相同的工作量下它的能耗只是A10 Fusion处理器的一半。当初行业开发GPU是为了给图形加速，可多年来它也开始承担其他具有相似重复性质的数学运算任务，所以也被称为通用GPU（General Purpose GPU）。苹果当初开发OpenCL作为API去执行GPGPU，不过后来他们已经将GPGPU计算整合到Metal API中，后者专为iOS和Mac设备中的GPU优化。在今年6月份的WWDC上，Metal API已经更新到Metal 2版本。现在苹果同时自主设计图形芯片及管理它的芯片，那我们可以期待GPU和GPGPU的发展会更快。另外苹果也同时在研究机器学习，这是GPU最擅长的任务之一。机器学习只在一系列已知的东西）上建立模型，然后利用这个知识模型去寻找识别出匹配的东西。比如已知的东西是各种花的照片，那它就可以利用模型在新的照片或者相机取景器中寻找可能是花朵的东西。苹果仅表示新GPU有3个核心，并没有提供其他关于新GPU设计的详细技术信息。不同的GPU设计需为特定任务和战略优化，这些设计也让核心的定义有极大的差别，所以无法直接将苹果的GPU和英特尔、英伟达、AMD、高通、ARM Mali以及其他厂商的GPU作有意义的对比。TBDR值得指出的是，苹果表示A11仿生芯片GPU图形架构基于区块延迟渲染（TIle Based Deferred Rendering）。TBDR渲染技术是专为资源有限的移动设备设计的。它能够有效地仅渲染3D场景中人眼可见的场景。桌面PC GPU（以及高通Adreno和ARM Mali移动GPU）的IMR立即渲染模式IMR实行的是无差别对待，那些遮蔽处理的部分依然会被渲染处理器，这也导致无意义的读写操作更多，浪费了大量性能和带宽，移动GPU一般无法接受这种简单粗暴的方式。TBDR则跳过用户看不到的东西，将场景分成不同的区块，分析哪些区块需要渲染，节省了性能和宽带，区块内存速度更快、延迟率低。这种处理流程能让它异步执行顶点和片段，有利于更好地利用整个GPU。苹果指出：执行顶点通常需要大量使用固定功能硬件，而执行片段时需要使用数学运算和带宽。完全重叠能让设备同时利用GPU上的所有硬件区块。TBDR作为一项技术，和ImaginaTIon的PowerVR有着紧密的联系。后者选择了比较与众不同的方式，与桌面GPU并行开发，在第一代iPhone问世时崭露头角，是专为移动平台优化的完美GPU架构，它的能效有着PC GPU无法企及的优势。不过虽然今年春天ImaginaTIon说了，苹果还没有证明他们没有侵犯Imagination知识产品，但是现在Imagination好像已经不再絮絮叨叨地称苹果新GPU使用了任何未获得授权的PowerVR技术，相反Imagination现在已是自身难保，在没有了苹果的订单之后情况急转直下，最近有消息称他们已经把自己卖出去了。另外虽然目前成功的GPU架构不多（很多尝试最终都以失败告终），可TBDR也不是Imagination完全独有的。这就跟CPU行业一样，虽有很多竞争者都尝试打破现状，但是目前移动设备CPU还是ARM架构主导，PC和服务器还是英特尔的x86架构主导。苹果的Metal 2向开发者提供了TBDR的细节，以便开发者优化内存使用，提供更细粒度的同步让GPU可以完成更多工作。苹果还表示新GPU有一些特性能够极大强化TBDR，能让第三方应用和游戏的性能和功能达到一个新的层次。四核ISP神经引擎开发全新的GPU架构还不是那么具有创造性，所以A11仿生芯片的图形信号处理器ISP中还有全新的神经引擎，它能够解决各种特定任务，比如匹配、分析和计算摄像头传感器图像数据中的数千个参照点。这些任务其实可以由GPU来完成，但是网络引擎已特别针对矩阵乘法和浮点处理进行逻辑优化，所以它特别擅长处理这些任务。网络引擎本身有两个平行核心，用于处理实时就算，每秒能够执行6000亿次运算。也就是说除了能够像上一代ISP一样，在照片上使用复杂的效果之外，它也能够对实时视频使用效果。除了使用各种效果，它也能够让相机系统识别场景中的物体及结构构成，以追踪和聚焦用户当前拍摄的物体。网络引擎也是A11仿生芯片的名字来源。仿生通常是指人获得电机、电子装置增强生物功能，即因为这些增强而有了超人能力。而对于A11仿生芯片，你可以反过来理解它。它其实是机器获得类人类功能增强。你还可以这样理解：对于使用这块芯片的人而言，它就是仿生学增强，能让用户完成一般机器人无法完成的任务。6个新的CPU核心、第二代性能控制器A11仿生芯片的第三个重点是苹果自助设计的ARM架构CPU核心。苹果自2010年开始推出定制A4 SoC，在随后几年迅速完善其设计。2013年推出首款64位ARM A7芯片，行业竞争对手一时之间都傻眼了。去年的A10 Fusion之名源于一个新的架构，它实际上由2个高性能核心和2个高能效核心组成，两组不同性能的CPU内核设计就可以很好的解决，每一组内核所起到的作用明显不同，更多是为了在性能和效能之间非常平衡。简单的说，通过内藏于A10内部定制的硬件级别的管理器，可以让芯片更好地管理、组织、协调和分配设备上的各项任务，根据最大处理能力或者节能任务要求，决定如何分配CPU内核的使用。今年苹果指出，他们的第二代性能控制器能够在更低能耗的核心上执行任务，或者在更快的高性能核心上加快流程，甚至能够让整个6核CPU火力全开。使用不对称多任务处理设计，A11仿生芯片就能够根据需要处理的任务，按比例单独激活任意数量的内核。在多个核心上处理多个任务需要的不仅仅是SoC上的多个核心，应用和OS特性也需要有针对性设计，以充分利用这些核心。而其实早在iPhone问世之前多年，苹果在操作系统层面就有这样的针对性设计，苹果第三方开发者也是如此。苹果已经详细介绍过他们的软件操作系统战略：关闭不必要的处理器单元，对进程进行有效定序，这样它们的调度运行就能在最大程度实现快速、高效。如今芯片硬件中也采用相似的战略。其他移动设备厂商，比如三星和LG等则永远不要开发自己的PC OS平台。谷歌从一开始就是往便携移动平台的方向对Android进行调整，并不适合那些对性能有要求的用户。谷歌并没有真正意义上的平板电脑或桌面计算业务，手机平台也是针对平均售价低于300美元的手机Android One价格是100美元，可以说很有竞争力了。Android买家其实是