行動(dòng)處理器將整合更多GPU

　　高階行動(dòng)裝置對多媒體等視覺(jué)體驗的要求愈來(lái)愈高，促使行動(dòng)處理器開(kāi)發(fā)商大舉整合更多GPU核心，期借助平行運算能力，分散CPU運算負擔，進(jìn)而強化繪圖與視覺(jué)表現。

　　在全球消費性市場(chǎng)中，智慧手機與平板裝置無(wú)疑是最熱門(mén)的產(chǎn)品，根據顧能(Gartner)所發(fā)布的最新預測指出，2013年手機出貨量將超過(guò)十八億支，較2012年成長(cháng)3.7%;平板的出貨量將上看一億八千四百萬(wàn)臺，成長(cháng)42.7%，呈現高速增長(cháng)態(tài)勢。

　　尤其值得關(guān)注的是高階行動(dòng)裝置產(chǎn)品更不斷推陳出新，給用戶(hù)的視覺(jué)性應用體驗已接近個(gè)人電腦(PC)、電視等級，即可提供豐富、流暢的二維(2D)或三維(3D)使用者繪圖介面(GUI)、視網(wǎng)膜(Retina)級的高畫(huà)質(zhì)、快速的網(wǎng)頁(yè)呈現及攝影功能，以及更逼真的3D游戲等。

　　在一臺小小的行動(dòng)裝置上要達到這些使用體驗，對于開(kāi)發(fā)者而言，設計門(mén)檻已愈來(lái)愈高。以3D游戲為例，要讓行動(dòng)裝置達到與PC、電視同級的游戲體驗，須提升的視覺(jué)效果包括實(shí)體表現、動(dòng)態(tài)照明、高動(dòng)態(tài)范圍材質(zhì)(HDRTexture)、先進(jìn)陰影效果、幾何細節、次表面散射(SubsurfaceScattering)，以及動(dòng)態(tài)反射(DynamicReflection)等。

　　所幸，最關(guān)鍵的行動(dòng)處理器架構不斷升級，除出現整合中央處理器(CPU)和繪圖處理器(GPU)的異質(zhì)多核心架構外，GPU的數量及處理能力也大幅提升，成為實(shí)現流暢、長(cháng)時(shí)效視覺(jué)體驗的最大功臣。以下將剖析先進(jìn)GPU在架構上的變化與最新進(jìn)展。

　　實(shí)現更酷炫繪圖功能異質(zhì)多核心SoC勢不可當

　　愈來(lái)愈多中高階行動(dòng)裝置配置四核心CPU的行動(dòng)處理器，以輝達(NVIDIA)的Tegra系列來(lái)說(shuō)，自Tegra3開(kāi)始，就已進(jìn)入4+1的多核心架構，即四顆效能核心加一顆省電核心，而最新一代的Tegra4，同樣采用4+1的多核心架構，但處理器核心從前代的Cortex-A9提升為Cortex-A15;至于Tegra4i則仍采用Cortex-A9(r4)CPU。

　　雖然CPU的數目愈多，意味著(zhù)處理效能也跟著(zhù)提升，但因CPU的序列處理特性，愈多核心意味著(zhù)應用程式撰寫(xiě)亦愈困難;相較之下，由于GPU具備平行處理特性，能以近線(xiàn)性化來(lái)擴充效能，因此增加GPU數目所提升的效益，會(huì )比CPU顯著(zhù)許多。

　　在此情況下，整合CPU與GPU的異質(zhì)多核心架構，就成了必然之勢。而當GPU核心更多，也讓開(kāi)發(fā)者有更大空間和彈性去做出更酷的繪圖效果、更細膩的細節表現及更生動(dòng)的情境塑造，讓行動(dòng)視覺(jué)與游戲的體驗大幅提升。

　　Tegra4的GPU子系統就是很好的例子，它從前代的十二顆GeForceGPU核心，一舉提高到七十二顆，六倍的核心數也帶來(lái)六倍于Tegra3的繪圖效能。Tegra4及Tegra3在GPU效能表現上的差異，請參考表1。在系統配置上，其架構中有所謂的頂點(diǎn)著(zhù)色器(VertexShader)和畫(huà)素著(zhù)色器(PixelShader);前者讓工程師可自訂場(chǎng)景(Scene)中頂點(diǎn)的轉換過(guò)程，后者則是用來(lái)控制畫(huà)面上每個(gè)畫(huà)素的著(zhù)色計算。

　　更進(jìn)一步來(lái)看，Tegra4的作法是將七十二顆GeForce核心拆分為二十四顆VertexShader與四十八顆PixelShader。其中每四顆VertexShader組成一組頂點(diǎn)處理引擎(VertexProcessingEngine,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Tegra3的效能，而前后代VertexShader數量相差六倍，相乘之下差距達九倍之多。此外，Tegar4總共具有四組畫(huà)素管線(xiàn)(PixelFragmentShaderPipeline)，每組畫(huà)素管線(xiàn)可細分為三組算術(shù)邏輯單元(ALU)，每個(gè)ALU則是由四顆GeForce核心(即PixelShader)組成。在實(shí)際運作時(shí)，會(huì )以ALU做為最小層級的單元，并稱(chēng)為多功能處理單元(Multi-FunctionUnit,MFU)，因此Tegar4總共具有十二組MFU，MFU可執行函數、三角函數、對數、倒數、平方根及MOV等指令(組合語(yǔ)言中的復制)(圖1、2)。

　　降低多核心SoC耗電量架構設計擔當重任

　　對于行動(dòng)裝置而言，電池的使用壽命與效能/功能表現占有同樣重要的地位。同樣是四核心行動(dòng)晶片，因個(gè)別架構不同，往往也有不同的效能與功耗表現。以Tegra4來(lái)說(shuō)，除采用安謀國際(ARM)最先進(jìn)的CPU核心外，透過(guò)可變對稱(chēng)式多重處理(vSMP)架構，可依照使用需求進(jìn)行調配，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，以大幅節省電力。

　　為了提升續航力，Tegra4延續Tegra3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(CompanionCore)改為省電核心(BatterySaverCore)。當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)，系統將關(guān)閉效能核心，并使用省電核心負責執行程式。

　　就晶片設計觀(guān)之，多核心處理器必定會(huì )面臨記憶體頻寬和整體系統功率的重大瓶頸，為了因應此議題，Tegra4提出雙通道(2x32位元)的記憶體子系統作法。此外，為減少對晶片外記憶體的存取使用需求，Tegra4的GPU架構中規畫(huà)頂點(diǎn)、畫(huà)素、材質(zhì)(Texture)專(zhuān)用的快取記憶體，讓運算任務(wù)盡量在晶片內部完成，以提升處理效益和降低功耗。

　　另一個(gè)降低系統單晶片(SoC)功耗的重要策略，就是采用先進(jìn)的電源管理技術(shù)。以Tegra4來(lái)說(shuō)，即采用多層級時(shí)脈閘控(MultipleLevelsofClockGating)、顯示要求群組(DisplayRequestGroupig)、動(dòng)態(tài)電壓與頻率調節(DVFS)等多種電源管理技術(shù)，針對不同使用情境將電源需求降至最低。

　　運算型攝影架構助力行動(dòng)裝置影像效能升級

　　再從應用端來(lái)看GPU架構的發(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，且希望達到專(zhuān)業(yè)級的效果。不過(guò)，相較于相機，手機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)，甚至是運用電腦演算法來(lái)創(chuàng )造影像。

　　為了提升消費型行動(dòng)影像體驗，真正捕捉到「稍縱即逝」的瞬間畫(huà)面，Tegra4內建Chimera運算型攝影架構，它融合CPU、GPU及影像訊號處理器(ISP)的處理能力，讓裝置制造商得以大幅強化行動(dòng)影像。在此架構下，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)，其中運用廣角或「魚(yú)眼」鏡頭的效果，通常是只在昂貴的數位單眼相機才具備的功能。Chimera架構讓相機在移動(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、上下或對角線(xiàn)等方向移動(dòng)，讓使用者可隨心所欲運用更多角度和任何順序的影像，即時(shí)「描繪」一張全景相片。持續型Tap-to-Track技術(shù)則讓使用者能在拍照時(shí)，針對場(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)論對焦主體移動(dòng)位置，或者相機調整到另一個(gè)更好的拍攝角度，相機都會(huì )自動(dòng)追蹤原先已鎖定的主體。持續型的Tap-to-track功能也能隨著(zhù)相機移動(dòng)調整曝光，避免影像主體或背景有曝光不足或過(guò)度曝光的現象。

　　更進(jìn)一步來(lái)看，Chimera架構能為人所不能的原因，憑藉的是其影像處理的速度高達每秒執行約一千億次的數學(xué)運算。同時(shí)，它導入了許多先進(jìn)演算法，包括運用X光電腦斷層掃描(CT)器、深度太空望遠鏡和間諜衛星所使用的電腦運算技術(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(xiàn)變化。

　　異質(zhì)多核心SoC擴張應用版圖

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

　　以IVI系統來(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。透過(guò)在行動(dòng)應用已證實(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)輛當中。在視覺(jué)處理方面，輝達即特別為車(chē)商開(kāi)發(fā)出基于Tegra行動(dòng)處理器的視覺(jué)運算模組(VisualComputingModule,VCM)。

　　相較于更新周期較長(cháng)的其他車(chē)載電子系統，汽車(chē)用戶(hù)期待自己的IVI系統和行動(dòng)應用有相似的體驗。透過(guò)這套VCM模組式設計，車(chē)商就能將快速發(fā)展的行動(dòng)處理器技術(shù)獨立出來(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，此舉也有助于大幅節省開(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)即導入VCM并推出具連網(wǎng)功能的AudiMIB系統，讓AudiConnect平臺可隨時(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)現其他網(wǎng)路資料的傳輸，如即時(shí)汽油價(jià)、天氣預測及Google本地搜尋的有用資訊。

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

　　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，讓開(kāi)發(fā)者能運用客制化的演算法來(lái)調整GPU架構，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(TegraAndroidDeveloperPack)中支持包括CPU采樣分析(TegraProfiler)和GPU分析(PerfHUDES)等功能，NsightTegra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成工作目標。

　　在更高的GPU繪圖效能帶動(dòng)下，可以預見(jiàn)行動(dòng)或車(chē)載裝置將能享有更佳的視覺(jué)體驗。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3D場(chǎng)景、高畫(huà)質(zhì)顯示及快速反應游戲的需求將會(huì )浮現，背后驅動(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的應用，愈來(lái)愈多瀏覽器也開(kāi)始運用GPU來(lái)加速其視覺(jué)表現。在跨裝置、跨平臺的網(wǎng)站上提供強大視覺(jué)內容的時(shí)代即將來(lái)臨，這將會(huì )帶來(lái)很大的商機，當然，挑戰也不小呢!