目前選擇四核處理器移動(dòng)平臺并不是明智之舉

　　我們正處于移動(dòng)計算時(shí)代的過(guò)渡期，每天都有令人震撼的設備發(fā)布，移動(dòng)計算性能不斷提高，令人充滿(mǎn)期待。

　　移動(dòng)平臺目前正在經(jīng)歷如PC機之前一樣的演變路線(xiàn)：?jiǎn)魏颂幚砥鞯念l率一路攀升，達到最大允許功耗的極限；為了繼續提升計算性能，并保持合理的功耗，處理器廠(chǎng)商又推出了多核處理器。

　　意法middot;愛(ài)立信早在2009年就推出了雙核處理器平臺，是第一批推出雙核處理器的芯片廠(chǎng)商，其N(xiāo)ovaThor平臺開(kāi)發(fā)計劃也是基于ARM雙核處理器。根據公司的分析報告，現有的軟件以及近期上市的軟件還不能充分發(fā)揮四核技術(shù)的優(yōu)勢。從最高可達頻率和內存訪(fǎng)問(wèn)開(kāi)銷(xiāo)角度看，增加內核不是沒(méi)有代價(jià)的。只有很好地平衡加核做法與軟件運行能力，才能充分利用加核后所提升的硬件并行處理能力。

　　本文將通過(guò)對比的方式探討頻率較高的雙核架構與頻率較低的四核架構的優(yōu)缺點(diǎn)。不過(guò)，芯片技術(shù)和軟件處理的折衷解決方案正在迅速發(fā)展，而且，愛(ài)立信也將根據技術(shù)未來(lái)發(fā)展趨勢調整產(chǎn)品計劃。在本文中，我們把討論的焦點(diǎn)放在性能上，功耗問(wèn)題只稍加提示。事實(shí)上，在執行高性能任務(wù)時(shí)，四核處理器的頻率和電壓都較低，因此節能省電效果更好；但是，如果不執行高性能任務(wù)，四核就失去了省電的特色。

　　多核是需要有代價(jià)的

　　目前大多數最新的移動(dòng)平臺所使用的多核架構是對稱(chēng)多核處理系統（Symmetric Multi Processing， SMP），其特點(diǎn)是多個(gè)內核完全相同，且訪(fǎng)問(wèn)系統資源（包括內存）面臨相同的開(kāi)銷(xiāo)。此外，運行SMP功能的操作系統的基本需求是多核必須共享一個(gè)內存空間。為確保多個(gè)物理內存之間的一致性來(lái)實(shí)現共享內存空間，還需要配備專(zhuān)用電路。在今天的多核處理器中，每個(gè)內核都有各自的一級高速緩存，每個(gè)內核的一級高速緩存必須保持相互一致，而且還要與唯一的多核共用的二級高速緩存保持一致。內存一致性硬件位于高速緩存的重要運行通道內，因此，該硬件在很大程度上決定了多核架構的擴展性。增加內核不可避免地導致一致性協(xié)議的額外管理，產(chǎn)生額外的延遲，從而對性能造成負面影響。這就是為什么SMP架構不能無(wú)限地擴展的原因，即使在超級計算機上， 也不能無(wú)限擴展。

　　不斷增加的1級/2級高速緩存數據流量和共用2級高速緩存而產(chǎn)生的數據擁堵問(wèn)題也限制了多核處理技術(shù)的擴展性能。每增加一個(gè)內核，就需要更大的芯片面積和更高的2級高速緩存容量。這進(jìn)一步增加了芯片布局限制，并在內存分層結構內部引起訪(fǎng)問(wèn)延遲。

　　意法·愛(ài)立信的實(shí)驗表明，對于典型負載，當處理器從雙核變成四核時(shí)，每增加一個(gè)內核，每核性能將會(huì )受到25-30%影響，雖然這是內核頻率損失和在系統的不同部分浪費更多的時(shí)鐘周期的綜合影響，但是，我們可以將其簡(jiǎn)化為等效的頻率降低。

　　軟件的擴展性

　　只有把軟件設計成并行運行才能充分發(fā)揮多核處理器的優(yōu)勢。軟件并行應用分為兩類(lèi)：并行應用軟件和多任務(wù)處理。并行應用遵循著(zhù)名的Amdahl定律，如方程式1所示：

　　如果處理器數量N給定，我們利用這個(gè)方程式可以確定一個(gè)應用軟件能夠取得的最高加速比S，其中P代表并行運行應用在軟件中所占的百分比，即P隨著(zhù)處理器數量增加而線(xiàn)性提高（（1-P）是串行運行應用的百分比）。我們特別關(guān)注的是，對于一個(gè)對于給定的應用軟件（即P值已知），何時(shí)才是改用四核處理器的最佳時(shí)機。對于一個(gè)給定的應用軟件，有一個(gè)很有趣的分析方法：合并一個(gè)四核處理器與一個(gè)雙核處理器的可達加速比，并考慮前文描述的硬件額外開(kāi)銷(xiāo)因素，把硬件對相關(guān)頻率F的影響考慮進(jìn)去，即當Fquad * S4> Fdual * S2時(shí)，四核性能占優(yōu)。

　　圖1所示是用比較S4/S2比與Fdual/Fquad的方法解上面的不等式。藍色橫線(xiàn)代表Fdual/Fquad = 1.37，這個(gè)數值對應四核處理器每核25-30%的額外性能開(kāi)銷(xiāo)。這條線(xiàn)與S4/S2曲線(xiàn)相交于P=70%的點(diǎn)，這意味著(zhù)，應用軟件的并行占比必須超過(guò)70%，才能把四核處理器的優(yōu)勢發(fā)揮出來(lái)，否則，四核性能比不上速度高出25-30%的雙核處理器。在現階段P>70%這個(gè)比例太大了！這意味著(zhù)70%的應用代碼都要很好地并行運行，這是非常罕見(jiàn)的。

　　圖1： 當Fquad * S4> Fdual * S2時(shí)，S4/S2，Fdual/Fquad對比

　　有人可能提出，如果單核與雙核解決方案對比，結論也是同樣的，這在理論是正確的，但是，實(shí)際數值卻讓我們得出相反的結論：圖2中的紅線(xiàn)與圖1中的紅線(xiàn)相同，而綠線(xiàn)則代表單核與雙核的加速比特性。兩條線(xiàn)的走勢相同，但是，綠線(xiàn)總是在紅線(xiàn)上方延伸，結果P值比雙核與四核曲線(xiàn)的P值小很多，在這種情況下，速度較慢的雙核優(yōu)于速度較快的單核。此外，架構從單核轉向雙核的性能代價(jià)也比從兩核轉向四核低很多，進(jìn)一步將P的閾值降到一個(gè)合理的數值（大約30-35%）。

　　圖2：比較單核對雙核（綠色曲線(xiàn)）與雙核對四核（紅色曲線(xiàn)）的加速比提高幅度

　　我們繼續比較雙核和四核處理器：根據經(jīng)驗，并行比例超過(guò)70%的應用軟件是很少的。多媒體應用軟件和某些視頻應用是一個(gè)例外，考慮到它們需要的大量并行處理和優(yōu)化計算，其P值非常高，甚至達到了90-95%。但是，我們所討論的上下文有其特殊性：移動(dòng)平臺的相關(guān)多媒體功能幾乎全都是硬件加速，導致這種特殊性的原因是：沒(méi)有任何其它方式能夠達到所需的性能并且/或者移動(dòng)平臺的功耗是受限的。非硬件加速的多媒體應用軟件確實(shí)可充分發(fā)揮四核處理器的優(yōu)勢，但是，它們會(huì )很快耗盡任何一種移動(dòng)設備的電池，因此非硬件加速的使用是有疑問(wèn)的。

　　網(wǎng)頁(yè)瀏覽器是推動(dòng)移動(dòng)計算性能提高的主要力量之一。今天的網(wǎng)頁(yè)瀏覽器能夠在雙核處理器上取得1.4-1.5的加速比，對應的P值在55-65%之間，仍遠低于70%閾值。另外，實(shí)際的應用情況甚至要比理論更差，因為在今天的網(wǎng)頁(yè)瀏覽器內并不能找到Amdahl定律定義的并行百分比P。事實(shí)上，大多數加速比來(lái)自關(guān)聯(lián)的支持活動(dòng)，例如，用戶(hù)界面、多媒體、網(wǎng)絡(luò )等，某些活動(dòng)會(huì )分幾個(gè)線(xiàn)程執行，因此，這些系統級的并行活動(dòng)讓雙核處理器優(yōu)勢（1.4-1.5的加速比）得以充分發(fā)揮。

　　即便我們在網(wǎng)頁(yè)瀏覽中使用Amdahl定律，由于所涉及的并行算法之間的相互差異，我們也無(wú)法在四核處理器上得出1.8-2.0的理論加速比。事實(shí)上，我們傾向于四核處理器的1.6-1.7的理論加速比，這個(gè)比值對應一個(gè)更具實(shí)際意義的50-55%的等效P值。即使移動(dòng)多核處理器的處理優(yōu)勢將會(huì )極大地推進(jìn)網(wǎng)頁(yè)瀏覽器的并行化機制，但是，鑒于所涉及軟件的復雜性，這個(gè)過(guò)程肯定需要一段相當長(cháng)的時(shí)間。

　　視頻游戲是另一類(lèi)值得考慮的計算密集型應用軟件。與網(wǎng)頁(yè)瀏覽器相似，，今天的大多數商業(yè)游戲引擎并非并行且不適用于A(yíng)mdahl定律。我們發(fā)現，有些游戲具有與網(wǎng)頁(yè)瀏覽器一樣的系統級特性，從而在雙核處理器上能取得很好的加速比，當然，其P 值仍然低于推動(dòng)四核處理器應用的門(mén)限值。

　　此外，移動(dòng)視頻游戲的瓶頸是圖形處理，而不是CPU。因此，目前，四核這一點(diǎn)激勵因素不足以讓軟件廠(chǎng)商在如此復雜的系統的并行化工程上花費大力氣。我們預計這種情況會(huì )逐漸改觀(guān)，但是還是尚需時(shí)日。

　　多任務(wù)處理的任務(wù)量有多大？

　　多任務(wù)處理是軟件并行化的另一個(gè)推動(dòng)力，當然，多任務(wù)處理肯定受益于多核處理器。多任務(wù)處理指同時(shí)處理多個(gè)相互關(guān)聯(lián)性很小或無(wú)關(guān)聯(lián)的粗?；顒?dòng)。多任務(wù)處理的例子很多，例如，一邊聽(tīng)音樂(lè )一邊上網(wǎng)或進(jìn)行多頁(yè)瀏覽（現代的多頁(yè)瀏覽實(shí)現方法將針對不同的頁(yè)面分支出不同的進(jìn)程。）。

　　因為多任務(wù)處理完全取決于并發(fā)任務(wù)的數量和屬性，所以并沒(méi)有類(lèi)似Amdahl定律一樣的數學(xué)公式來(lái)幫助我們確定其加速比。我們需要設法找到貌似合理的能夠把下一代2 GHz雙核處理器發(fā)揮到極限的用例，一邊聽(tīng)音樂(lè )一邊做其它事情當然是一個(gè)很普通的用例，但是播放音