Британская корпорация ARM усовершенствовала гетерогенную вычислительную архитектуру ARM big.LITTLE, на которой основаны все ведущие микропроцессоры ARM начиная с Cortex-A7 (2011 год) — и вчера представила новую гетерогенную архитектуру DynamIQ big.LITTLE. На микросхемах выделено место для специальных аппаратных ускорителей приложений машинного обучения. Возможно, в будущем аппаратная поддержка нейросетей станет новым трендом среди разработчиков микропроцессоров и неотъемлемым качеством новых смартфонов.
Особенность архитектуры ARM big.LITTLE состоит в наличии процессорных ядер двух типов: относительно медленных, энергоэффективных (LITTLE) и относительно мощных и прожорливых (big). Обычно система активирует только один из двух типов ядер: только большие или только маленькие. Понятно, что фоновые задачи на смартфоне или другом устройстве удобно решать с маленькими ядрами, которые потребляют очень мало энергии. В случае необходимости процессор активирует мощные прожорливые ядра, которые в многопоточном режиме, работая сообща, демонстрируют особенно высокую производительность. В принципе, у всех ядер есть доступ к общей памяти, так что задачи можно ставить для выполнения на обоих типах ядер одновременно. То есть большие и маленькие будут переключаться на лету.
Подобная гетерогенная архитектура и переключение задач на лету с одного типа ядер на другой задуманы для создания динамического изменения мощности и энергопотребления процессора. Сама ARM заявляла, что в некоторых задачах та архитектура экономит до 75% энергии.
DynamIQ big.LITTLE — это эволюционный шаг вперёд. Новая архитектура позволяет задействовать разнообразные сочетания больших и малых ядер, которые раньше не были возможны. Например, 1+3, 2+4 или 1+7, или даже 2+4+2 (ядра трёх разных мощностей). Типичный смартфон будущего может иметь восьмиядерную систему на кристалле с двумя мощными ядрами, четырьмя средними и двумя низкопроизводительными ядрами для фонового режима.
С аппаратной поддержкой машинного обучения и ИИ разработчикам станут доступны новые специальные процессорные инструкции (например, вычисления с ограниченной точностью). ARM обещает, что в следующие три-пять лет процессоры Cortex-A на новой архитектуре обеспечат до 50-кратной прибавки производительности в приложениях ИИ, в сравнении с нынешними системами на базе Cortex-A73 и ещё дополнительную прибавку за счёт встроенных ускорителей на микросхеме. Специальный порт доступа с низкой задержкой между ЦП и акселераторами имеет 10-кратную производительность.
Это означает, что на смартфонах будут гораздо лучше работать обученные нейросети, в том числе которые обсчитывают графику и видео, приложения компьютерного зрения и другие системы, которые обрабатывают большие потоки данных.
В каждом кластере может располагаться до восьми ядер разных характеристик. Это тоже можно использовать для ускорения приложений ИИ, по сравнению с нынешними системами. К тому же, переработанная подсистема памяти обеспечит более быстрый доступ к данным и улучшит энергоэффективность. Кстати, в кластеры ядер необязательно вообще включать ядра LITTLE со слабой производительностью, которые обычно используются в мобильных устройствах для сбережения заряда аккумулятора. Если вам нужна очень высокая производительность независимо от энергопотребления — никто не мешает делать кластеры из восьми больших ядер, и объединять их в особо мощные компьютерные системы. ARM считает, что это позволит расширить сферу применения процессоров ARM за пределы смартфонов.
Кластеры DynamIQ практически неограниченного масштаба с общей памятью — это предложение создавать мощнейшие вычислительные системы самого разного назначения.
Дополнительную гибкость в динамической подстройке мощности/энергопотребления даст функция индивидуального изменения тактовой частоты отдельных процессоров в кластере из множества процессоров ARM. Разработчики из Кембриджа считают, что это особенно важно в шлемах виртуальной реальности, которые длительные периоды времени находятся в состоянии низкого энергопотребления. Переходы процессора в одно из трёх энергетических состояний (ON, OFF, SLEEP) осуществляются гораздо быстрее, автоматически на аппаратном уровне.
В конце концов, продвинутая архитектура DynamIQ позволяет строить более надёжные системы с дублированием функций, что повышает уровень безопасности в автономных системах, которым нужно реагировать на сбои. Например, это системы компьютерного зрения в беспилотных автомобилях — Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). Когда один кластер ядер выходит из строя или ускоритель сбоит — другой кластер автоматически берёт его функции на себя.
Процессорную архитектуру ARM применяют по лицензии в своих чипах многие производители, в том числе Samsung, Qualcomm, Nvidia, Intel и Apple (iPhone, iPad). Между 2013 и 2017 годами в мире было продано более 50 млрд микрочипов на архитектуре ARM, и английские разработчики надеются, что в ближайшие четыре года это число удвоится до более 100 млрд.
Большинство устройств на процессорах ARM не нуждаются в активном охлаждении. Компания уверена, что с увеличением мощности этих систем и переходе на архитектуру DynamIQ всё останется по-прежнему.
Источник
