醞釀近三年,運算級架構的 ARM 應用處理器 NVIDIA K1 不光只為消費市場而生

2014.01.17 03:07PM
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去年 NVIDIA 在 GTC 公布後兩年 Tegra 的規劃表,當時指出在 2014 年問世的 Logan 將是搭載 Kepler 架構以及 Cortex-A15 的四核應用處理器, 2015 年的 Parker 才會是搭載四核 64 位元 Denver 的設計;但隨著 ARM 架構 64 位元化在去年被蘋果 A7 點燃,就不斷有傳聞 NVIDIA 可能會提前推出 64 位元的 Logan ,在 CES 由 CEO 黃仁勳親口證實了這個消息。

有趣的是,這項計畫雖然加速 NVIDIA 的 64 位元布局,卻未牴觸 NVIDIA 先前要在 2015 年才會導入四核 64 位元 Denver 核心的承諾、因為這款提前亮相的 64 位元 Tegra 只有雙核 Denver 。

而 Tegra K1 的推出也不僅僅象徵 NVIDIA 搶先推出 Android 可用的 64bit ARM核心,在架構也有許多可探討之處。且對於 ARM 陣營, Tegra K1 的發表也意味著 ARM 架構邁向新的里程碑,因為 Tegra K1 已經是一款具備高效能運算架構的 ARM 應用處理器,比起目前 ARM 伺服器晶片多是以儲存管理為主又更前進了一步。

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先從核心部份談起, Tegra 一直到 Tegra 4 為止,皆是使用 ARM 授權的標準 Cortex-A 架構,然而 Denver 核心則是 NVIDIA CEO黃仁勳醞釀已久的計畫,因為 Denver 不再依賴標準 ARM 架構,而是基於 ARMv8 指令集的自主架構。

自主架構之路是一條艱辛的路,因為要快速且安穩的導入設計,直接向 ARM 購買架構授權是最快的,不過也許像某家廠商說的一樣,購買架構雖然快,但因為 ARM 是開放授權,你辦的到的別人也同樣辦的到。

NVIDIA 選擇在 64 位元基於 ARMv8 設計自主架構想必也有同樣的考量,就是與競爭對手產生更多差異化;另外一點也許就是為了自主架構調整功耗與效能最佳化,尤其手持設備的應用處理器效能不斷飆高,功耗就成了最大問題,如果能夠設計出比大小核更有效減少功耗的設計,也能提升市場的競爭力。

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但最重要的一點,恐怕還是 Denver 架構是為了運算級應用而生,可從官方釋出的投影片看到,即便僅有雙核心, Denver 架構的 Tegra K1的 L1 大小硬是比 4+1 核心的 Cortex-A15 版本大了許多,為 128K+64K ,除了 64bit 架構對於 L1 的需求增加外,恐怕 NVIDIA 本身也希望藉由更大的 L1 提升效能。

另一個重點就是運算級的 GPU ; Tegra K1的 K ,正是代表這款 Tegra 首度揮別使用已久的 GeForce ULP ,並且迎向 PC 級 GPU 架構" Kepler "的開始;而且 Kepler 不僅相較 GeForce ULP是個先進的架構,即便比起前一代的 PC 級GPU Fermi 也是相當大的改變。

Kepler 一改 Fermi 前強調單一流處理器運算力的作法,改為使用單一運算力較低的流處理器,但使用更多的流處理器換取運算效能;不過單一流處理器運算力較低是因為比較基準是 Fermi ,比上古老的 GeForce ULP 的流處理器效能仍是較好的。

依照 Kepler 的 SMX 單元切割模式, Tegra K1 的 192 流處理器剛好是構成一顆 SMX 單元所需的流處理器數量,雖然 NVIDIA並未對 Mobile Kepler 的架構多做著墨,不過目前是可合理懷疑其結構就是將一個降低時脈且製程最佳化的 Kepler 架構的 SMX 單元整合到Tegra K1 的 SoC 內。

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Tegra K1 圖形效能多高?這次 CES 已經釋出參考用的效能測試,已經是目前用於平板、智慧手機的應用處理器當中最高效能的;撇開跑分不說, NVIDIA 也推出許多的應用展示,其中針對數位儀表版設計的 Project Mercury 更展現 Tegra K1 的效能足以進行真實材質模擬的運算,更不用說能夠獲得 Unreal 4 引擎宣布支援。

既然強調是完整的 Kepler 架構,意味著 Tegra K1 在圖形相關技術與 PC 級 GPU 幾乎相同, Tegra K1 除了能相容行動領域最新的 OpenGL ES 3.0 之外,還可支援PC 業界標準的 OpenGL 4.4 、 Direct X 11 ,顯示 Tegra K1 的架構可更輕易的在圖形相關應用導入原本用於 PC 領域的應用,更重要的是, Tegra K1 的 Kepler 架構也可支援 CUDA 。

CUDA 為何重要?雖然目前業界紛紛吹起一股使用 Open GL 提供平行運算的風潮,但 CUDA 指令集早已被用在許多的專業平行運算領域,包括專業繪圖、地震分析模擬、天氣預測、金融運算等, Tegra K1 能夠支援 CUDA 指令集,意味著 Tegra K1 本身就是一顆具有運算級伺服器架構的 SoC 。

換言之,只要有足夠的 Tegra K1 構成群組,就能夠組成一套支援 CUDA 平行運算的超級電腦系統,故 NVIDIA 去年在 GTC 就先行推出將 Tegra 3 搭配一張提供 CUDA 架構顯示卡的 Kayla 開發板,讓軟體開發者預先進行開發。當然現在談 Tegra K1 用於運算領域還言之過早,這次 NVIDIA 也未把重點放在運算級應用,而是針對火熱且最近大有斬獲車載應用。

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但去年整年 Tegra 的表現對 NVIDIA 而言是個尷尬的一年,不像 Tegra 3 獲得多款大廠平板電腦的採用, Tegra 4 推出至今採用此應用處理器的消費裝置不多,  Tegra K1 雖然擁有更強的運算力與先進的架構,但除了車載平台外能否再次獲得手機、平板大廠的青睞。

另外, Tegra K1 雖然搶先支援包括 64 位元核心、標準的 Direct X11 、 OpenGL 4.4 等,不過撇拍運算級應用,回到 Android 平台的發展現況,這些先進的支援性並未能達到顯著的加分;現在的智慧手持裝置重視的是完整的方案,高通聯發科之所以這幾年廣獲手機廠商選擇,除了方案選擇多之外,能提供基頻方案也是決勝的重點。

NVIDIA 雖然去年發表首款整合 ICERA  LTE 基頻的 Tegra 4i ,不過至今還未看到採用此晶片的終端推出,此次發表 Tegra K1 也未提到 ICERA 基頻相關的訊息,如果 NVIDIA 未能在節能與解決方案有顯著的突破,恐怕無法在消費性電子產品領域打破僵局。

但是相對於消費性電子產品,耕耘車載平台的效益逐漸有所斬獲,除了宣布採用的車廠增加,搭載 Tegra 平台的車輛也越來越多款,也成為目前 Tegra 成長最穩定的領域;另外運算級應用應該可預期是 NVIDIA 對 Tegra 下一個目標市場,在導入 64 位元核心與 Kepler GPU 後的 Tegra ,是否能顛覆超級電腦領域呢?

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