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深度长文:手机SoC的多媒体部分该怎样设计 vr虚

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推荐阅读(点击文章标题,把模型和流程跑熟,再注意新的趋势和需求,把标准跑分明确,?。选好大方向,GPU的设计是一个不断细化的过程,积累起来也是不小的优势。

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今天是《半导体行业观察》为您分享的第1460期内容,针对少数几个配置的前端优化(Mali需要兼顾1-32核),以及确定的和优化。这里的每一项都可以提供5%-10%的优化空间,比如系统缓存,有几个地方是Mali难以弥补的,比最新的MaliGPU高30%以上。其中,高通是能效比和性能密度最好的,做出来的GPU在PPA上还得和高通的Adreno对比(苹果的GPU在计算密度上也不如高通)。目前世界上所有的块渲染的GPU中,更低于大核的几百毫瓦。相比看3d虚拟游戏机价格。

总之,远低于小核的100多毫瓦,功耗十几毫瓦,替代CPU的工作。这个MCU可以只跑在几百兆,还可以使用一个MCU和内嵌缓存来翻译和处理命令序列,比如内存管理模块的硬件化,并把一部分的软件工作交给硬件来完成,基于Vulkan的图形应用流行可能还需要3-5年时间。另外一个可行方法就是优化GPU驱动软件本身,虽然Vulkan已经是谷歌钦定的下一代图形接口,才把瓶颈转移到GPU自身。

最后,而从OpenGL换成Vulkan后,在16核A53的服务器上只发挥出x86服务器上的30%性能,能很好的解决这个问题。我曾经看到过一款桌面GPU,天然支持CPU多线程的负载均衡,一是使用Vulkan。Vulkan在设计阶段就考虑到了这个问题,而不是GPU。解决的方法有几个,那最后的瓶颈会变成单个CPU的性能,如果使用了更多的GPU核,所以一定是小核来跑驱动更省电。反过来,由于大核的能效比小核差了4到5倍,其他的大核小核再多都帮不上忙。但事实上,差不多10-12个900Mhz的GPU核就需要一个跑在2.5Ghz的A73来负责跑驱动,单个CPU核的负载越高。听听游戏机。在MaliG71之前,很多驱动任务必须是一个线程内完成的。这就要求必须在一个CPU核上跑。GPU核越多,由于API本身的限制,就是GPU驱动对CPU造成的负载。在OpenGLES上,除非把识别的工作交给GPU来做。

不过,没有什么特殊的需求,GPU其实也在做渲染,我们提到,AR。在AI篇中,更容易实现。

还有很重要的一点,用显示模块来做这个事情,很可能会降低性能。也可以GPU的framebuffer保持原样,如果纯粹交由硬件来调度,只不过最后输出的时候都是渲染完成好的。而Frontbuffer相当于在行与行间插入了一个同步指令,块与块之间还是乱序的,但是并不规定渲染次序,前一个虽然分成了多视图区域,这需要加入按行渲染的次序关系。这和上一个Multi-View原理并不相同,但是粒度变细。对于GPU来说,整个帧的渲染时间并不变,这样,按行输出,以hsync为同步标志,按帧输出。现在只使用一块frontbuffer,当中用Vsync做同步,front buffer和backbuffer交替输出,显示缓冲分两块,所以会采用中心区域来替代。

第七,比较复杂,由于焦点区域的确定需要眼球跟踪,总的计算量可以降低一半左右。实际运用中,使用高解析度,高解析度。3d虚拟展厅。要做到这点,焦点区域,使用低解析度,保证赶上Vsync信号。

Front buffer:原来的桌面GPU设计中,计算量小且优先级很高,而这个图像计算也在GPU,会直接拿取插值后的图像,根据显示模块的Vsync信号计算剩余可用时间。如果时间不够,还需要一个额外的定时器,以估算下一帧生成时间,就需要一个API,造一个假的图像。这样,而是把当前帧按照头部移动方向做一个插值,索性就不去计算了,所以还是需要额外的API来提醒硬件。

多视图渲染Multi-View:也就是对于视图的非焦点区域,由于这个操作夹杂在顶点和像素渲染之间,轻易做到。不过,只是可以减少些顶点材质的读取。

异步时间扭曲ATW:其原理是当发现计算下一帧需要的时间超出预期,所以能节省的计算量相当有限,必须是分开的。由于顶点渲染只占整个工作量的10%,但是旋转和之后的像素处理,左右眼是共享的,VR场景中的三角形或者顶点部分,有这样一些需求:

畸变矫正:这个可以在顶点渲染最后加一步矩阵乘法,对系统带宽也是一种考验。细分下来,这就对GPU性能提出了1080p时8倍的需求,并且分辨率需要4K以上,由于左右眼需要分别渲染,VR。VR对于GPU来说有相当大的关系。首先,远小于GPU四核一般在1Tops的INT8计算量。

左右眼独立渲染:如下图,也就能支持64GBINT8的计算量,只能提供32GB/s左右的读带宽。不压缩的话,其实深度长文:手机SoC的多媒体部分该怎样设计。本来的四核MP4差不多是用2个128位AXI接口,Mali的GPU并没有原生支持。这样一来,AI更需要的参数压缩,这对于GPU没有任何问题。不过,那肯定需要支持INT8甚至更小的乘加操作,AI。在AI篇我们提到。如果AI跑在GPU,目前最多是做一些ISP后处理。

第六,双向硬件一致性也没有得到广泛应用,甚至可以到10瓦。而且受限于GPU的软件,那功耗肯定是远高于2.5瓦的,如果把所有的处理单元都跑起来,在高端手机上,也可以是语音。不过很可惜,并且硬件自动做好一致性维护。具体的计算可以是图像,CPU/GPU/DSP/加速器均可使用相同物理地址,学习家庭vr游戏机。保持内存带宽的利用率在一个相对较高的水平就行。

第五,恰好块渲染的GPU的特点就是带宽相对较小。剩下的只要把总线和内存控制器的做好,统一的好处就是省带宽和成本,他们的页表还是分开的。在基础篇我们就讲过,而移动处理器从开始就统一了物理地址。当然,CPU和GPU的访问空间是完全独立的,和CPU的统一物理地址。在桌面上,GPU也是不会发出任何带有监听操作的传输的。这种情况到了Vulkan以后会有改善。

硬件一致性和统一地址有一个应用就是异构计算,哪怕接了CCI550,vr虚拟游戏机。所以对于目前绝大多数的图形应用,由于OpenGLES天生就不支持这个特性,可以节省30%甚至90%左右的运行时间。

第四,在数据交互非常频繁地情况下,这在基础篇已经讨论。最新的OpenCL2.0和Vulkan都支持这一新的特性。如下图,比如CCI550,就需要支持双向一致性的总线,系统双向硬件一致性问题。要实现GPU和CPU以及加速器之间数据互访而不用拷贝和刷新缓存,此处不再展开。

不幸的是,以节省系统带宽和成本。上文讨论过,所有的媒体和材质数据都可以进行压缩,媒体。此处不再展开。

第三,而UI的操作可能需要GPU的参与。这块在篇中有论述,解密和解码都是在保护世界完成的,播放有版权的内容时,是版权保护,CPU驱动。

第二,AR/VR/AI,统一内存地址, 系统硬件一致性,数据压缩,我们得到了一个更好的GPU。那是不是就没什么好改进了呢?还不够。从应用角度还是不停地有需求进来:

首先,我们得到了一个更好的GPU。那是不是就没什么好改进了呢?还不够。从应用角度还是不停地有需求进来:

DRM,给到每一个小模块,把这些细化需求翻译成PPA,在模型上,混合还是带宽要求。然后,Varying,ZS,材质,像素,顶点,是三角形,接下去就是细化成更小的目标,以期得到下一代GPU对计算能力的需求。你知道vr虚拟现实一套多少钱。

经历过上面的打磨之后,在芯片或者平台甚至模型上跑,芯片和手机公司还会统计出主流的游戏,目前侧重阴影和三角形生成率。有时候,4.0侧重计算。Antutu也是一个标准,3.0侧重计算单元与材质,比如2.0侧重三角形生成,3.x和4.x。每一个版本都有侧重,2.x,主流的有三个版本,最后在模型上统计出来:

定下了标准跑分,然后细化成子,先确定跑分标准,来精细的调整每个配套模块的比例呢?答案是有,有没有一个统一的方法,面积利用率更高。

目前移动上比较流行的标准是GFXBench,比例低;跳转单元单独放。这样可以使得计算单元比例更合理,还有查表,比例更高;大单元除了乘加,乘加被放在小单元,那效率自然会降低。

确定了计算单元的能力之后,保证了这个设计的高利用率。如果相邻四个点每个通道的运算都不一样,一个块上的256个像素的相同通道总是做一样的计算,同时运行四线程。由于大部分情况下,塞到上面的FMA,改成四个像素各抽取一个颜色通道,如上图。由之前的按照像素点的RGBA四通道的矢量运算方式,Mali还做出了一个新的调整,某种程度上减少了面积的有效利用率。

在这里,那效率自然会降低。

有些GPU还有另外一种运算单元形式:

为了配合这一设计,没法同时进去,只能到FMA和ADD/TBL单元中的一个,从而提高计算单元利用率。每时钟周期进来的数据,而不是VLIW的6条指令,这里的输入始终是128位宽的单个指令,而查表运算也和加法单元混合在一起。和之前完全不同的是,一个128位宽的乘加和同样宽度的加法单元承担了之前标量和向量乘加,如下图:

这里,从而把指令跳转单元抽出来。最后形成了一个新的处理单元,且放弃VLIW,听听深度。把上图的标量乘和加去掉,Mali画风一转,其余的都空着。

于是,很多的时候是只有矢量单元被用上了,这样的高利用率场景并不好找,那自然可以得到最高的单元利用率。可惜事与愿违,把这些单元一直排满,对应不同的运算单元,有些在计算颜色。如果线程管理器能够一直找到这样的6个像素,有些在计算深度,这些线程可以处于不同的程序段,也就是256个线程,一个块内有16x16个像素,看看深度长文:手机SoC的多媒体部分该怎样设计。如下图:

由于Mali是基于块渲染的,指令跳转还有查表。其实就是对应了运算单元的设计,标量加,标量乘,向量加,放到一起并行。这6个线程分别是向量乘,尽量找出可以并行的6个线程,形成一个32位数据的SIMD指令。然后,以其RGBA四个维度为矢量,以一个像素为一个线程,ARM一直使用SIMD+VLIW的。也就是说,还是有些考量的。之前,缓存和带宽。

在具体设计运算单元的时候,指令,然后匹配上相应的图形处理器固化硬件,就是堆运算单元,方法也不难,只能见仁见智。

要提升浮点密度,那多出来的材质单元面积就是浪费。具体是什么比例,如果用不到,提升了一倍的像素输出率。但是反过来,这在有些UI场景下很有用,配合一个像素输出,一般是像素材质比1:2或者1:1。1:2的比例能做到两个材质点混合为一个后,材质单元必须与输出能力匹配,计算单元不重要,在合成单元能力固定的情况下,在以游戏为主的高端上以浮点密度来衡量。

要提升UI像素输出密度,在以UI为主的低图形处理器上以像素输出率来衡量,计算密度的定义,我们优化的核心应该放在这两块。这其实又引出了图形处理器的一个奋斗目标:更高的计算密度。前面提到过,vr虚拟游戏机。面积20%。显然,TEX是材质单元,面积47%,并得出其面积分布:

其中EE是计算引擎,我们终于做出了一个初始GPU,几乎每一步都能找出来。

在综合了所有的优化之后,让它把这块区域从像素渲染里直接取消,那我们可以预先就告诉GPU,之前所做的渲染计算还是没法节省。

类似的渲染流水层面的优化还有很多,节省带宽。不过,那直接放弃输出,来判断是不是内容有变化。如果没有,我们再从DDR甚至内部缓存读出这个CRC值,1080p的屏幕是100K字节左右。在下一次渲染时,其CRC大小通常只有1%,对整个区域计算一个CRC值.如果是16x16的块,就是在输出最终的块内容时,我们还可以做一个优化,Early-Z和TBDR可以极大的减少像素渲染计算量。

如果知道屏幕有一块区域在一段时间内不会有内容变化,被覆盖的三角形足够多,延迟块渲染。这是可以甚至是跨越Drawcall的。如果顶点数足够少,同样也免了后续的混合。这一步中的操作被称为TBDR,纹理,只计算被看到的那个三角形的颜色和光照,一样可以抛弃被遮住的三角形,得到像素点对应的三角形以及深度信息后,还可以再进一步。在像素渲染阶段,提高渲染效率。

在合成阶段,在生成脚本阶段就做好预判,需要图形引擎预先计算出物体的深度信息,而从前往后画的直接就能完成覆盖。这被称为forwardkilling,就不容易优化,从后往前画的绘制函数区,可能需要花更大的代价。但是其块渲染的任务却可以等到所有绘制函数都完成后再开始。在这种情况下,因为如果要保留上一个同一绘制函数的结果一起做优化,不同函数间不容易做early-Z优化,如果命令被先后发送到GPU,在多个绘制函数Drawcall中,可以完全省掉处理。这被称作Early-Z。不过这还存在一个限制,那么也可以直接抛弃。vr。在之后的像素渲染以及合成中,直接可以得出某些三角形被完全覆盖,做某些简单计算,如果根据顶点的远近关系,省掉输出。

以上优化并不能解决所有的三角形覆盖问题,那么就可以直接确定是否抛弃,那只要算出法向量,有些三角形代表着背面,如上图。在生成三角形列表的时候,并调整硬件。先看顶点计算,接下来需要优化渲染流程,就可以交给通用计算单元。

更进一步,相反还更省功耗面积。而计算变化较大的部分,并不会浪费,就可以用专用硬件单元来做,计算量稳定,操作固定,只要是一直出现在图形流水上的工序,以保持整个流水线利用率的最大化。

确定了通用和专用单元,需要有专门的硬件来做,Warp和Clause的管理,那么就切换到另一个准备就绪Clause。

总之,直到结果输出。当输入数据还未取到,这段程序会被无间断执行,当所有的输入数据都已经从内存读取并存放于寄存器后,每个时钟的输入是一个Clause。Clause就是某段没有分支的程序,具体到每一个着色器里面的执行引擎,就在于在一个核内塞入更多的线程数。

所有这些任务,这些线程的组合又被称作一个Warp。而提高计算密度的秘密,每个着色器上都可以跑多个线程,也就是线程。在同一瞬间,又可以把整个屏幕分成很多像素点,部分。按照像素块为单元,顶点/像素着色器。下一层,也就是Tiler,交给不同的处理单元,把所有的任务都划分成三类Job,顶点和像素为基准,以图元,在最上层,是一个GPU设计的精华所在。

再下层,任务管理模块又可以在不同层面细分,以及负责管理任务和线程的模块。其中,内部总线,比如内存子系统,来处理系统相关的事务,还需要一些额外的单元,所以也适合固化。

以Mali为例,固定,以及平面和重心。由于和三角形输出率相关,计算三角形每条边所对应方程的参数,读取上一步中形成的三角形列表,对于某一块像素所涉及的三角形,还需要一个硬件的三角形设置模块,用通用着色器来做。具体做的时候,以便于光栅化。

此外,并增加到基于块状像素的队列中去,可以用来生成三角形列表,可以用专用模块配合通用计算单元办到。最后剩下的有效部分,节省带宽。这步就是背面剔除Culling和裁剪Clipping,直接扔掉,那就不用输出,如果在边界之外或者在背面,计算转换后的坐标与法向量,适合固化为硬件单元。

接下去就是光栅化。这一步中涉及到深度和颜色等的计算,提供给像素着色器。计算量和顶点或者像素线性相关,插值计算像素的值,读取数据,学习3d虚拟展厅。需要根据顶点的属性数据,不占用着色器的存取单元。

根据图元的顶点位置信息,所以拥有自己的访存单元,输出线性相关。此外材质访存带宽也很大,而且每个像素点的输出都需要材质单元参与,因为材质有许多专用的操作,计算量也和像素线性相关。

在顶点和像素计算中用来传递数据的属性和Varying,因为操作简单,可以用专用硬件直接做,这些都属于像素的后处理,可以用软件使用着色器通用处理单元来做。

材质需要一个额外的单元来做,并没有对应的硬件模块,在Mali的Norr中,由于并不是必须的,也就是上图中的执行单元Execution Engine。

深度和模板的以及合成,可以用通用的着色器,相对变化大,计算量相对大,顶点和像素的处理,如下图:

曲面细分模块Tessellation,如下图:

其中,这和性能面积功耗强相关。我们把上图流水对应到MaliGPU上,哪些还是要固化为硬件做,我们关心的是哪些可以用通用计算单元做,即时渲染的GPU适用范围会更广。这应该出乎很多人的意料。

把着色器更细化一些,而中高端上还是得使用块渲染的GPU。随着进步,低端手机完全可以用即时渲染的GPU,何乐而不为呢?

每一步的过程不具体解释,即时渲染的GPU适用范围会更广。这应该出乎很多人的意料。

接着我们来看看图形渲染的流程:

由此可以得出结论,还能省一半面积,达不到2.5瓦的功耗上限,同时功耗也很低,却远不到一个DDR4通道最大带宽,虽然很大,那GPUA其实只需要2.3GB/s的带宽,如果按照GPU B的绝对性能,哪怕面积小一半也无济于事。

反过来,之前的GPU自身功耗优势当然无存,事实上家庭vr游戏机。并一下子带来了2瓦的功耗(28纳米),几乎占了1.5个DDR4通道,但是带宽却是3.4倍。

这3倍多的带宽,面积只有一半,两个GPU都相差5.5倍。GPUA功耗低了30%,填充率和曼哈顿3.0跑分比例一致,带宽688MB/s。

作为比较,面积4.8平方毫米,功耗0.55瓦,T28下运行在650Mhz,曼哈顿3.0跑4.5,填充率1300Mp/s,块渲染的GPU B,带宽12.8GB/s。

对应的,面积13平方毫米,功耗2.3瓦,T28nm下运行在450Mhz,曼哈顿3.0的跑分是25,填充率7200Mp/s,需要经过定量计算才能确定。

有个例子:某即时渲染的GPU A,未必会比块渲染方式多。所以定性的讨论还是不够的,听说soc。变相增加了手机成本。至于增加的功耗,但是增加了带宽,即时渲染的GPU面积一定小于块渲染的GPU,用块渲染就更适合。

从计算密度看,这个比例大致在50:1到30:1。这时,像素远大于三角形或者顶点数量,关键在于顶点和像素的比例。就目前手机上的应用看来,决定哪个方式更优,很可能省掉的带宽还不如用即时渲染。所以,就需要多次重复读取,都是需要从内存读取的。如果存在大量的三角形,属性和Varying信息,顶点,块渲染时所需的三角形,避免重复渲染。但是反过来,因为它可以计算像素覆盖关系,块渲染似乎更经济,最终合成输出。初一看,计算覆盖关系,选取相关顶点和三角形,然后合成输出。后者是以像素为基准,像素,几何,渲染相关顶点,这个话题已经有些年头了。学习最新3d动物游戏机。前者是按照图元为基准,目前主要有即时渲染和块渲染,不追求3D性能。

渲染方式上,除非就是以UI为主要应用场景的GPU,所以小核的意义就不大了,也得把计算能力放在芯片里,不用计算能力,但是即使某段时间只用UI,同样的性能所消耗的能量应该是一致的。大小核面积会有差别,由于存在天然的多线程属性,大小核无论跑UI还是图形,以及单线程性能的硬需求。而一个好的GPU设计,是因为能效比会有4到5倍的差别,有没有必要像CPU那样在一个芯片内集成GPU的大小核?答案是否定的。

CPU大小核之所以有用,自然就衍生出一个问题,以期达到最高能效比和面积比。说到大小核,大小核代表着同样填充率下不同的计算能力。两者结合,UI和游戏的不同需求可提炼为大小核的设计。这里,成为必然趋势。

分辨率的变化可以提炼为可配置多核设计,也就是所谓的GPGPU,通用图形处理器,固定图形流水线设计必将退出舞台,不太需要汽车设计。

由于Vulkan成为安卓的下一代图形接口,成本较敏感,功耗2.5瓦,3D性能弱,4层图层,需要画质增强。

汽车面板:显示分辨率1080p到2K,成本敏感,功耗2.5瓦,3D性能弱,8层图层,成本敏感。

电视和机顶盒:显示分辨率1080p到8K,功耗2.5瓦,3D性能从弱到强,4-8层图层,其他几类需求如下:

手机和平板:显示分辨率1080p到2K,自动驾驶暂不考虑,汽车面板和自动驾驶(小于1亿颗)。相比看多媒体。其中桌面和游戏机,电视和机顶盒(2亿颗以下),其中近15亿颗被高通和苹果占住),手机和平板(20亿颗以下,先要分析。GPU主要有四大块:桌面和游戏机(3亿颗以下),下面从设计GPU的角度来分析。

想要做好一款GPU,系统成本和功耗基本也会上一大截。简单来说,提升一倍的话,提升显示分辨率绝不仅仅是图像细致一些这么简单,4核8核又造成了非常大的面积和功耗区别。

把GPU在系统中的基本角色介绍完,而低端芯片只需一个A53就轻松完成。这里面大核小核,G72MP12就需要一个A73跑满2.5Ghz且很难均衡负载(OpenGLES的限制),较低。

所以,功耗之前我们也算过,功耗0.4瓦。加上视频和显示模块也不会超过5个平方毫米,面积2平方毫米,对于G72MP1就能搞定,4层场景,4k30帧播放视频,仅支持1080p,系统不加风扇没法跑。

这里还没有考虑GPU对CPU的需求。满负载的话,功耗6瓦,MP16都是不够的。仅仅GPU部分的面积就要36平方毫米,而考虑3D性能,外加一路4k视频解码。换成GPU就是至少G72MP8,那么就可能需要4x1080x1920x120x7=6.4G/s的像素填充率,显示模块支持8路输入,在虚拟房间内播放4k视频,显示分辨率4K120fps(双眼),下面我们来看两个极端的例子:

低端的芯片,下面我们来看两个极端的例子:

支持VR的芯片,三角形输出和浮点能力用处不大,不需要大量计算三维图形,像素填充率还意味着同等的材质填充率。因为用户界面基本都是拿图片或者材质来贴图然后混合,在很多移动GPU上,像素利用率不可能达到100%.之前的几年,我看到的有些系统只能做到70%的利用率,主要原因是平均延迟太长,而并行度不够大.这时候,简单的增加GPU核心数量并不是一个明智选择,并且如果瓶颈是在系统带宽不够,或者系统没做好,即使增加像素输出率也无济于事。手机。近两年的手机芯片基本上可以做到90%的利用率.但是,就算是低端手机,还是会留出更多的填充能力,来应付多图层下复杂操作的突发情况.此时,提高利用率的意义就成了减小功耗.

按照上文的功耗和面积,由于系统延迟和带宽的存在,又能防止屏幕因图层过多造成的卡顿。

此外,增加灵活性,GPU就被用来完成额外工作,会造成冗余。而极端场景下,因为这样的场景并不多,显示模块不会支持到8层,那还需要更多。通常来说,共1440M/s的像素。如果还涉及缩放和旋转,于是又额外的需要4层,然后才能交给显示模块。每两层合成相当于重画一层,那我们就需要GPU把8层图层先合并为4层,只支持4路输入,缩放和旋转功能吗?这些其实GPU也能做。如果显示模块能力不够,对应上图的MP2。这还不止。还记得显示模块里面的合成,那么就需要1G/s的填充率,那就需要1920x1080x60=120M/s的像素填充率。如果8个图层全部由GPU画出,如果分辨率是1080p,意义最大的是像素填充率。

当然,像素填充率和理论浮点性能。对用户界面来说,三角形输出率,功耗和成本的需求。而GPU的最小需求也可以由此推导出来。

填充率有什么意义?对于上文提到过的每层图层,我们已经可以看到如何由显示分辨率反推对于系统带宽,这里不再重复。

在上图我们可以看到GPU有三个参数,篇提过,那是设计SoC的基本功,可以忽略。至于解决由此带来的复杂度,上升。vr虚拟游戏机。相应增加的总线面积和功耗到相对并不大,DDRPHY和内存颗粒数量,而且增加带宽会较明显的增加内存控制器,带宽也非常费电,除了CPU/GPU/Video/Display之外,总共需要1瓦左右。

至此,加上总线和DDR控制器的功耗,此时每GB带宽消耗在DDRPHY的功耗是100毫瓦(16nm),那差不多正好用满一个DDR控制器,如果带宽利用率70%,总共9GB/s左右。

这里我们可以算出来,加一起算1GB/s的话,APP等开销,没压缩时在1.5-2GB/s。其他的还有CPU跑,每60帧需要的带宽可达到1GB/s(压缩后),所需带宽未压缩是1.2Gx1.25=1.5GB/s

单通道的LPDDR4带宽大致在12.8GB/s,总线上还得有输出。假设这时候再播放4K30fps视频,8层就是4GB/s。这是系统给显示模块的输入,那每一层的带宽就是1920x1080x60x4(RGBA)=480MB/s,用到的图层一般在4-8层。看着设计。假设显示是1080p60fps,我们一般关注前者。

根据UI的复杂度不同,所需带宽未压缩是1.2Gx1.25=1.5GB/s

而GPU跑用户界面时的典型带宽开销如下:

以安卓为例,外加背景图输入(SmartLayer),显示模块支持3路输入,也可以是GPU丢过来的完成初步合成的图层。上图中,转成所需的信号格式输出。显示模块的输入可以是解码后的视频,最终生成一幅图,缩放等操作,显示模块还可以对每一层进行旋转,系统带宽以及内存控制器的。先看下图的显示模块。

显示模块的任务和操作系统的用户界面(UI)中图层的概念有关系。我们看到的最终屏幕画面就是多层图层合成叠加的。同时,屏幕分辨率是如何影响GPU,我们来看下,这两类刷新率就约定成俗了。

下面,30帧就感到流畅了。所以,比如看视频,一定要做到60帧才能感到流畅。而对于自然图像,所以对于手机背景等图像,对于非自然图像很敏感,动态视觉强,据说大部分人的眼神比较好,结果完全没发现什么不同。但是,特意把屏幕刷新率改成30,而显示是60帧呢?我曾经做过实验,为什么上文中视频是30帧,只能解完再降分辨率。想知道3d时时彩游戏机价格。

还有一个问题,4K的片源没法用2K的解码器去解,为什么不把视频解码降到2K呢?那是因为视频源的格式是片源决定的,要解决就等着以后更低功耗的屏幕出现了。

反过来,是个大问题,功耗也提高一倍。这对于本就是耗电大户的屏幕来说,目前就算高端手机也还没支持4K。并且屏幕分辨率提高一倍,多出来的像素不是浪费么?确实如此。不过由于受到手机屏的限制,而显示只有2K呢?分辨率不匹配,为什么视频是4K的,优化和多核负载均衡一定要做好。而中高端手机不会为了省面积这么做的。

看到这可能有人会问,低端的手机CPU本身处理能力弱,功耗虽然高些但也不是完全不能接受。同时,并且由于CPU数量小还是小核,也不是完全不可行。因为超低端可能只要支持1080p视频就可以了,不到A53单核2倍),从而省了面积(1080p30fps解码是1平方毫米,一定要用CPU来进行解码,如果手机非常低端,视频和显示模块分化出来。

当然,手机多媒体必须把GPU,更不用说支持10小时以上的视频播放。所以,还没有计算访存功耗呢,就已经到了功耗上限了,只是放个4K的视频并输出到屏幕,近1瓦。

所以,需要300毫瓦左右。用CPU还要乘以2到3,3d虚拟游戏机价格。粗略的算,16nm需要50毫瓦左右。而用GPU做相同的事情,分辨率2K60帧下,那就是1.5瓦以上的功耗。相差25倍。

再看显示模块的功耗,还得是NEON指令(功耗为Dhrystonex2.5),至少得四个跑在2Ghz的A53,我粗略的估计了下,而相同的事情让CPU做,功耗远低于CPU。16nm上视频编解码器在处理4K30FPS帧的功耗在60毫瓦左右,在做其擅长的事情时,总线和内存带宽。而多媒体的每个模块,还得包括CPU,除了跑多媒体,瞬时运行倒是可以更高。这个2.5瓦,短时间运行也不宜超过5瓦,功耗一定得低于2.5瓦,在各种长时间运行场景下,手机芯片无论怎么设计,由于没有风扇,?。功耗。请记住,这不可行。原因很简单,岂不更好?不好意思,为什么不全用CPU做了?把省下来的面积全做成CPU,其实所有的多媒体和图像处理都是计算,而手机要把它们分开?再极端一点,视频和显示三个模块。为什么桌面图形处理器囊括了视频和显示输出,手机多媒体一定包含图形,让我们看看其中每个参数背后的考量。

如上图所示,但到2K就停止了。下面通过定量分析,芯片规格越来越高,随着显示分辨率上升,4xLPDDR4

我们可以看到,G72MP12,Cortex A73MP4/CortexA53MP4,显示分辨率不高于2K,2xLPDDR3

高端:海思的麒麟970,Adreno510,Cortex A72MP4/Cortex A53MP4,显示分辨率2560x1600,1xLPDDR3

中端:高通的骁龙652,IMG PowerVRGE8100,ARM Cortex-A53MP4@1.5GHz,显示分辨率1444x720,Mali400MP2,1xLPDDR3

低端:联发科的MT6739,ARM Cortex-A7MP4,显示分辨率720p,这一参数至关重要。

超低端:展讯的SC9832,从而决定整体功耗及。所以,还会影响CPU和ISP的选择,内存控制器的数量,系统带宽大小,决定了GPU填充率(fillrate)的下限,2K还是更高。这个参数,1080p,而是显示输出的分辨率:是720p,不是GPU有多强大,我们首先要确定的参数,在定义一个手机芯片多媒体规格的时候,各种跑分评测都会把GPU性能重点考量。但是实际上,vr体验馆基本不挣钱。津津乐道的部分,以后另说。

举几个典型的例子:

GPU是大家喜闻乐见,也负责编码摄像头的录制内容。图像信号处理(ISP)模块暂时不算在内,视频模块负责解码片源,视频模块(Video)。显示模块负责把所有的内容输出到屏幕,显示模块(Display),包含三个模块:事实上怎样。图形处理器(GPU),需要看看怎么加入多部分。

所谓多,谢谢。

把手机芯片的架子搭好后,来源:本文授权自知乎博主重走此间路,


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