big.LITTLE和GPU相结合实现性能和功耗的最佳匹配

        在过去的5到10年，移动技术的创新给电子行业带来了巨大变化，既包括基础架构方面，也包括服务器、云端和移动数据等方面的变化。不同的应用对于处理器的要求不同，服务器对性能的要求较高，而便携设备则更侧重在功耗上。前不久ARM公司负责人跟笔者分享了未来移动技术的发展方向，并介绍了其big.LITTLE和GPU的最新进展。
ARM处理器部门市场营销策略副总裁Noel Hurley介绍，ARM有两个独特之处，一方面，既有CPU又有GPU；另一方面，不管是CPU还是GPU，都能够覆盖从低端(例如微瓦级的、最少可能12000门的Cortex-M系列满足微控制器的需要)到高端(例如Cortex-A57可针对服务器和基础设施等应用)的各种应用，另外。GPU既可以针对入门级的图形处理需求，也可以针对像4K2K这样较高端的图形处理应用。
ARM非常注重搭建生态系统，无论是嵌入式还是服务器等领域。在移动市场，无论是芯片、软件还是操作系统，市场都可以有多种不同选择。用Cortex-A9举例，其不仅可应用于手机，还可应用到平板、数字电视、工业和汽车等各种应用中。ARM的合作伙伴在拿到了A9的授权后，根据自己对于市场的见解，开发出应用于不同领域的芯片。Xilinx将A9加入到其FPGA中就是一个很好的创新。
ARM的big.LITTLE技术在芯片内部实现了核心的最佳搭配，通过动态调节它们的运作和休眠，以及GPU的配合，便可达到最低的能耗。在某款8核SoC芯片(4个A15、4个A7)上运行“愤怒的小鸟”游戏，除了在选择关卡时，A15会很快运行一下，其他时间任务都是由A7处理。这也表明A7在性能方面已非常强大，在处理大型游戏时已经足够使用。在需要更大性能的应用中，八个核心则有可能同时工作。而对于图像处理，比如照片编辑器对照片进行滤镜处理，Mali GPU则会非常强势地运行。将A15、A7和Mali同时运行，就可以保证最快的性能；若要兼顾功耗，就可以仅由A7和Mali处理。
ARM多媒体处理器事业部市场营销副总裁Dennis Laudick补充说，虽然CPU也能够实现图像处理，但GPU在架构上显示出了优势。在移动设备上的App包含有不同滤镜，用不同滤镜对CPU和GPU做比较，GPU速度比CPU快出3倍~6.5倍。GPU非常擅长于处理图像这种数据量大、环路相对较小的应用，而CPU则比较擅长处理多任务应用。目前，CPU所能处理的内存的带宽没有GPU宽，所以它的数据吞吐量和速度没有GPU快。