⑴ 如何用硬件加速技术为CPU减负
如何用硬件加速技术为CPU减负
一、背景介绍
通用处理器(CPU)的摩尔定律已入暮年,而机器学习和Web服务的规模却在指数级增长。伴随着当今硬件技术的成熟发展,普通CPU无论是在计算能力,还是资源成本上相对于一些专用硬件已经没有绝对优势,这也促使硬件加速技术得到各大公司的青睐,譬如三大互联网巨头网络、阿里、腾讯内部的接入层采用类似KeyLess方案来加速HTTPS的卸载,不仅提高了用户体验,还节省了机器成本。根据当前调研结果发现:目前业内各大公司接入层针对于Gzip采用硬件加速还是一片空白,阿里接入层首次结合硬件加速技术卸载Gzip不仅带来了性能提升,而且对业界在此领域的发展也有重大影响意义。
接入层Tengine当前性能瓶颈是CPU,譬如Gzip模块在Tengine中CPU占比高达15%-20%左右,相比于其它模块CPU消耗高、占比呈增长趋势(后端应用压缩逻辑后续统一前置接入层)、且集中,所以Gzip模块使用硬件卸载对于性能提升、成本优化是不可或缺。
二、分析与调研
分析前先简单介绍下什么是硬件加速: 硬件加速(HardwareAcceleration)就是利用硬件模块来替代软件算法以充分利用硬件所固有的快速特性(硬件加速通常比软件算法的效率要高),从而达到性能提升、成本优化目的,当前主要是如下两大加速方式:
FPGA 现场可编程门阵列,可针对某个具体的软件算法进行定制化编程,譬如业内的智能网卡;
ASIC 专用集成电路,它是面向专门用途的电路、专门为一个用户设计和制造的,譬如Intel的QAT卡仅支持特定加减密、压缩算法;
FPGA与ASIC的对比如下表格所示:
结论
综上数据对比,当qps为10k左右时Tengine Gzip使用QAT加速后CPU节省15%左右,且Gzip基本上完全卸载、随着其占比变高,优化效果将越好。
五、总结
接入层Tengine Gzip硬件加速项目是阿里存储技术Tair&Tengine团队及服务器研发计算团队与英特尔数据中心网络平台团队齐心协力下的产物,不仅带来了性能提升,而且使得接入层在硬件加速领域再次打下了坚实的基础、为明年SSL+Gzip架构上整合做好了沉淀,同时也填充了业内接入层对Gzip采用硬件加速的空白,对此领域的发展具有一定的影响意义
⑵ 二叉搜索树和最优二叉搜索树的时间复杂度各是多少
二叉查找树(BST,Binary Search Tree) ,又名二叉搜索树或二叉检索树,是一颗满足如下条件的树:
1、每个节点包含一个键值
2、每个节点有最多两个孩子
3、对于任意两个节点x和y,它们满足下述搜索性质:
a、如果y在x的左子树里,则key[y] <= key[x]
b、如果y在x的右子树里,则key[y] >= key[x]
最优二叉查找树(Optimal BST,Optimal Binary Search Tree)
最优二叉查找树是使查找各节点平均代价最低的二叉查找树。具体来说就是:给定键值序列 K = <k1 , k2 , . . . , kn >,k1 < k2 <· · · < kn ,其中键值ki ,被查找的概率为pi ,要求以这些键值构建一颗二叉查找树T,使得查找的期望代价最低(查找代价为检查的节点数)。
下面是对于查找期望代价的解释:
对于键值ki , 如果其在构造的二叉查找树里的深度(离开树根的分支数)为depthT(ki ),则搜索该键值的代价= depthT(ki ) +1(需要加上深度为0的树根节点)。由于每个键值被查找的概率分别为pi ,i=1,2,3…,n。所以查找期望代价为:
E[T的查找代价] = ∑i=1~n (depthT(ki ) +1) · pi
时间复杂度
1、穷举
穷举构造最优二叉查找树,其实就是这样的一个问题:
给一个拥有n个数的已排序的节点,可以将其构造成多少种不同的BST(用来找到一个最优的二叉查找树)?
设可以构造成T(n)个,那么枚举每一个元素作为根节点的情况,当第一个元素作为根节点时,其余n-1个构成右子树,无左子树,是n-1情况时的子问题, 共T(n-1)种;当第二个元素作为根节点时,左子树有1个元素,右子树有n-2个元素,根据乘法原理共有T(1)T(n-2)种情况……依此类推得 到:T(n) = T(0)T(n-1) + T(1)T(n-2) + T(2)T(n-3) + ...... + T(n-2)T(1) + T(n-1)T(0);此外,有T(0)=T(1)=1。
下面来求解T(n):
定义函数 f(x) = T(0) + T(1) · x + T(2) · x2 + ......
那么有:
f(x)2 = (T(0)2 ) + (T(0)T(1) + T(1)T(0)) · x + (T(0)T(2) + T(1)T(1) + T(2)T(0)) · x2 + ......
= T(1) + T(2) · x + T(3) · x2 + ......
= (f(x) - T(0)) / x
= (f(x) - 1) / x
这样解方程得到 f(x) = [1 - (1 - 4x)1/2 ] / 2x
右边进行泰勒展开,再与定义式比较最终得到: T(n) = (2n)! / (n!(n+1)!)
然后根据Stirling公式:n! ~ (2πn)1/2 · (n/e)n
于是有(2n)! / n!(n+1)! ~ (4n1/2 · 2n2n ) / (2n1/2 · nn · (2(n+1))1/2 · (n+1)n )
~ 4n · (n+1)-3/2 · (n/(n+1))n
~ 4n · n-3/2
因此最后得到穷举方法构造最优二叉查找树的时间复杂度: T(n) = O(4n · n-3/2 )
2、递归
实际上左右子树是互不影响的,不需要穷举所有左右子树的组合,所以不需要用乘法原理,加法原理就可以了,这样式子变为:
T(n) = T(0) + T(n-1) + T(1) + T(n-2) + T(2) + T(n-3) + ...... + T(n-2) + T(1) + T(n-1) + T(0)
= 2(T(0) + T(1) + T(2) + ...... + T(n-1))
= 3T(n-1)
所以得到T(n) = O(3n ) ,还是指数级的一个算法
3、动态规划
上面得到指数级算法的原因在于,计算了很多重复的子树情况,一些子树的查找代价被计算了很多遍;而一棵树如果是最优二叉搜索树,那么要么它是空树,要么它 的左、右子树也是最优二叉搜索树,因此只需要将子树的查找代价记录下来,采用记忆化搜索或者是自底向上的动态规划的方法,虽然需要消耗一定的空间,但可以 把时间复杂度从指数级降到多项式级,这些空间消耗也是可以接受的。
以下是采用自底向上的解法:
输入:键值序列 K = <k1 , k2 , . . . , kn >,概率序列 P = <p1 , p2 , . . . , pn >
输出:两个二维数组,Price[i][j]表示ki 到kj 构成的最优子树的查找代价,Root[i][j]表示表示ki 到kj 构成的最优子树的根节点位置(用于重构最优二叉查找树)
算法1 :
For 子树大小size = 1 to n
For 子树的起点start = 1 to (n - size + 1) //这样子树的终点即为 end = start + size - 1,长度为size
For 该子树的所有节点作为根节点root = start to end
对于每个root,根据之前计算过的Price数组得到左右最优子树的代价,可直接得到该子树的代价price为:
左右子树的最优子树代价之和 + 所有节点的访问概率之和(因为所有节点都下降了一层)
在内层循环中找到代价最小的price和root分别记录在Price[start][end]和Root[start][end]中
下面分析这个算法的时间复杂度:
由于除了计算出我们最后需要得到的Price和Root二维数组,还产生了部分冗余的子树,因此不能简单的将算法归结为O(n2 )的算法。
对于子树大小为1时,我们考察了n个子树;
对于子树大小为2时,一共产生了(n - 1)个最优子树,但是在我们的每次考察中,都将子树的所有节点作为根节点考虑过一次,因此每得到1个大小为2的子树,我们需要考察2个不同的子树来找到一 个代价最小的,因此最后我们实际上考察了2(n - 1)个子树;
对于子树大小为3时,类似的,我们考察了3(n - 2)个子树;
……
对于子树大小为n时,我们考察了n个子树。
最后,我们一共考察了T(n) = n + 2(n - 1) + 3(n - 2) + ...... + n个子树。
求解这个公式依然可以借用之前的方法,定义函数 f(x) = 1 + 2x + 3x2 + ...... = (1 - x)-2
这样一来 f(x)2 = T(1) + T(2) · x + T(3) · x2 + ......
再借用泰勒展开得到 T(n) = (n + 2)(n + 1)n/6 = O(n3 )
或者把所有项视为n2,则有 T(n) ≤ n2 + n2 + n2 + n2 + ...... = (n+1)n2 ≤ 2n3
把中间n/2项都视为n/4 · 3n/4的话,则有 T(n) ≥ n/2 · n/4 · 3n/4 = (3/32)n3
根据时间复杂度的定义有 T(n) = O(n3 )
下面介绍一个定理,可以借此把动态规划算法的时间复杂度进一步降到O(n2 ),详细的证明参见参考文献:
定理1 :Root[i][j-1] ≤ Root[i][j] ≤ Root[i+1][j] (Root数组定义见算法1)
也就是说,算法1的第3个For就可以不用循环子树中的所有节点了,只要循环另两个子树的根节点之间的范围就可以了。算法如下,红色的为修改的部分:
算法2 :
For 子树大小size = 1 to n
For 子树的起点start = 1 to (n - size + 1) //这样子树的终点即为 end = start + size - 1,长度为size
For 该子树的所有节点作为根节点root = Root[start][end-1] to Root[start+1][end]
对于每个root,根据之前计算过的Price数组得到左右最优子树的代价,可直接得到该子树的代价price为:
左右子树的最优子树代价之和 + 所有节点的访问概率之和(因为所有节点都下降了一层)
在内层循环中找到代价最小的price和root分别记录在Price[start][end]和Root[start][end]中
在分析该算法的时间复杂度时应注意,考察的子树是与考察的内层循环中root数量一一对应的,而当start递进时,前一个root的终点正好等于后一个root的起点(算法中的红色部分),也就是说对于固定的size来说,考察的root的范围加起来应当首位相接 而且至多刚好覆盖 所有节点,因此对于每个size,最多只考察2n个root(这里缩放了一下),因此总共最多考察了2n · n = 2n2 个子树;另一方面,Root数组中每一个值对应得到的一个最优二叉查找树,也即至少需要考察n2 个子树。因此根据定义得到 T(n) = O(n2 )
⑶ cpu做成一个性能超强的单核不行吗这种技术可以实现吗
CPU的的单核性能有多重要,这个不用再重复了,但是CPU的单核性能可以无限增加下去吗?回答这个问题之前,先说一个小故事吧。很多年前VIA威盛还可以跟英特尔硬刚,那时候是Pentium 4时代,英特尔在CPU频率不断突破1GHz、2GHz、3GHz之后要做更高频率的CPU,放言称奔4频率上4GHz,后来就有了英特尔前任CEO巴瑞特下跪的一幕,因为英特尔在奔4时代并没有如承诺的那样推出4GHz高频的产品。
但是很多人不知道的是,4GHz并不是英特尔当时的最终目标,2001年的IDF会议上英特尔曾经表示奔4处理器可以上10GHz频率。如今18年过去了,这个目标一直都没实现,(硅基时代)可能永远都无法实现了。
这件事就能说明CPU频率不是想提升就提升的,奔4时代过去这么多年了,其实CPU的主流频率依然在4GHz左右,英特尔虽然在酷睿i7-8086K上首次实现官方5GHz频率,但绝大多数处理器日常使用的频率都没这么高,高负载下频率在4GHz出头就不错了。
制约单核性能超强的CPU出现的第一个问题就是频率无法大幅提升,而这个因素也跟现在的制程工艺有关,实质上是摩尔定律已经失效了,这个影响了半导体行业50年的金科玉律随着硅基芯片物理极限的到来已经失效了,从28nm节点之后其实就没有带来很大的性能改进了,而且功耗问题也越来越严重。
大家都知道理论上制程工艺越先进(制程数字越小),CPU性能会更高,功耗、发热会更低,但是实际上这个问题很复杂,CPU的功耗可以分为静态功耗(Static Power)及动态功耗(Dynamic Power),前者主要是漏电流引起的,制程越先进,漏电流又有增加的趋势,而动态功耗可以用1/2*CV2F这个公式来计算,F频率越高,动态功耗就越高。
为了上更高的频率,电压增加不可避免,但电压高了功耗也高了,总之静态功耗、动态功耗的存在就决定了CPU频率越高,功耗就会极速增加,将会严重影响处理器的性能表现,因为要降频。
说到这一点,英特尔的14nm工艺虽然被人调侃挤牙膏,但从技术上来说真的很牛了,从Skylake架构的第一代14nm到现在Coffee Lake的14nm++工艺,性能提升26%,或者功耗降低52%,在不改变基本结构的情况下这个成绩很难得。
制程工艺的放缓导致CPU频率不可能大幅提升,有很多人会想到那么有没有非常牛的CPU架构让IPC性能大幅提升呢?理论上这种思路是可以的,但是现实很残酷,CPU架构还是要服从半导体工艺物理定律的,没有先进的工艺,再好的CPU架构也不可能实现。
此外,即便不考虑工艺对CPU架构的影响,单纯说CPU架构的话,不论是X86还是ARM架构,在64位时代CPU单元不外乎就是ALU单元、缓存、I/O等子单元, 但是不论提升那部分单元,归根到底还是要算到晶体管数量上来,还要考虑提升导致的成本——这个成本不只是钱的问题,比如提升L1/L2/L3缓存可以提高性能,但是缓存占用的核心面积很大,而且还有命中率及命中惩罚的问题,不是随便加加单元就行的。
此外,CPU的内部还可以分为整数部分、浮点部分,前者对日常使用很重要,浮点性能对计算更重要,但CPU的浮点性能并不是日常所需的,所以大家普遍感觉不到这部分的提升。
支持AVX512的酷睿i9-7900X浮点性能提升很大
公平地说,近年来CPU浮点单元的进步是符合题目所说的单核超强的要求的,因为从SSE到AVX到AVX2再到最新的AVX-512,CPU浮点性能是有大幅提升的。如英特尔所说:“借助多达两个512位融合乘加 (FMA) 单元,应用程序在512位矢量内的每个时钟周期每秒可打包32次双精度和64次单精度浮点运算,以及八个64位和十六个32位整数。因此,与英特尔高级矢量扩展 2.0(英特尔 AVX2)相比,数据寄存器的宽度、数量以及FMA单元的宽度都增加了一倍。”
但是前面也说了,CPU的浮点性能不是日常所需的,整数性能更加重要一些,但是整数单元性能提升就没这么明显了,导致很多人以为CPU架构多年来挤牙膏。
多核CPU就是因为如今的单核CPU已经难以大幅度提升性能才诞生的,像X86和ARM这类通用处理器架构,一旦进入成熟期想通过修改架构来提升性能难度非常大,相比为了单核性能而消耗的时间和人力成本是相当不划算的,可以参考下奔腾4当年为了提升单核性能而造成的失败后果。
单核性能的提升除了架构以外很重要的一点是取决于频率和缓存,而频率限于CPU温度和功耗不可能增长太快,缓存限于CPU面积和成本同样不能快速增长,这样频率和缓存只能依靠半导体工艺的进步来逐步提升。
最无奈的是,如今半导体工艺进步的越来越缓慢,单单是英特尔从14nm到10nm就用了好几年的时间,工艺进步慢,CPU的单核性能和效率就难以大幅度提高,英特尔又不可能把X86架构大幅改动,即使ARM处理器工艺进化更快,但是受限于手机对续航和芯片面积的要求,CPU的单核性能仍然无法大幅提高。
相比之下,CPU通过增加核心数的方式来提升性能是效率最高的,因为CPU每个核心几乎都是相同的,只要整体架构定型,设计制造起来相对容易得多,而应用程序通过多线程优化可以有效利用到多核CPU,最高甚至能达到翻倍的提升,这可不是单核简单提升一下频率和架构就可以达到的幅度,比纯粹做单核的性价比高多了。
就这样随着多核CPU普及,支持多核的应用程序也越来越多,多核CPU也就越来越吃香,当然如果拿多核CPU的晶体管来做一颗超强单核也未必不可,但是这对制造商的良品率要求太高了,因为是单核CPU,一旦晶圆和芯片上有一点瑕疵就可能使CPU报废,而多核CPU可以通过屏蔽核心来降级销售,成本和利润自然无法相比。
英特尔、高通、联发科都是企业,必须要权衡成本和利润,综合来看,做多核CPU的好处自然更符合它们的利益,即使是苹果,也是在不断增加A芯片的核心数,所以多核CPU是大势所趋。
技术路线的选择要考虑可行性,所谓可行性不仅仅包括能否实现,还包括实现难度是不是在可接受的范围,实现的成本是不是可以承担。而题主说的把CPU做成一个性能超强的单核,技术难度大,成本也高,并不实用。 CPU之所以选择了多核心发展,就是因为单核心很难继续做下去,无法持续稳定提高性能,厂商才做的多核心。
单核性能的提高遇到了瓶颈,多核处理器技术的成熟共同决定了多核处理器成为技术发展的主流选择,而单核处理器被抛弃。
我们看看当年的几代入门级处理器的性能,就会发现,单核性能的提升已经进入了瓶颈期。 第四代入门级的 i3 4130 CPU,单核性能成绩为 1982。上一代入门级的 i3 3220 CPU,单核性能成绩为 1759。再上一代入门级的 i3 2130 CPU,其单核性能成绩为 1744。经历三代升级,性能的提绳微乎其微。一般认为,只有性能提升五成以上才会有比较直观的感受。因此,单核性能的突破是一个难以克服的困难,不一定说完全不能实现,但至少是一件非常困难的事情。从理论上来说,从1990年左右开始,提高芯片的性能主要方法有两种:
1.在有限面积内加入更多的场效应管。
2.提高时钟。
经过二十多年的发展之后,我们已经几乎把这两种方法应用得炉火纯青,单核CPU想要继续突破面临着难以克服的功耗和发热问题,而时钟也会受到限制。相比之下,多核CPU可以通过并行计算实现降低时钟的目的,与此同时维持原有的计算能力。而多核处理器的协同能力则随着技术成熟而变得稳定高效,在这个情况下,回归单核路线,尝试做一个超强的单核处理器是不符合现实需求的做法。
而从另外一个角度来说,就算我们继续发展单核技术,不计代价投入,不计成本生产出来。但是,理论来说,单核处理器的性能是会有上限的,这个上限一定会比多核处理器低。 这就好比一个人可以通过锻炼提高身体力量,但是你再能打,来十个二十个人,你也够呛能对付吧?所以,个体的提高很重要,但是多人合作,良好的协作才是提高战斗力更有效更现实的选择。同样的道理,当多核处理器可以良好协作的时候,取代单核处理器成为技术选择的主流也是情理之中的事情。超强单核的技术构想则不实用,太昂贵,并不存在实际可行性。
2004年64岁的英特尔CEO贝瑞特当着6500多技术员为奔腾4的时钟频率不能突破4GHz而当众下跪道歉,并决定放弃4GHz主频的奔腾4的时候,其实有已经间接的宣告了单核不可能一条道走到黑。
随后英特尔就转向了多核之路,2005年英特尔发布了双核CPU,标志着CPU从单核到多核的一大转折。在这之前多核的CPU早已经出现,比如IBM在2000年发布的POWER4就是一个双核CPU,但毕竟电脑CPU的天下还是X86的,要说英特尔引领AMD、Sun、IBM走向多核也不为过,但也可以说英特尔是第一个在单核之路上走不下去的人,谁叫英特尔有那么庞大的市场份额呢。
超频能用来干嘛?电脑爱好者都知道超频可以发挥CPU的最强能效。超频的原理就好像你完成举手这个动作,本来你举一次手需要2秒钟,让你1秒钟完成一次举手动作,再让你1秒钟完成10次举手动作,再让你1秒钟完成100次举手动作。CPU的性能就是这样被提高的。如果让时钟的周期提高到4GHz,那么CPU每秒就会执行40亿个周期。
超频是需要付出代价的,超频爱好者会通过升高CPU的电压、调教DRAM的CL等,这就意味着CPU会产生更多的热量。所以超频也需要更有效地散热装置,这才有了水冷、压缩机散热装置。CPU烤肉、煮火锅、液氮降温的确有其事,这些事情也间接的告诉了我们单核的会有极限。
超频爱好者会告诉你超频一定要有干废CPU、主板等硬件的心理准备。一件事情一个人干很累,那么就分担给多个人干。多核CPU就是将多个核心全部做到一个大的Die上,再加上一些外围电路封装成一个单独的CPU。
但其实这种封装技术还是属于传统的多核心封装技术,多个核心需要极度地依赖PCB基板上布置的电路来完成相互通信,而PCB板限制了电路的密度,所以很难形成大规模集成IP核心的个数。
于是就有了硅中介和EMIB的解决方案,硅中介就相当于地铁挖空建一个换乘大厅,而EMIB就好比地下隧道。至于换乘大厅好还是地下隧道好还是得看区域的用途。
从CPU这个东西发明以来曾试了无数种方法来提升性能,但除了提高频率一直很好用之外,其他方法都很快被pass掉,因为提升的并不是很明显。这就能解释为什么英特尔、AMD会乐此不疲地在提升主频的路上,直到有一天提升主频翻车了才走向了多核之路。
CPU的性能=时钟频率*IPC,IPC就是一个时钟周期内完成的指令数,从上面的每秒钟举手的次数这个例子就能很好地理解。增加IPC仅会线性的增加CPU的功耗,但增加主频就有可能以指数级的增加CPU的功耗。多核可以增加IPC来提升CPU的性能,也可以压住频率的提升,于是同时CPU的性能也一样提高了。
以上个人浅见,欢迎批评指正。
我给你解释一下...你使劲理解一下...
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计算机处理器有个参数叫频率...什么2.4G 4.5G啊...这个是指一秒钟有多少个时钟周期...不是指令周期...指令周期一般为1-12个时钟周期甚至更多...一般只有内部寄存器读写指令.加减乘指令能做到1时钟周期...而内存存取指令的周期数很高...所有数据都在内存...根本无法有效减少内存读写指令...需要注意的是内存读写速度基本是恒定的...也就是CPU快没用...比如假如在2.4G的处理器中读内存中的数据为6个时钟周期.那么在4.8G的处理器就需要12个时钟周期.也就是说在0.4G的处理器里是一周期...所以单纯提高频率提高性能微乎其微...
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最先想到的就是利用CPU在等待读内存数据的周期中提前读下一个内存中的数据...这一系列技术最早叫预读.但代码有条件跳转.能判断条件跳转的预读叫分支预测.预读的层深叫流水线...
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流水线并不完美...在多任务操作系统中..操作系统的时间片是通过保存和恢复整个寄存器实现的.术语叫保存恢复现场...这样切换会严重破坏预读的成功率...影响预读命中率...导致CPU仍然需要等待读取数据...解决这个问题的办法...就是两个处理器核心分别处理两个进程...当进程为3-4个的时候...在单核处理器上程序一定会正常运行...但破坏预读性能...运行效率很低...也就是说1个4G的核跑4线速度不如4个1G的核跑4线....
...
所以提高频率完全不会显着提高处理器性能...而提高核数会提高性能很明显...
理论上工厂建一个超级大的生产线就可以,那为什么要修好多厂房和生产车间呢?
一条生产线建的再大,也只能保证用最快的速度生产完一个批次的产品。如果要同时生产好几个批次和品种的产品呢?那是选择用这个超大生产线一个一个批次生产,还是建几个生产线同时生产更好呢?
同样的,做一个超级大核只能保证用最快的时间完成一个任务。但是,如果你的电脑要同时完成几个任务呢?你是选择让这个超级大核一个个任务去做,还是选择做几个小核分别去做?
结论:
大多数时候手机和电脑要同时处理的是很多个任务,这时候让多个小核分别处理比让一个大核排队处理更高效。而一个大核的制造工艺更麻烦,发热功耗比几个小核更难散热。
再举个不恰当的例子,你要从北京送一个火箭去西昌,只能用火车拉,但是你要从食堂送几份盒饭到宿舍楼,最好还是叫几个快递小哥骑电动车给你送吧。我们日常使用手机和电脑遇到很多小任务的场景远比需要处理大任务的场景多,所以做很多小核远比做一个大核更实用。毕竟不是每个人一天到晚都有火箭需要送到西昌。但是几乎每天都有人需要订外卖。
这么说吧,一个加工中心,有个分开的原料仓库,用一辆10吨大卡车运材料,运一次可以满足一天生产。后来产能提升,品种有多了,又在不同地点造了几个仓库,这时要满足生产要么原来的车加快速度不停的运(加快频率),要么买个50吨的车,每个原料还是每天运一次,运一次管几天(加强单核运算能力),还要么换几台5吨的,分开运不同仓库(多核)。
那么问题来了,在同时生产多个产品,且产量都不高,而且生产仓库分散的情况下是用一个50吨的车来运,还是用几个5吨的车来运合算?
所以单核强劲固然好,但往往运用时更多时候要同时处理几个任务,这样多核更适用。
苹果单核强劲,那是因为苹果都是单线程处理的,不像安卓后台会挂一大堆进程
cpu做成一个强劲单核心是可行,只要频率够高,制作工艺够先进,高速缓存l1 l2 l3参数不低于 l1不低于8way 64k,不过单核心效率就算够高,都只能处理一件任务事情,而且达不到节能效果,发热方面高频u会比低频多核心cpu高,这是其一,其二因为单核心物理核心很容易使用达到百分之99,那么你要是多开个qq很容易造成系统未响应卡顿,相反你使用2个核心或者以上,因为其核心数量多,在处理器占用方面随之减少,那么这个时候你就可以做更多的下载之类任务,或者网游多开更多窗口,同时登陆多个帐号,这是为何处理器不向单核心高频率发展,而走向更多核心路线发展的原因,现在不管是amd 还是英特尔公司都往核心数量不断增多 就是有用户觉得以前处理器处理数据效率太低,不如现在多核心,所以2家公司都把核心数量推上8核心或者以上,处理器分为民用,商业用,国家监测国防部用,微软云端服务器,为了节能环保,达到低碳,2家公司都往多核心发展,而不是一直走高频路线就可以,线程数量也在不断增加。超线程效率比单线程效率高,何必只做1核心1处理器线程,给你研发个6ghz单核,它能使用范围也是很窄,要来什么用,所以不是单核心技术达不到超强效率,也不是技术做不到,而是无那个必要去实现浪费时间得益不明显。
后面我们来说说关于多核心存在的意义,存在即合理,那么为何要做那么多核心,而不是4核心呢,这个要从网游时代 游戏 多开说起,就我自己玩的网游剑灵,双开把amd fx8320 关闭核心到4个核心4个线程,此时处理器占用使用为89%,其次像一些使用格式化工厂转码类软件hd 1920x1080高分辨率转换下都会占满100% cpu及线程,日常4k视频转码
不在话下,虽然说当年snb处理器双核心4线程i3就能干翻fx 4300跟6300差不多持平这样的处境,问题是2160p硬解一个已经爆占满了占用100开始卡顿,fx 6300则没有,处理器多核心战未来,虽然路漫长但是已经是 如今的趋势, 不然英特尔不会把堆核心到10核心出现了i7 6950x,i9 9900k ,频率再高单核心再强,cpu资源抢夺厉害核心数小不足的地方,不利于大数据流处理,最终导致结果必然为以卡顿告终或处理器造成程序无响应,所以多核心发展出来意义非常之重大,尤其是服务器它的核心数量一般是民用2倍或者8倍多的核心,电脑真的不是只是用来玩 游戏 这一用途,你要明白,计算机它的用途很广,计算机主要工作还是以计算速度快慢为主要,32多核心处理器不但是跑分高那么简单,它的渲染速度都不是8核心能比较的因为它的核心数量多,速度是比8核心快4倍,再举个列子fx8跟翼龙x6 跑分差不多,核心数量只差2个,线程也是2个,但是跑r15浮点运算软件速度比较慢,x6可以花费1分钟才跑完,而fx8只需要45秒,这个时候就体现出多核心的价值了,现在锐龙8核心16线程比8核心8线程推土机渲染快2倍那么多,道理也是一样。
首先我们要清楚如何衡量单核CPU的性能,首先自然是频率,频率更高意味着一个时间周期内可以处理更多的数据,不过光有频率还不行,其次还要看架构等方面,这方面的表现可以通过IPC性能来进行衡量,简单来说就是同样的频率下面,谁的单核心性能表现越好,IPC性能越强,所以提升单核性能可以通过提升IPC性能和频率来实现。
而这些年以来,芯片厂家为了提升性能,在单核性能上就是通过频率和架构的进步来实现的,频率方面,1981年IBM电脑CPU频率4.77Mhz, 1995年intel CPU频率100Mhz,2000年AMD率先突破1Ghz,2003年intel CPU频率达到了3.7Ghz,而目前最高的单核频率才5.3GHz,可以看到 历史 上的一段时间里面,频率的增长是很猛的,而这自然带来了性能的提升,但是可以看到2003年到现在,频率提升已经无法和以前相比了。
至于架构方面,PC那边大家比较熟悉的AMD Zen1,Zen2,Zen2+,Zen3的架构,每次都会带来性能的提升,Intel那边也是如此,ARM处理器也是如此,从Arm V4到V9版本升级,而且在每个版本内部,还可以进行细分,实际上随着频率提升的变慢,通过架构升级来实现性能提升已经是目前最常见的手段之一了,不过这个地方的升级也不是随随便便的,一般来说一个全新的架构出来后,这个架构会使用较长的一段时间,会在这个架构的基础上进行优化迭代,这方面Intel的Skylake就是典型。
频率提升基本上遇到瓶颈了,架构的升级也不是那么随随便便的,而用户对性能的追求又是没有止境的,所以单核的确是不够用了,这种情况下厂家就想到了超线程,多核心等技术来提升CPU的性能,因此现在市面上的处理器基本上都是多核心的了,所以就目前的实际情况来看,如果可以做出超强的单核,自然不需要多核心了,但问题是很难做出这样的单核产品。
技术方面主要是CPU频率提升遇到了能耗这个瓶颈。因为CPU的能耗和时钟频率的三次方成近似正比关系,CPU频率在3Ghz之后, 继续提高频率会使CPU面临发热烧毁的危险,而且随着工艺的提升,晶体管密度的增加,积热问题也越来越严重,会加剧烧毁的可能,所以频率这个路子的确是很难走下去了,而架构升级,说白了就是PPA的取舍,存在能耗和芯片面积的制约。
总之单核性能当然是越高越好,但是目前的技术而言,就算是做出一个很强的单核处理器,其整体性能也不会超过那些高阶的多核处理器,而且目前的操作系统是多任务的,这也让多核处理器有了用武之地。
1.单核性能提升幅度有限,频率有5G瓶颈,再高频率有电子隧道效应,功耗直线上升,稳定性下降;
2.单核在一时刻只能做一件事情,没办法让任务流起来,即使有指令流水线,也只是缩短了指令的平均执行周期,一个时刻仍旧最多只有一个指令被执行;
3.多核CPU可以让多个任务同时执行,软件优化后还可以让一个任务拆解在多个核心上运行,大大提高执行效率
⑷ vivo自研芯片V1开启硬件级算法时代 将于X70系列亮相
2021年9月6日,vivo“芯之所像”主题影像技术分享会正式召开。vivo自主研发的首款专业影像芯片——vivo V1亮相,全面开启手机硬件级算法时代。
分享会中,超高透玻璃镜片、全新镀膜工艺、蔡司自然色彩等vivo手机影像技术新成果一同亮相。通过与蔡司在影像芯片、光学器件和软件算法的全面协同合作,vivo在技术上大幅提升了夜间拍摄体验、减少眩光和鬼影,在专业人像和色彩上不断提升。
vivo V1——vivo首款自主研发专业影像芯片
超大广角、潜望变焦的出现,一次次突破人们对于手机摄影光学器件的想象。面对复杂光线、暗光场景、极限夜景以及众多视频拍摄场景时,手机的影像算力、芯片功耗都需要进一步升级进化。
最终,vivo与手机SoC厂商深度合作,历时24个月、投入超300人研发,用自研专业影像芯片V1给出了答案。
作为一款全定制的特殊规格集成芯片,专业影像芯片V1与主芯片协作,效果体验兼容兼得,拥有高算力、低时延、低功耗的特性。
在既定的业务下,V1既可以像CPU一样高速处理复杂运算,也可以像GPU和DSP一样,完成数据的并行处理。面对大量复杂运算,V1在能效比上相比DSP和CPU有指数级提升。
为实现其同期处理能力最大化,vivo优化数据在芯片内部的储存架构和高速读写电路,实现等效32MB的超大缓存,全片上储存。超越目前部分旗舰级桌面电脑处理器,做到低时延实时降噪插帧。
此外,在主芯片ISP强大成像能力的基础上,叠加专业影像芯片V1内计算成像算法,在高速处理同等计算量任务时,相比软件实现的方式,V1的专用算法使硬件电路功耗降低50%。
得益于V1高速数据处理,实现夜景实时预览成片
在手机影像的道路上,vivo对极致影像的技术突破不断 探索 。专业影像芯片V1的亮相,是vivo芯片战略的第一步,未来vivo将会在芯片领域进行更全面的 探索 ,针对特定场景拓展,最终实现全场景目标。
超低色散高透玻璃镜片 突破手机光学器件天花板
受制于空间限制,手机拍照要实现进一步跨越,做到镜头的升级,难度更大。此次vivo投入巨大研发成本,与蔡司团队经过多轮验证,最终克服了工艺、良品率等技术限制,在手机上实现了高规格玻璃镜片,做到高透光率、超低色散、热稳定强的效果。大幅降低了夜景拍摄时眩光鬼影的出现。
相较塑料镜片,玻璃镜片有着天然的低色散优势。vivo的超低色散高透玻璃镜片,进一步降低色散,在衡量色散能力的权威指标阿贝数上,得到了突破手机镜头阿贝数值的行业最高分81.6,比肩专业相机镜片,有效解决高反差场景的紫边、伪色等问题。
超低色散高透玻璃镜片同样达到了更高的纯净度,中心透过率提高至最大95%。采用AOA动态光学校准工艺,调整镜片厚度误差和镜片偏心误差引起的清晰度降低问题,保证最终镜头的光学品质。
多重镀膜抑制眩光鬼影,与蔡司共同树立行业高标准
自诞生以来,蔡司T*镀膜一直是蔡司的看家本领,也是高画质成像的有力保障。得益于此,vivo蔡司携手将先进的镀膜技术应用在手机镜头中,带来媲美专业相机的成像效果。
面对炫光和鬼影等行业传统难题,vivo创新引入SWC镀膜技术。基于仿生学原理,充分抑制反射光,反射率最低降低至0.1%,大幅提升纯净度。此外,vivo独家首发ALD原子层沉积工艺,在超高透玻璃镜片上形成纳米级镀膜,进一步降低光线反射。
花瓣鬼影问题同样是手机拍照甩不掉的阴影。vivo在镜头中采用色素旋涂技术,解决色素与蓝玻璃的附着力问题,涂层厚度薄至2um,经过10次以上的不同工艺参数调试,最终实现量产。可以说,不论是工艺还是材质,vivo都是当前手机光学器件的行业翘楚。
忠实还原人眼所见 演绎蔡司自然色彩
vivo在历经3年10款机型的打磨中,形成了自己“鲜活”、“明快”、“有质感”的独有风格——vivo色彩。在此次分享会上,vivo对于色彩,又有了新的解读。
“专业创作者更倾向于忠实还原人眼所见的自然色彩”。为此vivo携手蔡司深入探讨制定了所见即所得的真实色彩理念,通过140个色卡表现以及引入3D色彩映射矩阵算法调教262144个参数,使色相进一步准确,饱和度处理更加精细,最终使照片色相准确度ΔE提升约15.5%,领先业界带来蔡司自然色彩。
在人像赛道中,vivo与蔡司持续进行研发与调教。于人像模式中内置蔡司镜头风格,深度还原蔡司经典的Biotar和Sonnar等镜头效果,带来蔡司质感人像,赋能大众创作,让人人都可以成为人像摄影大师。
坚定vivo影像长赛道 让每个人都能享受创作带来的乐趣
vivo将影像上的技术研发,看作系统性的技术工程。通过平台、器件、算法等各方面的共同协作,提升最后的成像品质。专业影像芯片V1芯片的亮相,开启了手机影像行业的下一个时代——硬件级算法时代。
vivo希望通过对手机影像不断的人文思考和技术 探索 ,为用户带来场景、人、影像的无界体验。即不给场景设限,何时何地想拍就拍;不给人设限,让所有人都能拍出更好的作品;不给影像设限,让手机影像的表达更加有力、直抵人心。
坚持影像长赛道,不断满足消费者需求,vivo在技术研发上突破想象力,在光学设计上追求极致,在人性化的专业影像道路上大步前行,让每个人都有机会成为创作者。
专业影像旗舰vivo X70系列将于9月9日19点30分正式亮相。届时搭载专业影像芯片V1的首款旗舰新品将正式到来,邀请您持续关注。