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[導(dǎo)讀] 近年來移動(dòng)平臺SoC發(fā)展飛速,CPU已經(jīng)發(fā)展到四核作為主流,甚至還有新式的“4+4”的架構(gòu)出現(xiàn)。而除了CPU核心數(shù)和頻率的增加,GPU的提升也不可忽視,我們也經(jīng)常會見到有“12核”、“16核”的GPU宣傳,那事

近年來移動(dòng)平臺SoC發(fā)展飛速,CPU已經(jīng)發(fā)展到四核作為主流,甚至還有新式的“4+4”的架構(gòu)出現(xiàn)。而除了CPU核心數(shù)和頻率的增加,GPU的提升也不可忽視,我們也經(jīng)常會見到有“12核”、“16核”的GPU宣傳,那事實(shí)上我們又應(yīng)該怎么判斷這些GPU的核心數(shù)呢?

如果從字面上理解廠家的宣傳,一般消費(fèi)者很可能會認(rèn)為,“16核”的GPU會強(qiáng)于“12核”的GPU,而“12核”的GPU肯定又要比蘋果、三星的三核、四核GPU要好上許多,那實(shí)際情況真的是如此嗎?

如同PC平臺比拼流處理器數(shù)量,移動(dòng)平臺則開始流行比拼核心數(shù)量,但由于各廠商對于核心的定義不統(tǒng)一,所以往往會讓很多人困惑,現(xiàn)在簡單解析一下常見的幾家廠商對于”核”的概念:

1.ImgTec的PowerVR SGX 5XT系列將一個(gè)相對完整的GPU單元視作一個(gè)核心。

2.英偉達(dá)的Tegra系列的GPU將一個(gè)ALU視作一個(gè)核心(ALU的數(shù)量用比較統(tǒng)一的MAD ALU作單位,各家對于scalar ALU的作用和定義可能有不同所以暫不計(jì)入)。

3.高通的Adreno系列相對不注重核心的宣傳,所以暫忽略。

4.ARM的Mali-T6xx系列將一個(gè)統(tǒng)一Shader單元視作一個(gè)核心。

5.Vivante的GC系列將一條SIMD Shader流水線視作一個(gè)核心。

下面將各家目前的高端GPU做一個(gè)表格,以便對比理解:

以上深藍(lán)色字體是引用來自百度GPU吧帖子的內(nèi)容(作者:crayon嘻哈小新)

表格可理解為:在不同廠家的標(biāo)準(zhǔn)下,不同的GPU相對這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)而言的“核心數(shù)”。

附:

ALU:算數(shù)邏輯運(yùn)算器,因像素著色單元和頂點(diǎn)著色單元都是4個(gè)通道,所以GPU的像素著色單元和頂點(diǎn)著色單元都被設(shè)計(jì)成具備四次運(yùn)算能力的ALU。

統(tǒng)一Shader單元既能進(jìn)行Vertex計(jì)算,也能進(jìn)行Pixel計(jì)算。

SIMD Shader(Vec4 Shader):為了提高效率,Shader被設(shè)計(jì)成Vec4的SIMD,可對四個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行打包,然后使用一條指令進(jìn)行同樣的處理。當(dāng)然如果數(shù)據(jù)少于四個(gè),計(jì)算能力就被浪費(fèi)了。

這里對表格作一個(gè)小解釋,我們通常理解的GPU“核心數(shù)”實(shí)際上應(yīng)該是完整的GPU單元,從表格中可以看出,只有ImgTec的產(chǎn)品是使用這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的,表格中的SGX554MP4即在iPad 4上的GPU,它擁有四個(gè)完整的GPU單元,即是我們通常理解的“四核”GPU。類似的情況還有Galaxy S3的Mali-400MP4(四核)和Galaxy S4的SGX544MP3(三核)。而這個(gè)表格中,除了Mali-T678是雙核之外,其他包括號稱最強(qiáng)的Tegra4、Adreno320和GC8000其實(shí)都只是算我們常規(guī)理解中的單核產(chǎn)品。

從這個(gè)表我們又能看出很多非?!按蚰槨钡膯栴}:

相對于NVIDIA的標(biāo)準(zhǔn)來看,不要說是Tegra3的“12核”,就算是6倍ALU的Tegra4,在比拼ALU數(shù)量上還是不如SGX554MP4和Mali-T678的128個(gè),后兩者可以作為NVIDIA標(biāo)準(zhǔn)的“128核”GPU。

相對于Vivante的標(biāo)準(zhǔn)來說,GC8000的“16核”在對比中也并不搶眼,因?yàn)镾GX554MP4和Mali-T678依然有遙遙領(lǐng)先32個(gè)的SIMD Shader(Vec4 Shader),即“32核”。

我們不能忽視GPU的參數(shù),但是這些動(dòng)輒幾十的“核心”很容易誤導(dǎo)消費(fèi)者,而我們更應(yīng)該注重的是GPU本身的計(jì)算性能,而不應(yīng)該刻意地追求核心數(shù)。

另外還可結(jié)合下圖進(jìn)行理解:

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