Arm 2023全面運算解決方案與新一代GPU架構 推動行動運算視覺體驗升級
- 李佳玲／台北
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隨著智慧型手機已成為串流媒體的主要裝置，加上包括AR、3D手遊、以及愈來愈多生成式AI智慧技術的興起，消費者對沉浸式體驗的追求為行動運算平台催生了比以往更高、更複雜的運算需求。為了滿足各式應用需求，Arm日前推出2023全面運算解決方案（TCS23），藉由效能與效率的進一步提升，再度突破了Arm運算平台的能力極限。
全面運算解決方案（Total Compute Solutions；TCS）是Arm專為適用於行動裝置的SoC設計打造的系統級解決方案，其中涵蓋了CPU、GPU硬體IP、互連與系統IP技術，以及軟體和開發工具等。在新發布的2023全面運算解決方案（TCS23） 中，最主要的亮點包括：推出基於全新第五代GPU架構的旗艦級Immortalis-G720 GPU、效能最強大的Armv9 Cortex運算叢集系統，以及增強的系統最佳化技術，將持續驅動行動裝置的創新應用。
推升數位體驗 GPU扮演日益重要的角色
Arm專注於GPU開發已有多年時間，從現今已被廣泛運用的Mali GPU，到2022年首度推出支援硬體光線追蹤技術的Immortalis-G715旗艦級GPU，把行動GPU的效能推升到新的層次。
Arm資深副總裁暨終端產品事業部總經理Chris Bergey表示，對手機設計來說，GPU扮演著日益關鍵的角色，不管是提供出色的視覺體驗與提升機器學習（ML） 運算，都需要更兼具效能與效率的GPU。
Arm終端產品事業部產品管理總監Andy Craigen補充說，提升繪圖效能對手機設計非常重要，Arm已投入大量資源建構繪圖平台。大家都知道繪圖功能非常耗能，即使對桌上型電腦和遊戲機來說也是如此。所以，Arm的重要任務是要吸引開發社群，讓他們相信在手機上也能實現近似在複雜的PC上的視覺體驗，進而願意將其遊戲移植至Android行動繪圖平台。
把光線追蹤技術導入行動裝置
Chris Bergey指出，自2022年推出Immortalis-G715以來，不管在效能、功耗、面積（PPA）各方面都獲得了業界的正面迴響，開發社群對於光線追蹤技術在手機上的應用也展現出高度興趣。
要在手機上實現真實3D影像，如何兼顧效能與功耗需求是一大挑戰。Andy Craigen表示，「由於把PC用的光線追蹤技術直接搬到行動平台上不可行，因此Arm花了很多時間分析光線追蹤技術，了解那些功能可帶來最佳效果，並滿足手機的功耗與晶片面積要求。從2022年首度推出Immortalis-G715以來，我們就展開這個過程，也將會持續發展。」
在2023年初舉行的GDC大會上，Arm與聯發科技、騰訊遊戲共同展示了應用光線追蹤技術的解決方案。此外，Arm亦積極推動生態系統對此技術的了解，協助他們利用各種資源來開發遊戲，包括Unity等遊戲引擎的支援就緒，及其免費提供的Arm Mobile Studio開發工具。
為了展示如何建構光線追蹤技術，Arm台灣團隊也嘗試自行開發遊戲。「我們希望藉此展現出Immortalis平台支援3D繪圖的可行性與出色的視覺效果，以及如何能在手機的功耗預算內實現」，Chris Bergey說。
推出全新第五代Arm GPU架構
為了進一步推升GPU效能，實現更加沉浸的視覺體驗，Arm日前宣布推出第五代GPU架構，以及基於此架構的全新Immortalis-G720。這是 Arm 歷來效能與效率最高的GPU，與前一代產品相比，效能與效率提升了 15%，而面積僅增加2%，同時記憶體頻寬使用量更大幅降低了40%。
第五代GPU架構的主要特點是導入了延遲頂點著色技術 （Deferred Vertex Shading；DVS），透過重新定義GPU中的數據流，擴展GPU核心數量，最高可達16顆核心，以實現更高效能。
Chris Bergey解釋說，記憶體存取與數據移動是影響GPU耗能的主要原因。行動繪圖平台與桌上型電腦的根本差異是在頻寬使用效率。因此，藉由導入DVS技術，能顯著降低頻寬使用以及對外部DRAM的存取，提高每秒顯示畫面張數（幀率），使手機也能支援更複雜的繪圖工作負載。
「遊戲只是第五代GPU架構的其中一個應用市場，3D視覺還可為行動裝置帶來更多的應用商機，像是AR、電腦輔助繪圖（CAD）設計等。」
推動AI與機器學習應用於智慧手機上
GPU效能的提升對於增強手機的AI處理能力也至關重要。Chris Bergey表示，對行動裝置來說，Arm透過TCS23提供強大、必要的基本運算架構，而客戶能自行在其SoC中針對NPU進行差異化設計。而Arm也會透過與夥伴緊密的合作關係，持續提供相關的支援。
他強調，AI需求透過異質運算來提高運算效能，其中涉及了ML任務、推論任務、功耗敏感任務等不同的運算需求。其設計挑戰在於，需協助開發人員對AI進行最佳的編程，利用最適切的處理器來執行特定任務。對Arm來說，不只是硬體架構的提升與就緒，也需要提供豐富的軟體、應用程式支援，並協助客戶最具效率地把AI編程在通用Arm行動運算平台上，才能真正解決問題。
隨著近來生成式AI等全新的智慧應用快速興起，Arm亦積極推升手機的AI處理能力，每兩年增加一倍。此外，透過其開源軟體程式庫，不斷提升Arm IP的機器學習能力，以便支援開發人員充分運用AI與ML工作負載的優勢。Android平台的Google應用程式已在使用Arm NN與Arm Compute Library，目前擁有超過一億的每日活躍用戶，讓開發人員得以運用Armv9 Cortex-A CPU與Arm GPU，將其在ML工作負載的執行最佳化。
兼顧效能與效率的Cortex-X4核心
在CPU方面，Arm推出第四代Cortex-X 核心Cortex-X4，這是Arm歷來速度最快的CPU，與Cortex-X3相比，效能提高了15%，同時，在相同的製程下，與Cortex-X3相比，全新的省電微架構可降低功耗達40%，而面積僅增加10%，是Cortex-X系列中每毫米效能最高的。
Arm CPU產品管理資深總監Stefan Rosinger表示，從圖中可以看出，Cortex-X4與Cortex-X3的功耗對應效能曲線，明顯地向右移動。這意味著，在相同的效能下，Cortex-X4可比Cortex-X3帶來顯著的功耗減省。或是換句話說，在相同的功耗下，可提供更高的效能。
「Cortex-X系列核心雖然是基於『效能優先 』（performance-first）』的理念來設計的，但對手機有限的功率預算來說，推升效能的同時，仍須兼顧效率，才能為客戶帶來真正的價值。不只功耗，Cortex-X4也提升了面積效率，所以能以相同的面積，提供更高的效能，這是Cortex-X4核心設計上的重要考量。」
Chris Bergey補充說，手機有一定的功率預算，因此必須在兼顧功耗的情況下，來推升效能。藉由高效率的Cortex-X4，客戶能夠把相同功耗下帶來的效能增益，運用在AI等其他的更多運算上。另外，此曲線是在iso-process同頻比較條件下的結果，若採用N4或N3製程，取得的效率將更顯著。
此外，Cortex-X4可支援2MB的L2快取，最多可擴展至14個核心叢集，以及32MB的L3快取，可提供絕佳效能與多種彈性配置來滿足客戶不同應用市場的需求。除了旗艦級智慧型手機之外，更高的效能與效率也將能幫助Windows-on-Arm筆電市場的進一步擴展。
系統最佳化技術實現強大的運算叢集系統
除了推出新款CPU與GPU之外，TCS23的另一個重點是提供增強的系統最佳化技術，以提升整體效能。
Chris Bergey表示，開發GPU時，Arm也把CPU以及系統的運作效能納入考慮。以新推出的Immortalis-G720為例，可與CPU共同使用最高達32MB的系統級快取，根據工作負載來進行最佳配置。目的是使數據都在局部取得，僅量不使用外部DRAM，以降低GPU功耗。
在CPU叢集方面，Arm已將其 DSU（DynamIQ Shared Unit）升級至DSU-120。除了上面提到的14核心擴展性與32MB系統快取之外，另一個重點是可提供更多不同的電源模式。
Stefan Rosinger表示，在手機中，會有Cortex-X、Cortex-A不同的核心，因此可根據不同的工作負載，開啟或關閉特定核心的電源。若以核心電源全開啟為基準，可以看到不同使用情境下，電源節省的效益。DSU-120新增的電源模式，可以有效節省晶片的漏電流。
「由於SRAM的微縮腳步跟不上邏輯元件，儘管為了提升效能我們增加了L3快取的容量，但相對的，對功耗也帶來的新的要求。因此，漏電流的節省也成為不可忽視的議題。」
展望未來 邁向異質整合時代
在未來幾年內，Arm將繼續開發下一代包括Krake GPU和Blackhawk CPU等關鍵IP，以滿足合作夥伴對於運算與繪圖效能不斷成長的要求。
然而，隨著晶片即將面臨2奈米製程的微縮極限，朝向3D堆疊與先進封裝技術來延續半導體技術發展，已成必然趨勢。對於針對SoC設計者提供IP的Arm來說，會帶來那些影響與轉變呢？
Chris Bergey表示，當製程微縮趨近極限時，必須對效能、功耗與面積的權衡有更仔細的考量，才能順應製程推進，協助客戶取得最大效益。隨著半導體產業進入3D堆疊與先進封裝技術世代，就要以系統角度來思考並區隔設計，為客戶提供最佳的解決方案，例如把SRAM停留在成熟製程，運算核心採用先進製程等。在這過程中，與台積電的密切配合至關重要。藉由深入了解他們的製程技術，才能就此開發出更適切的解決方案。
他指出，採用異質整合的先進封裝元件未來也將進入行動市場。Arm將順應此趨勢，持續在「超越摩爾定律（More than Moore）」世代勝出。市場對於運算的需求時無止境的，而以Arm為基礎的未來仍將充滿無限可能性！
