pegasus3390
Well-Known Member
Mặc dù chúng ta đã quá quen với các thiết bị di động hiện nay sử dụng chip ARM dưới nhiều hãng sản xuất khác nhau như Qualcomm, Samsung, MediaTek, và thậm chí Apple cũng sử dụng nền tảng này trên các thiết bị của họ. Lợi ích của nền tảng này là rất lớn bởi vì nó không chỉ có khả năng tiết kiệm năng lượng hiệu quả hơn kiến trúc x86 mà nó còn có thể được tích hợp toàn bộ các thành phần cần thiết vào trong một con chip như CPU, GPU, các kết nối di động như LTE. Câu hỏi mà rất nhiều người đặt ra là khi nào những con chip sử dụng kiến trúc ARM có thể cạnh tranh được về sức mạnh đối với những con chip của Intel và AMD? Tuy nhiên, điều này có vẻ như sẽ xảy ra sớm thôi.
Bắt đầu từ năm sau, những vi xử lý ARM sẽ nhanh hơn rất nhiều nhờ sự thay đổi lớn trong thiết kế chip Cortex-A. ARM đang học theo đối thủ là AMD trong việc gia tăng hiệu năng cho con chip của mình.
ARM trước nay vẫn không nổi tiếng về những con chip sức mạnh mà thay vào đó là những con chip có hiệu quả sử dụng năng lượng tốt với khả năng tạo ra các thiết bị có thời gian sử dụng pin tốt. Điều này góp phần mạnh mẽ trong sự thành công của các thiết bị di động ngày nay. Điều mà Intel thất bại với những con chip của mình.
Tuy nhiên, các ứng dụng như thực tế ảo và machine learning cần phải có khả năng tính toán lớn, và ARM đang sẵn sàng cho những con chip mới sẽ thâm nhập vào thị trường này. ARM đang đưa thêm nhiều lõi, tập lệnh cũng như đường truyền tốt hơn vào trong không gian nhỏ hơn nhằm tăng hiệu năng.
Nhiều tính năng được đưa vào trong công nghệ DynamIQ sẽ được đưa vào trong những con chip Cortex dành cho di động, máy tính, server và các thiết bị thông minh kết nối internet (IoT).
Việc đưa DynamIQ vào để tăng hiệu năng những lại không đánh đổi hiệu quả sử dụng năng lượng trên chip ARM. Hầu hết các thiết bị chạy chip ARM đều không đòi hỏi phải có quạt tản nhiệt, và điều đó cũng sẽ tương tự trên những con chip dùng DynamIQ.
Việc cải thiện này có thể tăng khả năng Apple chuyển sang kiến trúc ARM lên những chiếc Mac của họ. Điều sẽ không diễn ra nếu như những con chip Core của Intel vẫn vượt trội so với ARM. Cũng như các nhà sản xuất chip khác, Apple hiện đang mua bản quyền kiến trúc ARM với việc sản xuất chip A, hiện đang được sử dụng trên iPhone, iPad và các thiết bị khác của hãng.
Đây dần trở thành xu hướng đối với các nhà sản xuất chip khi nâng cao hiệu năng của những con chip, đặc biệt là đối với game và thực tế ảo. Intel đang hứa hẹn việc nâng tối thiểu 15% trên mỗi thế hệ chip trong khi AMD nói rằng Ryzen của hãng nâng cấp đến 40% tập lệnh mỗi cycle (IPC), yếu tố quan trọng về hiệu năng.
Các kiến trúc được tinh chỉnh tùy thuộc vào thị trường và ngày công nghiệp chip đang thấy rõ sự lớn mạnh của các ứng dụng machine learning. ARM đã đưa thêm nhiều phần mở rộng tương tự như x86 và khiến cho 2 kiến trúc này trở nên khó phân biệt.
ARM trước đây đã đưa thêm bộ mở rộng vector lên ARMv8-A SVE, được thiết kế dành cho các tính toán hiệu năng cao. Công ty này cũng đưa thêm bộ ảo hóa và nhiều tính năng khác.
Tính năng DynamIQ sẽ có mặt trên kiến trúc ARMv8-A hiện tại. Cortex được thiết kế với khả năng gom 4 nhân vào một cụm so với 4 nhân trên mỗi cụm hiện nay. Các nhân này sẽ chia sẻ bộ nhớ, đường truyền và các thành phần cốt lõi khác.
Một con chip có thể chứa nhiều loại lõi, điển hình như một chip 8 nhân có thể chứa 4 CPU tốc độ cao cho những ứng dụng cần nhiều xử lý và 4 vi xử lý tốc độ chậm cho những ứng dụng yêu cầu ít hiệu năng. tính năng này đã có sẵn trên kiến trúc “big.LITTLE” những sẽ được cải thiện nhờ DynamIQ.
MediaTek X30 hiện đang có 10 nhân được chia thành 3 cụm. Về lý thuyết, DynamIQ sẽ cho phép các con chip Cortex chứa đến 16 nhân vào trong 2 cụm và sẽ hiệu quả cao hơn trong việc giảm bớt không gian bên trong điện thoại.
Đồng thời DynamIQ sẽ được trang bị những tập lệnh mới cho machine learning với khả năng nâng hiệu năng lên 50 lần cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong 3 đến 5 năm tới.
Cốt lõi của những cải thiện lần này chính là khả năng CPU có thể thực hiện nhiều tác vụ cấp thấp và ít tiêu tốn điện năng của machine learning. Tất cả các tính toán có thể được tính toán nhằm cung cấp được đáp án cho câu hỏi. Việc cải thiện này cũng bao gồm các tính toán gần đúng, điều rất phổ biến trên các con chip dành cho machine learning như Knight Mill sắp ra mắt từ Intel cũng như các GPU trí tuệ nhân tạo từ AMD và Nvidia.
Việc tăng cường hiệu năng cũng sẽ nhờ vào việc đường truyền tốt hơn những không có sự thay đổi về cốt lõi trong thiết kế đường truyền bên trong nhân.
Chỉnh sửa lần cuối:
