雷锋网AI研习社 AI投研邦 活动 专题 爱搞机
业界人工智能 学术 开发者 智能驾驶 新智驾TV AI+金融科技未来医疗网络安全智慧城市 智慧安防 智慧教育 智慧交通 智慧社区 智慧零售 智慧政务 机器人行业云智能硬件物联网GAIR
业界正文
0
从Tegra K1和Denver，看那些年我们一直误会的NVIDIA CPU
本文作者：任然 2018-09-12 10:24
导语：说NVIDIA的CPU不行，全靠GPU带，还问我服不服？当然是不服啊……
提起NVIDIA，可能99%+的朋友第一反应是“显卡”和“GPU”。世界上两大GPU巨头之一、GPU领域绝对的霸主嘛，地球人都知道，前些天还刚刚发布了全新的Turing架构和RTX 2080Ti/2080/2070显卡呢。
这其实也没什么毛病，不过近几年以来，人们在麻木于NVIDIA GPU强大的同时，似乎冥冥之中忽略了某件事情。NVIDIA的GPU强不？确实强，爆炸强，不管是PC端还是SoC上，有目共睹，人尽皆知……emmm，然后嘞？
直到前阵子看到了这样一张图：
从Tegra K1和Denver，看那些年我们一直误会的NVIDIA CPU
显然，这是一张对目前市面上主流SoC的简要概括，生动形象简明易懂。不过看到最后一个的时候，我瞬间意识到了人们之前忽略了哪里：NVIDIA SoC的CPU怎么样，真的是像图上画的一样么？
从Tegra K1和Denver，看那些年我们一直误会的NVIDIA CPU
CPU不行？这还真不服
实际上，NVIDIA对SoC的设计并不陌生，到目前为止他们已经发布了7代Tegra系列SoC。NVIDIA一直在Tegra SoC中使用自家的GPU架构，但前几代的CPU部分用的则是Arm公版CPU内核。与同时期的高通三星联发科处理器相比，除了“祖传”的GPU外并无其他出彩之处。倒也有不少手机和平板电脑使用了Tegra处理器，还算差强人意。
然而即便时间仅止于此，我们似乎也挑不出NVIDIA SoC中的CPU有什么毛病。非要说的话，不知NVIDIA黄教主是否为苹果乔帮主的铁杆拥趸，这几代Tegra均没有集成neon协处理器，flash播放能力欠佳。至于使用Arm公版CPU内核虽然不假，但是同时期的三星华为联发科德州仪器用的也都是公版内核。
从Tegra K1和Denver，看那些年我们一直误会的NVIDIA CPU
更何况，NVIDIA在CPU上的野心和实力，远非人们的固有印象可以衡量。
在2011年的CES上，NVIDIA对外公布了Denver计划，宣布将要开发基于64位Arm v8指令集的自研架构，用于从移动设备到服务器等各种设备。短短三年后的2014年CES，NVIDIA便推出了使用自研Denver架构的Tegra K1上，并依此成为了继苹果之后第二个发布基于Arm v8指令集的消费级SoC的公司。
时间回退4个月，2013年9月，苹果在其A7处理器上出人意料地使用了基于Arm v8指令集的Cyclone 架构。此后的一年多时间里，市面上基于Arm v7指令集的Cortex A15公版架构和高通Krait自研架构，甚至包括同样基于Arm v8指令集的Cortex A57在内，所有其他同时期的CPU架构均被Cyclone横扫。
除了Denver。
据雷锋网了解，传统的CPU架构设计分为两种：顺序执行和乱序执行。恰如其名，顺序执行体系严格按照接收顺序执行微指令，而乱序执行体系允许在不改变指令运算结果的前提下调整执行顺序。
一直以来，乱序执行被认为是顺序执行发展到极限后的一次进化。CPU执行的任务纷繁复杂，某些情况下RAM等周边部件会阻塞指令的顺序执行，这时乱序执行便可以明显改善运算的灵活性，有效提高吞吐量。
从Tegra K1和Denver，看那些年我们一直误会的NVIDIA CPU
在此前雷锋网(公众号：雷锋网)介绍Arm Cortex A76和三星Exynos M3架构的文章中，乱序执行曾不止一次被提及，可见在这些高性能Arm内核中，乱序执行似乎已经成为了不二的选择。不过，换用乱序执行需要增设乱序执行窗口，有效识别可以重新排序的指令，确保指令可以安全的乱序执行，这显然会拉高架构的复杂性，芯片尺寸和功耗都会明显上升。
而NVIDIA在提升架构性能方面则另辟蹊径，认为乱序执行并不是解决问题的唯一方案。不光敢想，Denver真的放弃了Arm公版高性能架构中主流的乱序执行方式，转而采用了低功耗处理器上常见的顺序执行，并为其配以一套高效的二进制翻译和代码优化方案。
NVIDIA的思路很简单：顺序执行体系面临的基本问题很明确，无外乎内存停滞等硬件问题，以及指令排序不良等软件问题。那么这些问题一定要硬改架构体系么，能否在“软层面”中解决？ 而这就是Denver的核心思想。
从Tegra K1和Denver，看那些年我们一直误会的NVIDIA CPU
这个架构不寻常
Denver一个不寻常的地方是，它内部的指令格式与ARMv7或ARMv8大相径庭。在具体的内部结构上，Denver使用了在GPU中颇为常见的VLIW（Very Long Instruction Word，超长指令字）格式执行指令（毕竟NVIDIA）。
而在架构前端，Denver的指令解码宽度达到了前无古人的7发射，比Cortex A15（3发射）、Cortex A57（4发射）和苹果Cyclone（6发射）都要更宽。NVIDIA官方称其为“7+”架构，其中的“+”指的是NVIDIA为Denver设计的DCO（动态代码优化器）。
从Tegra K1和Denver，看那些年我们一直误会的NVIDIA CPU
DCO的任务是将Arm代码转换为Denver的原生格式，并优化此代码以使其在Denver上运行得更好。对于CPU整体而言，DCO是最关键的一个环节，因为它的性能将直接由DCO决定。
长期以来，一直有传言称Denver最初的设计意图瞄准的是x86，其底层设计和二进制翻译机制旨在不侵犯任何x86专利的前提下兼容x86指令的执行。不管这传言是不是真的，最终结果是NVIDIA在软层面上有了惊人的成果，打造出了一套可以将硬件设计和指令集分离的架构。
然而尽管DCO如此逆天，NVIDIA还是在其之外配备了一套Arm指令解码器。虽然官方表示这个Arm解码器并不是“备胎”，但实际来看显然是“口嫌体正直”，Denver的大部分指令都来自二进制翻译，这个Arm解码器只有区区2指令宽度（Cortex A8级别），只在二进制翻译无法高效处理时才会接手以直接解码Arm指令。
从Tegra K1和Denver，看那些年我们一直误会的NVIDIA CPU
与此同时，由于NVIDIA选择了在“软层面”中解决问题的方式，Denver也拥有了其他架构都不具备的可升级性，如果DCO有改进的话，NVIDIA可以进一步部署新版本的DCO。
而最终Denver的实际性能也足以用技惊四座来形容，在SPECint2000测试中，Denver相比Cortex A15有了35%的平均提升，最高提升幅度甚至高达67%：
从Tegra K1和Denver，看那些年我们一直误会的NVIDIA CPU
更为具体一点，使用Denver核心的Tegra K1性能完全压过了同时期Cyclone核心的苹果A7，相较于Intel Haswell核心的赛扬2955U也是互有来回。
从Tegra K1和Denver，看那些年我们一直误会的NVIDIA CPU
醉翁之意不在酒
看到这也许有朋友会疑惑，既然NVIDIA SoC的CPU不但不弱，反而也和GPU一样是爆炸强的存在，为什么NVIDIA在手机和平板领域却一直不得法，到最后干脆退出了呢？
很简单，因为人家根本没想争这块啊……
和我们这些看热闹不怕事大的普通用户不同，NVIDIA对自家SoC的情况再清楚不过了。作为刚入局的新人，在基带、底包、SDK、节能降耗等方面均处于后发劣势，和市面上这些位根深蒂固的老黄牛拼力气实为不智之举。
没见人家德州仪器都在2014年退出手机SoC领域了，Tegra出到第4代给小米3用用也算善始善终，交个朋友嘛……
很显然，NVIDIA看到了SoC更好的应用领域——AI等高性能移动计算平台，说白了就是自动驾驶和机器人。
经历了Tegra K1和Tegra X1的过渡，Tegra Parker（即NVIDIA Drive PX）终于带着改良版的Denver2架构成功登上了自动驾驶的舞台。而今年刚刚推出的NVIDIA Jetson Xavier平台则更是带来了强到没朋友的自研架构Carmel，其指令解码达到了惊为天人的10宽度，在Denver的基础上再次向前迈进了一大步。
从Tegra K1和Denver，看那些年我们一直误会的NVIDIA CPU
据雷锋网了解，在眼下的AI芯片领域都在追求纯AI运算的精简设计时，NVIDIA是唯一没有放弃高性能CPU的一家，同时也是将CPU、GPU、AI三部分平衡做的最好的一家。
So，老铁们，别再说NVIDIA“CPU不行GPI带”了，NVIDIA真的不是CPU差，而是是在太强了，强到已经超出了我们所熟知的这个次元……
雷锋网原创文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。
5人收藏 分享：
文章点评：
我有话要说……
表情 同步到新浪微博 提交
任然
编辑
观点离经叛道的骨灰级硬件爱好者
发私信
当月热门文章
性能大跃进，干翻x86！Arm Neoverse N1服务器处理器抢先解析
蓝牙5.1新增厘米级寻向功能，妈妈再也不用担心找不到钥匙了
持续发力中国市场，Soitec宣布中国市场发展新战略
英特尔如何做工业互联网
工业4.0研究院院长胡权：开源工业互联网引领中国制造高质量发展
最新文章
“＋智能”时代，华为如何将AI赋能到各行各业？
人脸识别技术快速过安检的背后，你付出了什么代价？
平安智慧城市『进化论』：始于2018，力透未来10年
腾讯即玩亮相GDC：新基建开启云游戏之门，产业大潮蓄力待发
云天励飞B轮融资数亿元 已启动上市计划
边缘计算大热，与其协作的LoRa技术也准备好迎接物联网的爆发了？
热门搜索
iPhoneFAIR芯片无人驾驶汽车HTML5MacTechCrunch3DGalaxy社交游戏FBI
热门关键字
热门标签人工智能 机器人机器学习深度学习金融科技未来医疗智能驾驶自动驾驶计算机视觉激光雷达图像识别智能音箱区块链智能投顾医学影像物联网IoTCV微信小程序平台微信小程序在哪CES 2017CES2016年最值得购买的智能硬件2016 互联网小程序微信朋友圈抢票软件智能手机智能家居智能手环智能机器人智能电视360智能硬件智能摄像机智能硬件产品智能硬件发展智能硬件创业黑客白帽子大数据云计算新能源汽车无人驾驶无人机大疆小米无人机特斯拉VR游戏VR电影VR视频VR眼镜VR购物AR直播扫地机器人医疗机器人工业机器人类人机器人聊天机器人微信机器人微信小程序移动支付支付宝P2P区块链比特币风控高盛人脸识别指纹识别黑科技谷歌地图谷歌IBM微软乐视百度三星s8腾讯三星Note8 小米MIX小米Note华为小米阿里巴巴苹果MacBook ProiPhoneFacebookGAIRIROS双创周云栖大会先打智能硬件公司智能硬件QQ红包支付宝红包敬业福卷积神经网络亮风台朱萧木resyone微软豪威科技vr游戏开发mx4 progoogle vrwifi 二维码直播为什么这么火win10安全模式进不去nick bostromtor小米单反相机更多
联系我们关于我们加入我们意见反馈投稿申请专栏作者
Copyright © 2011-2019 www.leiphone.com 雷锋网-读懂智能&未来 All Rights Reserved 粤ICP备11095991号-1 ICP证粤B2-20150332 0daybank
文章评论