ARM Mali GPU | G710、G610、G510、G310
ARM Mali GPU | G710、G610、G510、G310

Четыре новых IP-адреса мобильных графических процессоров ARM приняли новые правила именования, а именно Mali-G710, Mali-G610, Mali-G510 и Mali-G310. Это продукт третьего поколения архитектуры графического процессора ARM Valhall, а также впервые полностью охватывающий все области высокого, среднего и нижнего уровня.

G710, G510 и G310 позиционируются соответственно на флагманском, массовом и начальном рынках, заменяя, в свою очередь, существующие G78, G57 и G31.

G610 наследует все функции Mali-G710, но дешевле и имеет меньше ядер, чем G710.

G710

G710 повышает общую производительность на 20 %, производительность машинного обучения на 35 %, производительность текстур на 50 % и энергоэффективность на 20 % и используется во флагманских смартфонах высокого класса;

Являясь продолжением архитектуры графического процессора Valhall, конструкция исполнительного механизма G710 очень похожа на G77 и G78, а изменения более детальны.

  • Размер волнового фронта/варпа изменился с 8 до 16, и каждый механизм выполнения имеет два пути данных, в результате чего на каждое ядро ​​приходится 32 FMA.
  • Набор инструкций ISA также был значительно улучшен, чтобы лучше соответствовать потребностям графических процессоров, разработанных с использованием новых современных API, таких как Vulkan.
  • G710 также добавляет второй механизм выполнения, эффективно удваивая вычислительную производительность каждого шейдерного ядра архитектуры Valhall;

На рисунке выше показатели «8x» и «4x» относятся к пропускной способности на ядро ​​за цикл. Вы можете видеть, что различные значения пропускной способности на ядро ​​за такт также увеличиваются в 4 и 8 раз.

  • Новый G710 включает в себя новый текстурный блок, который теперь может обрабатывать до 8 билинейных текселей за такт, а новый дизайн был оптимизирован для значительного повышения эффективности использования площади. Плотность производительности текстурного блока увеличилась на 50%, то есть эффективность площади. лучше предыдущего поколения.
  • В механизме выполнения, продолжая использовать два процессора или кластера процессоров, мы не видим большой разницы между поколениями в этом плане, но если мы углубимся в реальные процессоры, то увидим, что блоки происходят измененными:

Мы видим переход от одного экземпляра обрабатывающего элемента шириной 16 (ширина варпа) и исполнительного блока к четырем экземплярам исполнительного блока шириной 4. Пропускная способность не изменилась в зависимости от конструкции, но новая микроархитектура предоставляет больше ресурсов для обработки элементов и позволяет улучшить структуру для большей эффективности.

В целом, новая конструкция исполнительного механизма удваивает тактовую частоту FMA на каждое ядро, а также обеспечивает на 20 % снижение распределения энергии внутри шейдерного ядра вдали от исполнительного механизма.

Кроме того, традиционный менеджер заданий (Job Manager) стал новым «Command Stream Frontend» (Command Stream Frontend), отвечающим за планирование и обработку вызовов отрисовки. CSF представил новый ЦП нераскрытой природы, а также представил новый процессор. первый раз Уровень встроенного ПО тесно взаимодействует с аппаратным обеспечением для удовлетворения требований хоста. (Вызов отрисовки — это команда, выдаваемая ЦП графическому процессору. Каждый раз, когда ЦП вызывает API, позволяющий графическому процессору рисовать, это вызов отрисовки).

G710 может иметь 8–16 различных номеров ядер, а G610 — до 6 ядер. Кроме того, кэш второго уровня может быть настроен с 2 или 4 блоками, каждый блок имеет размер 256 КБ или 512 КБ, что означает. общий минимум — 512 КБ, максимум — 2 МБ.

G510

В среднем и нижнем ценовом сегменте новые Mali-G510 и Mali-G310 представляют собой улучшения по сравнению с G57 и G31, которые ранее были на рынке.

Комплексная производительность G510 улучшена на 100%, производительность машинного обучения улучшена на 100%, энергоэффективность повышена на 22%, срок службы батареи увеличен, ML улучшен на 100% и подходит для смартфонов среднего класса и современных смарт-телевизоров. и телеприставки;

G510 поддерживает конфигурации с 2–6 ядрами, а конфигурацию каждого ядра и каждого исполнительного блока также можно настроить. Текстурные блоки, кроме шейдерного ядра, можно настроить с использованием 4 текселей на цикл или 8 текселей на цикл, что значительно расширяет возможности текстурного блока. .

В сочетании с дополнительным кэшем L2 Mali-G510 может иметь множество вариантов конфигурации для достижения различной производительности.

Что касается механизмов выполнения, по-прежнему существует два механизма выполнения, но их также можно настроить на использование только одного, что может сократить каждый тактовый цикл с 64 FMA до 48 FMA (возможность выполнения FMA за цикл не является обязательной в диапазоне от 48 до 64). ;

ARM перечисляет 10 возможных конфигураций G510 с различными техническими характеристиками, с разными вычислительными возможностями и скоростью заполнения, подходящими для различных потребностей приложений.

G310

G310 обеспечивает высочайшую производительность при наименьшей стоимости площади. Хотя он имеет самое низкое позиционирование, он имеет самые большие изменения. Утверждается, что производительность текстур улучшена до 6 раз, производительность Vulkan улучшена в 4,5 раза, а Android. Производительность контента пользовательского интерфейса улучшена в 2 раза. Подходит для смартфонов начального уровня, AR-устройств и носимых устройств.

Этот графический процессор на самом деле представляет собой значительный скачок в производительности по сравнению с самым маленьким предложением Mali IP предыдущего поколения, G31, переходом от архитектуры Bifrost к новому дизайну Valhall.

Принимает новую конструкцию механизма выполнения, которая поддерживает гибкую конфигурацию масштабирования, что позволяет дополнительно сократить кластер до одного EE, а также допускает только один EE в минимальной конфигурации, что позволяет использовать 16, 32, 48, 64 FMA на ядро, минимум. текстурных блоков — 2 за такт.

Однако G310 поддерживает только одноядерную конструкцию, поэтому конфигурация достигается только путем изменения различных исполнительных блоков внутри этого ядра.

Подвести итог

С Mali-G710 до G610 уменьшено количество ядер; до G510, помимо уменьшения количества ядер, сюда также входит уменьшение размера шейдерного ядра, размера текстурного блока и т. д. G310 — это сокращение ядра и шейдера; уменьшен размер ядра и текстурного блока. Младшая версия с уменьшенными конфигурациями других блоков.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose