Imagination智能高效的移动计算方法

20多年前,Imagination设计了PowerVR基于区块贴图的延迟渲染(TBDR)图形架构,该架构的重点在于性能效率、功耗和系统集成。这种方法同样被应用于GPU架构的计算功能集成中。PowerVR Rogue是GPU架构的最新版本,它完全支持移动计算的各种使用实例。

对最常见的用例进行优化是成功的关键,且有效避免了利基市场(但高成本)特性如FP64及强制增加舍入精度。这种利基特性不仅会对计算使用案例的功耗造成影响,还会影响其他如传统图像的使用场景,而传统图像使用场景对FP64和增加舍入精度的需求为零。这意味着过度投资利基计算功能将导致整体能耗的增加,包括关键能耗如UI组合和混合率等场景。

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最新PowerVR Rogue GPU支持OpenCL和其他计算API

因此,即使强制性的FP64支持将有助于在某个特定案例中减少功耗,但其可能只是在极小比例的使用案例中有效。相比其他剩余的图像和计算使用场景,其产生的成本将超过99%。显然这不是一个可以接受的折衷方案。

有关PowerVR Rogue硬件方面的投资则一直关注于效率。实现显功率可选特性如图像支持、本地内存和原子,所有这些结合一个标量ALU架构便可避免并发出现额外的矢量化(重要开发工作的开支),使算法开发和优化更加容易。

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Series7XT ALU包括对FP64的可选支持

平衡不仅是架构基本的要素,也是API基本的要素。对于图像,我们都已认识到,不盲目实现桌面图像核心(如桌面OpenGL)提供的一切极其重要,但我们却未认识到在功耗和功能集之间保持平衡的需求也是同等重要,而这种平衡正是OpenGL ES提供的。这提醒我们要关注真正所需,并以市场为导向,努力确保行业标准API匹配这一关注视角,以保证电池驱动的移动设备具有优越的性能。

对于Khronos计算的API,这意味着关注OpenCL嵌入式配置文件与许多硬件支持的关键可选特性可确保应用程序的兼容性(如FP64)。同样,对于Google Android,我们需要专注于真正的实用意义:以平衡特性集支持渲染脚本,避免高耗能的利基极端如FP64,并确保使用省功率的pragma成为基本之需。最后,PowerVR Rogue GPU是完全可编程的适于图像处理的硬件引擎,OpenVX则是加速建立和采用视觉应用的起点,而我们已有幸在硅生产上实现了一致性。

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OpenVX是用于异构计算的新兴API

移动计算目前正专注于计算机视觉应用,而API最近才应用在设备上,所以我们的生态系统正通过领先的合作伙伴项目加大开发力度。最终,我们将形成具有高度教育性的性能准则、必要的工具和大量的实际用例,为实用、低功耗的移动计算带来了保障。

开发人员若对我们的移动GPU计算用例感兴趣,请访问我们的专用网站下载参考手册和案例。

Further reading扩展阅读

以下是有关异构计算的系列文章,以供参考:

• 用于异构计算的移动系统入门指南
• 快速指南:为PowerVR Rogue GPU编写OpenCL内核
• 提供异构软件的性能和功能效率
• Android的PowerVR成像框架
• 异构计算案例研究:图像卷积滤波
• 深度研究:使用PowerVR实现计算机视觉
o Part 1:计算机视觉算法
o Part 2: 计算机视觉的硬件IP
o Part 3: PowerVR上的OpenCL人脸检测
• PowerVR成像的摄像演示
• PowerVR成像框架支持零拷贝流
• 测量GPU的计算性能
• Imagination智能高效的移动计算方法
• PowerVR异构计算完整术语表

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原文链接:
http://blog.imgtec.com/powervr/imaginations-smart-efficient-approach-to-...

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