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三种GPU架构：IMG A-Series架构、PowerVR Furian架构、PowerVR Rogue架构

消耗积分:2 | 格式:pdf | 大小:107.21KB | 2021-01-27

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IMG A-Series架构

有史以来最快最智能的图形架构

下一代图形处理器介绍

A-Series代表了基于分块延迟渲染技术的PowerVR架构的最新进展，其中包括很多方案的改进，使其比上一代的PowerVR设计要快2.5倍。

重新设计的ALU单元

A-Series具有超宽的算术逻辑单元（ALU），与上一代架构相比这种128位宽的设计更加简化使得每个时钟的并行计算性能比上一代架构提升了四倍。编译器优化确保最大利用率，从而使得单位性能显著提高，大大提升了功耗效率。

性能的可扩展性

IMG A-Series的多维性能可扩展性可以满足入门级市场（1 PPC）以及云应用的多核解决方案（2 TFLOP）的性能需求。由于其分级可扩展架构可以根据性能、面积和功率要求添加额外的可扩展处理单元，从而提升TFLOPS、千兆像素和TOPS等指标参数。

可配置的缓存大小

A-Series GPU包含缓存配置选项，这使得器件能够显著减少对GPU的带宽需求，从而提高了产品设计的灵活性，降低系统功耗以及系统开发成本。

HyperLane技术

HyperLane技术提供了单独的硬件控制通道，每个通道在内存中都是互相隔离的，使不同的任务能够提交给GPU从而实现安全的多任务处理。通过动态性能控制GPU可以在多个任务上扩展其性能，执行所有任务，同时最大化GPU利用率。HyperLane技术按照优先级提供通道的动态拆分，例如在使用剩余性能执行AI任务时会优先处理图形并为该应用程序提供所需的性能。HyperLane技术还可以隔离受保护的内容实现权限管理，所有IMG A-Series架构的GPU产品即使尺寸最小的也支持8通道功能。

AI协同

AI协同是一个新的功能选项，它使SoC设计者能够利用IMG A-Series系列中令人难以置信的计算性能来加速AI任务。通过AI协同操作GPU提供图形性能的同时，利用空闲资源使可编程AI与确定功能协同工作，高度优化Imagination的神经网络加速器。AI协同在最小尺寸的芯片上提供可编程的AI功能，而统一的软件技术栈则可以表现出灵活性和出色的性能。

GPU分块热图

新的软件优化工具使开发人员能够快速分析设计框架，从而确定哪些模块的图形输出成本最高，以便它们能够更好的集中精力进行优化，并确保得到最好的结果。

PowerVR Furian架构

图形处理器技术是移动端和嵌入式GPU的事实标准。

提升已经处于行业领先的处理器架构

PowerVR Furian GPU架构是对业界领先的PowerVR Rogue图形架构的演进，Furian架构有很多重大的改变，提升了性能，降低了功耗。相比Rogue架构它在后续的改进会包含更多的功能提升。

PowerVR Furian架构核心

设计要满足多种应用的需求

PowerVR Furian架构设计是为了保持和扩大与其他竞争方案的性能功耗差距，它是一种可扩展的体系架构，可用于满足多种细分市场和应用的需求，跨越多代产品。它比较易于实现，特别是为易于布局而设计，而且还支持新的14nm以下的工艺几何结构。

满足AR和VR等高性能应用的需求

Furian架构的设计还可以有效的扩展到AR和VR等应用程序的更高性能，它这样的方式可以缓解一些竞争解决方案中出现的性能密度问题。随着处理节点的不断缩小，架构的有效布局就变得非常重要，特别是当涉及扩展到更高的性能级别时。

PowerVR Rogue架构

图形处理器技术是移动端和嵌入式GPU的事实标准。

高级可扩展的图形架构

PowerVR Rogue架构的设计使我们的合作伙伴能够在产品上提供令人惊叹的用户体验，从创新的自然用户界面到超现实的游戏，以及前所未有的新应用，从高级内容创建和图形处理到复杂的增强现实和环境感知解决方案。

PowerVR Rogue架构核心

高性能的同时保持功耗和带宽的最小化

基于数量可扩展的计算集群PowerVR Rougue架构可以满足从物联网到最高性能嵌入式图形（包括智能手机、平板电脑、PC、游戏机、汽车和数字电视等）一系列需求不断增加的市场。计算集群是可编程计算元素的阵列，满足高性能和效率的需求，同时降低功耗和带宽。

PowerVR Rogue GPU

  • 对于GFLOPS/mm2 和GFLOPS/mW指标都具有行业最佳性能
  • GPU计算性能达到TFLOPS（teraFLOPS）范围
  • 功能可扩展性

PowerVR Rogue架构

  • 一种高级可扩展的图形和计算集群架构
  • 高效的压缩技术，包括无损图像和参数压缩以及广受推崇的PVRTC纹理压缩特性
  • 下一代基于分块延迟渲
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