Tovább javulhat a mobilos fotók minősége az új Tensilica DSP-vel

Új DSP blokkot leplezett le a részben digitális jelfeldolgozókra szakosodott Cadence. Elődjéhez képest a Tensilica Vision Q6 50 százalékkal magasabb órajelet, 25 százalékkal nagyobb hatékonyságot, illetve 50 százalékkal magasabb teljesítményt ígér a különféle mikroarchitektúrális módosításoknak hála. A képfeldolgozáshoz, illetve akár a mesterséges intelligenciához kapcsolódó különféle műveletek gyorsításához egyaránt alkalmas egység várhatóan több okostelefonos alkalmazásprocesszorból is visszaköszön majd, a Tensilica fejlesztéseit ugyanis eddig a MediaTek és a Huawei is előszeretettel alkalmazta a a mobilos fotók minőségének javításához.

A Vision Q6 számos változtatást is mutat P6-os elődjéhez viszonyítva, a mérnökök több ponton is módosították a mikroarchitektúrát. Ennek egyik hozománya, hogy a korábbi futószalagot 3 lépcsővel megtoldva 13 fokozatúra nyúlt a pipeline. Ez utat nyitott az órajel, illetve a számítási teljesítmény növelése előtt, amely így a TSMC 16 nanométerét alapul véve akár az 1,5 GHz-et is elérheti, miközben a fogyasztás 150 milliwatt környékén tetőzhet. A hosszabb futószalag miatt (is) javult az elágazásbecslés. Ez nem meglepő, hiszen ezért még inkább fontos a minél pontosabb becslés, mivel a tévesztéseknek nagyobb büntetése van.

Emellett ugyancsak javult az egységek közötti kapcsolat, mind az interconnect, mind pedig az azokra csatlakozó végrehajtók (pl. load/store egységek) sávszélessége nőtt. Utóbbiak főbb paraméterei nem változtak a P6-hoz képest, maradtak a ciklusonként 4 vektor feldolgozására képes 64-utas SIMD-ek, illetve az elődhöz hasonlóan a Q9 is 256 ALU műveletet képes végrehajtani órajelenként. Bár az egységek alapvetően nem változtak, újabb, kifejezetten a képfeldolgozás és a gépi tanulás gyorsítására szabott műveletekkel bővült a mikroarchitektúra, amelyek bizonyos esetekben jelentősen növelhetik a tempót, mindent egybevéve akár duplájára is.

Égbe révedő informatikusok: az Időkép-sztori Mi fán terem az előrejelzés, hogy milyen infrastruktúra dolgozik az Időkép alatt, mi várható a deep learning modellek térnyerésével?

Mindezek mellett az új kialakítás visszafele kompatibilis, vagyis nem kell kvázi nulláról újraírni a DSP-re szabott szoftveres részt, azonban az újdonságok egy részének kiaknázásához értelemszerűen optimalizáció szükséges. Ehhez kapcsolódó újítás, hogy a Tensilica Vision Q6 immár hivatalosan is támogatja az Android NN API-t, nem utolsó sorban pedig a TensorFlow és TensorFlow Lite is megjelent a kínálatban, miközben a Caffee keretrendszer támogatása sem veszett el - utóbbi háromra a gépi tanulásos képességek kiaknázásánál lehet szükség.

Az analóg jelek számokkal ábrázolt, azaz a digitalizált adatainak feldolgozására, illetve az ehhez szükséges műveletek gyorsítására kiválóan alkalmas DSP-k egyre szélesebb körben vannak jelent okostelefonos alkalmazásprocesszorokban. A szóban forgó Q6 elődje például a MediaTek P60-ban, vagy a HiSilicon Kirin 970-ben is megtalálható. Utóbbi kapott helyet a Huawei Mate 10 és P20 készülékekben, ahol többek között a zajcsökkentést, a HDR képfeldolgozást, illetve a felbontás skálázását is a Tensilica Vision P6 végzi. Részben ugyancsak ez utóbbi felel a P20 Pro készülék három kamerájának hibrid zoom képességért, az okostelefonok fejlődésének irányát tekintve pedig jó eséllyel a most bejelentett Vision Q6-ot is viszont láthatjuk a (jövőre érkező) mobilos processzorok egy részében.