La GPU ARM Mali-G77 è diventata più veloce del 40 %

Insieme al nuovo core del processore Cortex-A77 l'azienda ARM ha presentato una GPU progettata per i sistemi su chip mobili di nuova generazione. Mali-G77, che non deve essere confuso con il nuovo processore per display Mali-D77, segna una transizione dall'architettura ARM Bifrost a Valhall.

La GPU ARM Mali-G77 è diventata più veloce del 40 %

ARM dichiara un notevole incremento delle prestazioni grafiche del Mali-G77, pari al 40% rispetto all'attuale generazione di Mali-G76. Questo è stato ottenuto sia grazie al processo tecnologico che ai miglioramenti architettonici. Il Mali-G77 può avere da 7 a 16 core (in futuro è possibile scalare da 1 a 32), e ogni core è praticamente della stessa dimensione del G76. Pertanto, è probabile che gli smartphone ad alte prestazioni siano dotati dello stesso numero di core GPU.

La GPU ARM Mali-G77 è diventata più veloce del 40 %

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Nei giochi ci si può aspettare un aumento delle prestazioni compreso tra il 20% e il 40%, a seconda del tipo di carico grafico. A giudicare dai risultati del popolare benchmark Manhattan GFXBench, il significativo vantaggio della nuova GPU rispetto all'attuale generazione farà preoccupare anche il concorrente Qualcomm per un notevole miglioramento delle prestazioni grafiche di Adreno.

La GPU ARM Mali-G77 è diventata più veloce del 40 %

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Secondo ARM, la nuova architettura Mali-G77 offre un miglioramento medio del 30% dell'efficienza energetica o delle prestazioni. La seconda generazione dell'architettura scalare ARM Valhall consente alla GPU di eseguire parallelamente 16 istruzioni per ciclo su CU rispetto alle otto di Bifrost (Mali-G76). Tra le altre novità: pianificazione dinamica delle istruzioni completamente gestita dall'hardware e un set di nuovi comandi mantenendo la compatibilità retroattiva con Bifrost. È stato anche aggiunto il supporto per il formato di compressione ARM AFBC1.3 e altre innovazioni (FP16 render targets, rendering a strati e output dei vertex shader).


La GPU ARM Mali-G77 è diventata più veloce del 40 %

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Nel Bifrost CU erano presenti 3 motori per l'esecuzione delle istruzioni, ciascuno dei quali includeva una cache delle istruzioni, un registro e un blocco di controllo Warp. La distribuzione su questi tre motori permetteva di eseguire 24 istruzioni FMA con una precisione di calcoli in virgola mobile a 32 bit (FP32). In Valhall, ogni CU ha un solo motore di esecuzione delle istruzioni, suddiviso tra due moduli di calcolo, in grado di gestire 16 istruzioni Warp per ciclo, garantendo quindi una larghezza di banda totale di 32 istruzioni FMA FP32 per CU. Grazie a queste modifiche architetturali, durante i calcoli paralleli, il Mali-G77 può eseguire un terzo in più di calcoli matematici rispetto al Mali-G76.

La GPU ARM Mali-G77 è diventata più veloce del 40 %

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Inoltre, ciascuno di questi moduli di calcolo CU contiene due nuovi blocchi funzionali matematici. Il nuovo modulo di conversione (CVT) gestisce le istruzioni aritmetiche intere, logiche, ramificate e di conversione. Il blocco delle funzioni speciali (SFU) accelera le operazioni di moltiplicazione di numeri interi, divisione, radice quadrata, logaritmi e altre funzioni di interi complesse.

La GPU ARM Mali-G77 è diventata più veloce del 40 %

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Il blocco standard FMA presenta diverse configurazioni che supportano l'esecuzione di 16 istruzioni FP32 per ciclo, 32 per FP16 o 64 per il prodotto scalare INT8. Queste ottimizzazioni possono determinare un aumento delle prestazioni nelle applicazioni di machine learning fino al 60%.

La GPU ARM Mali-G77 è diventata più veloce del 40 %

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Un altro cambiamento chiave nel Mali-G77 è il raddoppio delle prestazioni del modulo texture, che ora gestisce 4 texel bilineari per ciclo rispetto ai 2 precedenti, e 2 texel trilineari per ciclo, offrendo una filtrazione FP16 e FP32 più rapida.

La GPU ARM Mali-G77 è diventata più veloce del 40 %

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ARM ha introdotto anche una serie di altre modifiche, grazie alle quali Mali-G77 e Valhall promettono un significativo aumento delle prestazioni per carichi di gioco e applicazioni di machine learning. È importante notare che il consumo energetico e la superficie del chip sono rimasti ai livelli del Bifrost, il che promette il lancio di dispositivi mobili con prestazioni piche più elevate senza aumentare i requisiti di consumo energetico, dissipazione di calore e dimensioni.



Fonte: 3dnews.ru
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