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苹果发布招聘信息,透露野心同时暴露了RISC-V短板

2021-09-06 10:54:24 歪睿老哥 阅读:
上周,EDN对苹果招聘RISC-V“高性能”程序员进行了报道,业内人士对这则招聘仔细阅读后指出,这个需求透露了苹果的野心,也暴露了目前RISC-V的短板。

上周,EDN对苹果招聘RISC-V“高性能”程序员进行了报道,业内人士@歪睿老哥 对这则招聘仔细阅读后指出,这个需求透露了苹果的野心,也暴露了目前RISC-V的短板。giBednc

目前ARM可能将被NVIDIA收购,虽然NVIDIA一再保证,ARM会独立运行,但是作为CPU架构应用方,多留一手还是非常有必要的。giBednc

苹果的RISC-V招聘需求里面描述,搞RISC-V是为了支持机器学习、视觉算法、信号和视频处理等方面的必要计算。通过紧密集成软件和硬件,推动底层计算的技术水平,最后达到高能效和高性能。giBednc

目前苹果有包括 iOS、macOS、watchOS 和 tvOS 的各种嵌入式子系统。目前通过已有的信息综合来看,苹果的RISC-V将来大概率是用在的手表等智能穿戴设备上。giBednc

如何满足这些苹果设备对CPU处理能力的需求?giBednc

苹果在招聘中明确指出,应聘者应该具备RISC-V和 NEON的技术能力。giBednc

RISC-V和ARM的NEON,是不是有点奇怪。giBednc

RISC-V和NEON本身没有什么关系,一个是RISC-V指令系统,另一个是ARM的技术架构。giBednc

但是这个需求透露了苹果的野心,也暴露了目前RISC-V的短板,那就是RISC-V缺乏SIMD的指令集。giBednc

NEON是一种SIMD(单指令多数据)加速器处理器,作为ARM内核的一部分。这意味着在执行一条指令期间,最多可并行处理16个数据集。由于NEON内部存在并行性。它还可以并行执行单精度浮点(浮点)运算。NEON技术可加速多媒体和信号处理算法(如视频编码/解码、2D/3D 图形、游戏、音频和语音处理、图像处理技术、电话和声音合成。giBednc

GPU则是另一种SIMD架构,GPU内部基本上包含执行大量SIMD计算的核心。因此可以大大提高了图形性能能力。giBednc

但是,如果SIMD这么好用,为什么RISC-V放弃它并进行向量处理呢?giBednc

RISC-V虽然没有添加SIMD指令集扩展,但是添加了Vector指令集扩展。giBednc

自1978年以来,IA-32指令集已从80条增加到大约1400条,主要是由SIMD推动的。因此,x86和ARM的规范和手册非常庞大。giBednc

相反,最重要的RISC-V指令的概述可以在在一张双面纸上写完。giBednc

大道至简。giBednc

除此之外,RISC-V的设计者希望有一个实用的CPU指令集,简单有效,并且经典。而SIMD的指令,每隔几年就会有新的发展,变化很大,就会越来越臃肿。giBednc

这个是本质的区别。giBednc

RISC-V通过扩展Vector指令集,可以支持向量处理,从而可以作为一个向量处理器(VFP)来使用,即通过Vector指令集扩展实现高效的计算,可以有效应对如机器学习、计算器视觉、多媒体应用等。giBednc

RISC-V实现向量处理器(VFP),架构设计也更加精简,和现有CPU的深度流水线设计深度融合,并且资源可以重复利用,其编译的指令条目也比较少。giBednc

ARM的也有类似的机制,向量处理的VFP,这是是一种经典的浮点硬件加速器。它并不是SIMD。基本上它对一组输入执行一个操作并返回一个输出。它的目的是加快浮点计算。giBednc

向量处理器通过流水来增加性能,SIMD通过并行来增加性能。giBednc

VFP通常一次能计算一个,而SIMD通常一次能计算很多。giBednc

giBednc

向量处理器(VFP)就像跑车,可以跑的很快,而SIMD就像卡车,可以一次装的很多,是一个重量级的解决方案,从芯片面积上来看,SIMD也比VFP更大一下,当然,频率也更慢一些。giBednc

苹果目前招聘RISC-V还要懂NEON,这个就需要在RISC-V的-V扩展指令(VFP)和SIMD(NEON)上来平衡了giBednc

就像《让子弹飞》中“让”学里描述的那样。giBednc

RISC-V 的Vector向量扩展能不能解决搞机器学习?能,效率低。giBednc

NEON(SIMD)能不能搞机器学习?能,面积大。giBednc

那么RISC-V加NEON二者融合优化,能不能解决问题。giBednc

敢问大哥何方神圣?giBednc

鄙人,苹果!giBednc

(本文授权自公众号歪睿老哥)giBednc

责编:DemigiBednc

歪睿老哥
一个芯片设计行业老哥;忙时研发,闲时写作;聚焦芯片行业的那些事,唯武侠与芯片不可辜负。
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