提到NVIDIA，大概99%+的朋友第一反應(yīng)都是“顯卡”、“GPU”。作為全球兩大GPU巨頭之一、GPU領(lǐng)域的絕對(duì)霸主，地球人都知道它前幾天剛剛發(fā)布了全新圖靈架構(gòu)和RTX 2080Ti/2080/2070顯卡。

這其實(shí)并沒(méi)有什么問(wèn)題，但近年來(lái)，人們?cè)趯?duì)NVIDIA GPU 的強(qiáng)大能力麻木的同時(shí)，似乎忽略了一些事情。 NVIDIA 的GPU 強(qiáng)大嗎？確實(shí)很強(qiáng)，而且爆發(fā)力強(qiáng)。無(wú)論是在PC上還是在SoC上，這是有目共睹的，每個(gè)人都知道……emmm，接下來(lái)怎么辦？

直到不久前我看到了這張照片：

顯然，這是對(duì)目前市面上主流SoC的一個(gè)簡(jiǎn)單總結(jié)，生動(dòng)、簡(jiǎn)潔、易懂。但當(dāng)我看到最后一張的時(shí)候，我瞬間意識(shí)到了之前人們忽略的一個(gè)問(wèn)題：NVIDIA SoC的CPU怎么樣？真的如圖所示嗎？

CPU不好嗎？這確實(shí)令人不滿意。事實(shí)上，NVIDIA對(duì)于SoC設(shè)計(jì)并不陌生。到目前為止，他們已經(jīng)發(fā)布了7代Tegra系列SoC。 NVIDIA在Tegra SoC中一直使用自己的GPU架構(gòu)，但前幾代的CPU部分使用Arm公版CPU核心。與同時(shí)期的高通、三星、聯(lián)發(fā)科處理器相比，除了“祖?zhèn)鳌盙PU外，沒(méi)有什么突出的地方。使用Tegra處理器的手機(jī)和平板電腦也有很多，但效果并不理想。

然而，即使時(shí)間就此停止，我們似乎也無(wú)法發(fā)現(xiàn)NVIDIA SoC中的CPU有什么問(wèn)題。如果非要說(shuō)的話，我不知道NVIDIA 的老大黃是不是Apple Joe 的鐵桿粉絲。這幾代Tegra 沒(méi)有集成neon 協(xié)處理器，并且Flash 播放能力較差。至于使用Arm公版CPU核心，雖然確實(shí)如此，但三星、華為、聯(lián)發(fā)科和德州儀器同時(shí)也使用了公版核心。

更重要的是，NVIDIA在CPU方面的野心和實(shí)力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人們的固有印象。

2011年CES上，NVIDIA公布了丹佛項(xiàng)目，宣布將開(kāi)發(fā)基于64位Arm v8指令集的自研架構(gòu)，適用于從移動(dòng)設(shè)備到服務(wù)器的各種設(shè)備。僅僅三年后，在2014年的CES上，NVIDIA推出了采用自主研發(fā)的Denver架構(gòu)的Tegra K1，成為繼蘋(píng)果之后第二家發(fā)布基于Arm v8指令集的消費(fèi)級(jí)SoC的公司。

時(shí)間回溯到四個(gè)月前，即2013 年9 月，蘋(píng)果出人意料地在其A7 處理器上使用了基于Arm v8 指令集的Cyclone 架構(gòu)。在接下來(lái)的一年多時(shí)間里，同期的所有其他CPU架構(gòu)，包括基于Arm v7指令集和Qualcomm Krait自研架構(gòu)的Cortex A15公版架構(gòu)，甚至還有同樣基于Arm v7指令集和Qualcomm Krait自研架構(gòu)的Cortex A57 Arm v8指令集，已被Cyclone橫掃。

除了丹佛。

雷鋒網(wǎng)介紹，傳統(tǒng)的CPU架構(gòu)設(shè)計(jì)分為兩種：順序執(zhí)行和亂序執(zhí)行。顧名思義，順序執(zhí)行系統(tǒng)嚴(yán)格按照收到的順序執(zhí)行微指令，而亂序執(zhí)行系統(tǒng)則允許在不改變指令運(yùn)算結(jié)果的情況下調(diào)整執(zhí)行順序。

亂序執(zhí)行一直被認(rèn)為是順序執(zhí)行的演變，已經(jīng)達(dá)到了極限。 CPU 執(zhí)行的任務(wù)很復(fù)雜。在某些情況下，RAM 等外圍組件會(huì)阻止指令的順序執(zhí)行。這種情況下，亂序執(zhí)行可以顯著提高操作的靈活性，有效提高吞吐量。

雷鋒網(wǎng)之前介紹Arm Cortex A76和三星Exynos M3架構(gòu)的文章中，不止一次提到了亂序執(zhí)行?？梢钥吹剑谶@些高性能的Arm內(nèi)核中，亂序執(zhí)行似乎成了唯一的選擇。然而，切換到亂序執(zhí)行需要添加亂序執(zhí)行窗口，以有效識(shí)別可以重新排序的指令，并確保指令可以安全地亂序執(zhí)行。這顯然會(huì)增加架構(gòu)的復(fù)雜度，芯片尺寸和功耗也會(huì)顯著增加。

NVIDIA采取了不同的方法來(lái)提高架構(gòu)性能，認(rèn)為亂序執(zhí)行并不是解決問(wèn)題的唯一方法。不僅敢想象，Denver還真的放棄了Arm公版高性能架構(gòu)中主流的亂序執(zhí)行方式，轉(zhuǎn)而采用低功耗處理器上常見(jiàn)的順序執(zhí)行方式，并為其配備了一套高效的二進(jìn)制翻譯和代碼優(yōu)化解決方案。

NVIDIA的想法很簡(jiǎn)單：順序執(zhí)行系統(tǒng)面臨的基本問(wèn)題很清楚，無(wú)非是內(nèi)存停滯等硬件問(wèn)題，以及指令排序不良等軟件問(wèn)題。那么這些問(wèn)題就一定需要對(duì)架構(gòu)系統(tǒng)進(jìn)行硬性改變嗎？能否在“軟層面”解決？而這就是丹佛的核心理念。

這種架構(gòu)很不尋常Denver 的一個(gè)不尋常之處是它的內(nèi)部指令格式與ARMv7 或ARMv8 有很大不同。從具體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)來(lái)看，Denver采用了VLIW（Very LongInstruction Word）格式來(lái)執(zhí)行GPU（畢竟是NVIDIA）中相當(dāng)常見(jiàn)的指令。

在架構(gòu)前端，Denver 的指令解碼寬度達(dá)到了前所未有的7 個(gè)發(fā)射，比Cortex A15（3 個(gè)發(fā)射）、Cortex A57（4 個(gè)發(fā)射）和Apple Cyclone（6 個(gè)發(fā)射）還要寬。 NVIDIA官方稱(chēng)之為“7+”架構(gòu)，其中“+”指的是NVIDIA為丹佛設(shè)計(jì)的DCO（動(dòng)態(tài)代碼優(yōu)化器）。

DCO 的工作是將Arm 代碼轉(zhuǎn)換為Denver 的本機(jī)格式并優(yōu)化該代碼以在Denver 上更好地運(yùn)行。對(duì)于整個(gè)CPU來(lái)說(shuō)，DCO是最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，因?yàn)樗男阅軐⒅苯佑蒁CO決定。

長(zhǎng)期以來(lái)一直有傳言稱(chēng)，Denver 最初是針對(duì)x86 設(shè)計(jì)的，其底層設(shè)計(jì)和二進(jìn)制翻譯機(jī)制旨在兼容x86 指令的執(zhí)行，而不侵犯任何x86 專(zhuān)利。不管這個(gè)傳聞是否屬實(shí)，最終的結(jié)果是NVIDIA在軟件層面取得了驚人的成績(jī)，創(chuàng)建了一個(gè)可以將硬件設(shè)計(jì)和指令集分離的架構(gòu)。

不過(guò)，盡管DCO這么離譜，NVIDIA在它之外還配備了一套Arm指令解碼器。雖然官方說(shuō)這個(gè)Arm解碼器不是“備胎”，但事實(shí)上，它顯然是“滿口誠(chéng)信”。 Denver 的大部分指令來(lái)自二進(jìn)制翻譯。該Arm 解碼器只有區(qū)區(qū)2 個(gè)指令寬度（Cortex A8 級(jí)別）。 ），并且只有在二進(jìn)制翻譯無(wú)法高效處理時(shí)才會(huì)接管直接解碼Arm 指令。

同時(shí)，由于NVIDIA選擇在“軟層”解決問(wèn)題，因此Denver還具備其他架構(gòu)所不具備的可升級(jí)性。如果DCO得到改進(jìn)，NVIDIA可以進(jìn)一步部署新版本的DCO。

最終，丹佛的實(shí)際表現(xiàn)可謂驚艷。在SPECint2000測(cè)試中，Denver相比Cortex A15平均提升了35%，最大提升甚至高達(dá)67%：

更具體地說(shuō)，使用Denver核心的Tegra K1性能完全超越同時(shí)使用Cyclone核心的蘋(píng)果A7。與Intel Haswell核心賽揚(yáng)2955U相比，也有一個(gè)來(lái)回。

讀完本文，有些朋友可能會(huì)有疑問(wèn)。既然NVIDIA SoC的CPU不僅不弱，而且還和GPU一樣強(qiáng)大，為什么NVIDIA在手機(jī)和平板電腦領(lǐng)域卻做不到呢？最后，你就放棄了嗎？

很簡(jiǎn)單，因?yàn)樗麄兏揪筒幌肴?zhēng)奪這塊……

與我們這樣看熱鬧、不怕大事的普通用戶不同，NVIDIA對(duì)自家SoC的情況非常清楚。作為一個(gè)剛剛?cè)刖值男氯耍诨鶐?、基礎(chǔ)包、SDK、節(jié)能降耗等方面都處于后來(lái)者劣勢(shì)，與市場(chǎng)上這些根深蒂固的老黃牛競(jìng)爭(zhēng)是不明智的。

2014年還沒(méi)看到德州儀器退出手機(jī)SoC領(lǐng)域，Tegra已經(jīng)為小米3發(fā)布到了第四代，也算是一個(gè)好的開(kāi)始。交個(gè)朋友.

顯然，NVIDIA看到了諸如——AI等高性能移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)等SoC更好的應(yīng)用領(lǐng)域，說(shuō)白了就是自動(dòng)駕駛和機(jī)器人。

經(jīng)過(guò)Tegra K1和Tegra X1的過(guò)渡，Tegra Parker（即NVIDIA Drive PX）終于憑借改進(jìn)版的Denver2架構(gòu)成功進(jìn)入自動(dòng)駕駛階段。今年剛剛推出的NVIDIA Jetson Xavier 平臺(tái)帶來(lái)了名為Carmel 的自研架構(gòu)，實(shí)力無(wú)與倫比。其命令解碼達(dá)到了驚人的10寬度，在Denver的基礎(chǔ)上又向前邁進(jìn)了一大步。步。

據(jù)雷鋒網(wǎng)報(bào)道，當(dāng)前AI芯片領(lǐng)域在追求純粹AI計(jì)算的精簡(jiǎn)設(shè)計(jì)時(shí)，NVIDIA是唯一沒(méi)有放棄高性能CPU的公司。也是CPU、GPU、AI三部分平衡最好的公司。

所以，老朋友們，別再說(shuō)NVIDIA的“CPU不能支持GPI”了。 NVIDIA真的不是CPU不好，而是它太強(qiáng)大了，強(qiáng)大到已經(jīng)超出了我們熟悉的維度……