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苹果M1中隐藏神秘协处理器

2021-2-3 10:46| 发布者: 绝对有料| 查看: 4745| 评论: 0|原作者: 绝对有料

摘要：近日开发人员道格·约翰逊通过反向工程发现苹果M1处理器中存在名为AMX的协处理器，它不同于M1片上系统（SoC）中的神经网络引擎，甚至没有出现在苹果的各种宣传资料当中。这个神秘的AMX协处理器可以高效率地执行矩 .. ...

近日开发人员道格·约翰逊通过反向工程发现苹果M1处理器中存在名为AMX的协处理器，它不同于M1片上系统（SoC）中的神经网络引擎，甚至没有出现在苹果的各种宣传资料当中。

这个神秘的AMX协处理器可以高效率地执行矩阵运算（包括加、减、缩放和乘积操作），加速诸如图像处理、机器学习、语音和手写识别、人脸识别、数据压缩、音频和视频处理等任务。这或许就是M1能够在一些性能测试中击败酷睿i9等x86处理器的原因。

AMX协处理器同大家熟知的神经网络引擎有一定的区别，GPU和神经网络引擎属于加速器范畴。CPU、协处理器和加速器可以通过共享数据总线交换数据，CPU通常控制内存访问，而加速器通常具有自己的专用内存。加速器的这种架构可以在大规模计算中得到回报，但由于协调等方面的原因，对于较小的任务开销太高。

协处理器则不同，它可以监视从内存读取到CPU的指令流，并对特定指令做出反应，与此同时CPU会忽略这些指令，或者帮助协处理器处理这些指令，延迟更低。

协处理器执行的指令可以放在常规代码中，而不是单独的内存缓冲区中。对于涉及矩阵处理器的较小工作负载，AMX协处理器的效率将优于神经网络引擎。

当然要实现以上目标，苹果需要在微处理器的指令集架构中定义新的特定指令，使协处理器和CPU紧密集成。苹果并未公开AMX协处理器，而是为矩阵相关的数据计算提供了一些特殊的库或框架，比如图形格式转换和处理的vImage、线性代数行业标准BLAS、用于运行神经网络和训练的BNNS、用于信号处理的vDSP、用于求解线性方程组等运算的LAPACK。苹果向开发者提供这些库或框架，而无需关心它的底层实现方法。根据nod.ai的测试结果证明，苹果AMX协处理器执行矩阵乘法运算的效率比ARM v8.6的标准NEON指令高出约2倍，说明苹果的自定义AMX协处理器在机器学习和高性能计算工作中极具优势。

无独有偶，索尼PlayStation 5的片上处理器（SoC）也使用了大量定制设计，在CPU部分仍采用x86架构ZEN2核心的同时，RDNA2.0架构的GPU进行了深度定制以提供更强性能。在我们B站视频账号上也对此有过介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1bg4y1873K

PS5的图形处理核心删除了RDNA2.0 GPU中对VRS、Mesh Shader以及DXR等DirectX 12 Ultimate特性的支持，取而代之的是Geometry Engine和Intersection Engine，但对前面那些特效有同样的支持，只是实现细节与名称有所不同。

Geometry Engine为开发者提供了更好的多边形控制能力和地形隐面消除能力，Intersection Engine主要负责光线追踪的硬件加速处理，实现空间反射、环境光遮蔽、阴影画、全局光照等功能。更具体的细节需要索尼方面逐步解密才可了解。

SoC虽然行业中早已在定制芯片中采用，但由于商业保密的原因，这方面公开资料很少。作为电脑玩家，如果仅以DIY圈子内所了解的公开信息去看待这些定制芯片，往往会发现很多现象无法解释，进而得到错误结论，这是需要注意的。

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