TSMC beginnt mit der Herstellung der ersten Muster des A6-Prozessors von Apple?.
Hallo SamaGame-Leser, der weltweit größte On-Demand-Chipsatzhersteller hat angeblich mit der Herstellung der ersten Musterprozessoren von Apples nächster Prozessorgeneration begonnen: dem A6 für seine mobilen Geräte. Nach Angaben der Industrie wird erwartet, dass die ersten Produktionseinheiten im ersten Quartal des nächsten Jahres hergestellt werden, während die Massenproduktion im zweiten Quartal beginnen wird.
Laut verschiedenen Quellen wird der neue Prozessor um einen 28-Nanometer-Prozess und 3D-Stacking-Technologien herum aufgebaut sein, die auf den Konstruktionsmethoden von TSMC aufbauen. Die Industrie glaubt, dass die Herstellung dieses Apple-Prozessors durch TSMC dem Unternehmen erheblich dabei helfen wird, seine Endergebnisse im nächsten Jahr zu verbessern. Derzeit sind alle Produktionslinien dieses Unternehmens von anderen Unternehmen besetzt, darunter Qualcomm und Nvidia, aber TSMC möchte mit Apple als vorrangigem Kunden zusammenarbeiten und plant, seine Produktionslinien an die Bestellungen von Apple anzupassen.
Die große Frage, unabhängig davon, wer den neuen A6 herstellen wird, lautet jedoch: Wird es Apples erster Skalarprozessor sein?
Makro bedeutet groß:
Der Begriff Makro bedeutet laut der Royal Spanish Academy groß: Makroökonomie spricht oder erklärt die Besonderheiten der Weltwirtschaft, ein Makrokonzert ist ein Konzert mit vielen Gastkünstlern und so weiter eine lange Liste von Begriffen. In der Informatik ändert sich das Wort jedoch je nachdem, wo und wofür es verwendet wird.
Der Begriff „Skalar“ bedeutet im Gegensatz zu Vektor einen einzelnen Wert. Ein Vektorprozessor nimmt die Werte eines Vektors, wie zum Beispiel:
10 14 666 22 84 53 45 25 14 47 91
Und mit einer einzigen Anweisung führt es dieselbe Operation für das gesamte Array von Vektorwerten aus, z. B. die Multiplikation mit einem Skalarwert oder mit einem anderen Vektor.
Wenn Sie große Datenmengen haben (z. B. bei der Arbeit mit Bildern), helfen Vektorprozessoren sehr, Prozesse zu beschleunigen. Die Unternehmen, die eingebettete Vektorprozessoren entworfen und hergestellt haben, sind jedoch verschwunden, verdrängt von Intel und von Herstellern von Grafik-GPUs, die jetzt die Ausführung von Code auf den Kernen ihrer Karten ermöglichen, um Prozesse zu beschleunigen.
Apple hat bei der Arbeit mit den G4- und G5-Prozessoren einen Vektorprozessor namens Velocity Engine eingebaut, um die Leistung dieser Maschinen zu steigern: Mit dem Sprung zu Intel hat es die Optionen dieses Herstellers aufgenommen, aber es stimmt, dass in allen neuesten Apple Prozessoren, PPC oder Intel gibt es Möglichkeiten, den Datenverkehr vektorbasiert zu beschleunigen.
Aber Vektoren sind Gruppen von Daten, auf denen die gleiche Operation ausgeführt wird: Skalar ist nur ein einzelner Wert, was impliziert, dass … warum wollen wir einen Superprozessor, der Mathematik mit einem einzigen Wert durchführt?
Parallele Prozessschleifen:
Wie die mit dem Patent verbundene Dokumentation zeigt, verbessert eine Erhöhung der Frequenz der Prozessoren ihre Leistung nicht, da die meiste kommerzielle Software nicht für die Verwendung langer Pipelines optimiert ist.
Beim Rechnen ist eine Pipeline oder Pipe ein Satz von Elementen, die Daten verarbeiten, die in Reihe geschaltet sind, wobei die Ausgabe eines Elements die Eingabe des nächsten ist. Pipeline-Elemente werden im Allgemeinen parallel ausgeführt, in diesen Fällen muss eine Pufferung zwischen den Elementen eingefügt werden. Für alle Zwecke gilt: Je größer die Anzahl der Pipelines und je länger sie sind, desto größer ist die Menge an berechneten Daten, die der Prozessor erzeugen kann.
Das Problem bei kommerzieller Software besteht darin, dass die meisten davon auf kurze Pipelines ausgelegt sind und den vollen Umfang des Prozessors erst nutzen, wenn 2-3 Jahre vergangen sind, in denen die Software ausgereift ist und sich an diese Technologie anpassen kann und erst nachdem die Software aktualisiert werden musste, um Hardwarearchitekturen anzupassen.
Die Erfindung:
Der makroskalare Prozessor löst das Problem von Schleifen (Zyklen), die bei Daten innerhalb des Prozessors auftreten, auf eine neue Art und Weise: Zur Kompilierzeit generiert er eine Reihe sekundärer Anweisungen, sodass, wenn eine von den verarbeiteten Daten abhängige Schleife beendet wird, der nächste Satz von Die Anweisungen können nun ausgeführt werden.
Anstatt auf das Ende einer Schleife zu warten, um die Daten an die nächste fragliche Pipeline weiterzuleiten, bereitet das System bei der makroskalaren Technik die nächste Pipeline vor, die bereit ist, die Daten von der vorherigen zu empfangen und mit der Verarbeitung der Informationen zu beginnen. Dadurch können zu jedem Zeitpunkt mehrere Pipelines parallel ausgeführt werden und es ist auch möglich, während der Ausführung jeder Schleife zusätzliche Anweisungen auszuführen.
Viele der Informationen in Apples Patent sind auf die Kompilierung von Code ausgerichtet, der notwendig ist, um die Vorteile der makroskalaren Architektur zu nutzen. Im Wesentlichen muss der Compiler den Workflow analysieren und verstehen, welche Entscheidungen zur Laufzeit getroffen werden müssen, damit der Prozessor versteht. dass Sie eine alternative Pipeline öffnen müssen.
Die Vorteile dieser Technologie sind zwei: höhere Geschwindigkeit bei gleicher Prozessorgeschwindigkeit und geringerer Verbrauch: beides wichtige Eigenschaften innerhalb eines Prozessors für mobile Geräte. Und das ist vor allem in Sachen Autonomie ein großer Vorteil für alle Nutzer.
