2017年9月4日 星期一

Kirin 970 NPU - 看圖說故事

Image Sensors World 看到了華為旗艦手機晶片 Kirin 970 中 NPU 的投影片
其中有趣的是第五張圖


"25X performance, 50X efficiency"
相較於 CPU 有著 25倍性能 與 50倍的效率
由於 Performance 有相當多比較的面向, 因此不清楚是用絕對的指標(total GFLOPs, or per core) 或是相對指標 (OPs/cycle/core), 甚至是實際應用的時間來做比對(eg. FPS)
但是若是 Efficiency 談的比較可能的是 Performance Per Watt (另外還有 area efficiency, 甚至一起綜合看)
Efficiency 比較上為了有較好的數字, 比較可能的是與大核等級的 CPU 相比, 因此這裡以 Kirin 970 中的 Cortex-A73 為對比
以 NEON 的 GFLOPS 來看2.4Ghz Cortex-A73 單核的 GFLOPs 為:
2.4Ghz * 4 lane * 2 mad * 2 unit = 38.4 GFLOPS 
(寫到這就知道 Performance 不是以絕對 GFLOPS 計算)
而若 TSMC 10nm 製程能將 2.4Ghz Cortex-A7x 最大功耗(Peak Power)壓低至 1 Watt/Core(這是個人經驗粗略推估數字), 那麼 50X 效率可以推得:
38.4 x 50 = 1920 GFLOPs/Watt =  1.92 TFlops/Watt
(寫到這覺得蠻剛好的)
又可以從投影片上得知華為對外宣稱其 Kirin 970 內的 NPU 有著高達 1.92 TFLOPS/s (FP16) computation throughput




那麼可以由上面的比較, 對於 NPU 的最大功耗能推估為 1 Watt
以此看推估觀察運作的功耗圖介於 0.3~0.7 Watt 看來也是合理的(畢竟應該有著 Thermal/Power 管理面向的 DVFS)


沒有留言:

Chisel 學習筆記 - Scala 與 Chisel 基礎語法

標題為筆記, 但這篇比較屬於心得 延續 上一篇 的環境建立, 這次計劃藉由 Jserv 最新的 課程安排 來學習 Chisel, 當然個人目標是能夠按照 Jserv 的課程規劃在 期限之內 完成 Lab 3, 由於個人並非 digital designer (現在這年紀也算老貓學...