高階行動裝置對多媒體等視覺體驗的要求愈來愈高，促使行動處理器開發(fā)商大舉整合更多GPU核心，期借助平行運算能力，分散CPU運算負擔(dān)，進而強化繪圖與視覺表現(xiàn)。

　　在全球消費性市場中，智慧手機與平板裝置無疑是最熱門的產(chǎn)品，根據(jù)顧能（Gartner）所發(fā)布的最新預(yù)測指出，2013年手機出貨量將超過十八億支，較2012年成長3.7%；平板的出貨量將上看一億八千四百萬臺，成長42.7%，呈現(xiàn)高速增長態(tài)勢。

　　尤其值得關(guān)注的是高階行動裝置產(chǎn)品更不斷推陳出新，給用戶的視覺性應(yīng)用體驗已接近個人電腦（PC）、電視等級，即可提供豐富、流暢的二維（2D）或三維（3D）使用者繪圖介面（GUI）、視網(wǎng)膜（Retina）級的高畫質(zhì)、快速的網(wǎng)頁呈現(xiàn)及攝影功能，以及更逼真的3D游戲等。

　　在一臺小小的行動裝置上要達到這些使用體驗，對于開發(fā)者而言，設(shè)計門檻已愈來愈高。以3D游戲為例，要讓行動裝置達到與PC、電視同級的游戲體驗，須提升的視覺效果包括實體表現(xiàn)、動態(tài)照明、高動態(tài)范圍材質(zhì)（HDR Texture）、先進陰影效果、幾何細節(jié)、次表面散射（Subsurface Scattering），以及動態(tài)反射（Dynamic Reflection）等。

　　所幸，最關(guān)鍵的行動處理器架構(gòu)不斷升級，除出現(xiàn)整合中央處理器（CPU）和繪圖處理器（GPU）的異質(zhì)多核心架構(gòu)外，GPU的數(shù)量及處理能力也大幅提升，成為實現(xiàn)流暢、長時效視覺體驗的最大功臣。以下將剖析先進GPU在架構(gòu)上的變化與最新進展。

　　實現(xiàn)更酷炫繪圖功能　異質(zhì)多核心SoC勢不可當(dāng)

　　愈來愈多中高階行動裝置配置四核心CPU的行動處理器，以輝達（NVIDIA）的Tegra系列來說，自Tegra 3開始，就已進入4+1的多核心架構(gòu)，即四顆效能核心加一顆省電核心，而最新一代的Tegra 4，同樣采用4+1的多核心架構(gòu)，但處理器核心從前代的Cortex-A9提升為Cortex-A15；至于Tegra 4i則仍采用Cortex-A9（r4）CPU。

　　雖然CPU的數(shù)目愈多，意味著處理效能也跟著提升，但因CPU的序列處理特性，愈多核心意味著應(yīng)用程式撰寫亦愈困難；相較之下，由于GPU具備平行處理特性，能以近線性化來擴充效能，因此增加GPU數(shù)目所提升的效益，會比CPU顯著許多。

　　在此情況下，整合CPU與GPU的異質(zhì)多核心架構(gòu)，就成了必然之勢。而當(dāng)GPU核心更多，也讓開發(fā)者有更大空間和彈性去做出更酷的繪圖效果、更細膩的細節(jié)表現(xiàn)及更生動的情境塑造，讓行動視覺與游戲的體驗大幅提升。

　　Tegra 4的GPU子系統(tǒng)就是很好的例子，它從前代的十二顆GeForce GPU核心，一舉提高到七十二顆，六倍的核心數(shù)也帶來六倍于Tegra 3的繪圖效能。Tegra 4及Tegra 3在GPU效能表現(xiàn)上的差異，請參考表1。在系統(tǒng)配置上，其架構(gòu)中有所謂的頂點著色器（Vertex Shader）和畫素著色器（Pixel Shader）；前者讓工程師可自訂場景（Scene）中頂點的轉(zhuǎn)換過程，后者則是用來控制畫面上每個畫素的著色計算。

　　更進一步來看，Tegra 4的作法是將七十二顆GeForce核心拆分為二十四顆Vertex Shader與四十八顆Pixel Shader。其中每四顆Vertex Shader組成一組頂點處理引擎（Vertex Processing Engine， VPE），所以有六顆VPE，分別具有16KB、96-entry快取記憶體，能夠有效降低向外部晶片存取資料的需求。在相同時脈下，新的GeForce核心可以帶來1.5倍于Tegra 3的效能，而前后代Vertex Shader數(shù)量相差六倍，相乘之下差距達九倍之多。 此外，Tegar 4總共具有四組畫素管線（Pixel Fragment Shader Pipeline），每組畫素管線可細分為三組算術(shù)邏輯單元（ALU），每個ALU則是由四顆GeForce核心（即Pixel Shader）組成。在實際運作時，會以ALU做為最小層級的單元，并稱為多功能處理單元（Multi-Function Unit， MFU），因此Tegar 4總共具有十二組MFU，MFU可執(zhí)行函數(shù)、三角函數(shù)、對數(shù)、倒數(shù)、平方根及MOV等指令（組合語言中的復(fù)制）（圖1、2）。

　　圖1 Tegra4的邏輯性繪圖處理管線流程圖

　　圖2 Tegra 4的GPU架構(gòu)方塊圖

　　降低多核心SoC耗電量　架構(gòu)設(shè)計擔(dān)當(dāng)重任

　　對于行動裝置而言，電池的使用壽命與效能/功能表現(xiàn)占有同樣重要的地位。同樣是四核心行動晶片，因個別架構(gòu)不同，往往也有不同的效能與功耗表現(xiàn)。以Tegra 4來說，除采用安謀國際（ARM）最先進的CPU核心外，透過可變對稱式多重處理（vSMP）架構(gòu)，可依照使用需求進行調(diào)配，讓四顆效能核心發(fā)揮最大處理能力，并可視工作量，分別自動啟用及停用各顆核心，以大幅節(jié)省電力。

　　為了提升續(xù)航力，Tegra 4延續(xù)Tegra 3的省電概念，在晶片中加入第五顆處理器核心，不過名稱從協(xié)同核心（Companion Core）改為省電核心（Battery Saver Core）。當(dāng)裝置處于背景處理郵件、社交軟體同步，或是播放影片、音樂等低效能需求情境時，系統(tǒng)將關(guān)閉效能核心，并使用省電核心負責(zé)執(zhí)行程式。

　　就晶片設(shè)計觀之，多核心處理器必定會面臨記憶體頻寬和整體系統(tǒng)功率的重大瓶頸，為了因應(yīng)此議題，Tegra 4提出雙通道（2x32位元）的記憶體子系統(tǒng)作法。此外，為減少對晶片外記憶體的存取使用需求，Tegra 4的GPU架構(gòu)中規(guī)畫頂點、畫素、材質(zhì)（Texture）專用的快取記憶體，讓運算任務(wù)盡量在晶片內(nèi)部完成，以提升處理效益和降低功耗。

　　另一個降低系統(tǒng)單晶片（SoC）功耗的重要策略，就是采用先進的電源管理技術(shù)。以Tegra 4來說，即采用多層級時脈閘控（Multiple Levels of Clock Gating）、顯示要求群組（Display Request Groupig）、動態(tài)電壓與頻率調(diào)節(jié)（DVFS）等多種電源管理技術(shù)，針對不同使用情境將電源需求降至最低。

　　運算型攝影架構(gòu)助力　行動裝置影像效能升級

　　再從應(yīng)用端來看GPU架構(gòu)的發(fā)展，今日的使用者非常仰賴行動裝置來進行照相和和錄影功能，且希望達到專業(yè)級的效果。不過，相較于相機，手機或平板裝置在先天性上就難以配置太大的鏡頭，這時想得到高品質(zhì)的影像，就得靠更先進的影像處理技術(shù)，甚至是運用電腦演算法來創(chuàng)造影像。

　　為了提升消費型行動影像體驗，真正捕捉到「稍縱即逝」的瞬間畫面，Tegra 4內(nèi)建Chimera運算型攝影架構(gòu)，它融合CPU、GPU及影像訊號處理器（ISP）的處理能力，讓裝置制造商得以大幅強化行動影像。在此架構(gòu)下，行動裝置能夠即時擷取高品質(zhì)的Always-On高動態(tài)范圍照片和影片、高動態(tài)范圍全景攝影和持續(xù)的點觸追蹤（Tap-to-Track）等功能。

　　以高動態(tài)范圍全景攝影來說，其中運用廣角或「魚眼」鏡頭的效果，通常是只在昂貴的數(shù)位單眼相機才具備的功能。Chimera架構(gòu)讓相機在移動時即可擷取場景，毋須依循特定的方位進行掃描，并可任意從左右、上下或?qū)蔷€等方向移動，讓使用者可隨心所欲運用更多角度和任何順序的影像，即時「描繪」一張全景相片。 持續(xù)型Tap-to-Track技術(shù)則讓使用者能在拍照時，針對場景中的一個人物或物件進行自動曝光和鎖定，隨后無論對焦主體移動位置，或者相機調(diào)整到另一個更好的拍攝角度，相機都會自動追蹤原先已鎖定的主體。持續(xù)型的Tap-to-track功能也能隨著相機移動調(diào)整曝光，避免影像主體或背景有曝光不足或過度曝光的現(xiàn)象。

　　更進一步來看，Chimera架構(gòu)能為人所不能的原因，憑藉的是其影像處理的速度高達每秒執(zhí)行約一千億次的數(shù)學(xué)運算。同時，它導(dǎo)入了許多先進演算法，包括運用X光電腦斷層掃描（CT）器、深度太空望遠鏡和間諜衛(wèi)星所使用的電腦運算技術(shù)，進而排除從前無法解決的問題，讓行動影像的呈現(xiàn)效果就像人類肉眼看到的世界一樣，有很多不同的景物、地點和場景，并富含各種的光線變化。

　　異質(zhì)多核心SoC擴張應(yīng)用版圖

　　異質(zhì)多核心的SoC架構(gòu)的優(yōu)勢明顯，加上由行動市場所驅(qū)動的技術(shù)演進日漸成熟，使得更多嵌入式應(yīng)用也開始選擇導(dǎo)入這類的行動處理器，其中一個快速成長的市場，即是車用電子領(lǐng)域，特別是車內(nèi)資訊娛樂（IVI）系統(tǒng)、數(shù)位儀表板、駕駛支援等應(yīng)用，皆仰賴更強大的GPU/CPU來加以支援。

　　以IVI系統(tǒng)來說，須要提供逼真的3D地圖和地形、時髦流暢的使用者介面，以及功能豐富的音訊系統(tǒng)。透過在行動應(yīng)用已證實可行的Tegra行動處理器，汽車制造商可以更快將這些功能整合至車輛當(dāng)中。在視覺處理方面，輝達即特別為車商開發(fā)出基于Tegra行動處理器的視覺運算模組（Visual Computing Module， VCM）。

　　相較于更新周期較長的其他車載電子系統(tǒng)，汽車用戶期待自己的IVI系統(tǒng)和行動應(yīng)用有相似的體驗。透過這套VCM模組式設(shè)計，車商就能將快速發(fā)展的行動處理器技術(shù)獨立出來開發(fā)與整合，進而能在不同的車款中快速建置IVI車載系統(tǒng)，此舉也有助于大幅節(jié)省開發(fā)時間和成本。

　　舉例來說，知名汽車品牌商奧迪（Audi）即導(dǎo)入VCM并推出具連網(wǎng)功能的Audi MIB系統(tǒng)，讓Audi Connect平臺可隨時完整更新Google地球影像和Google地圖街景服務(wù)的360度全景圖。它同時也能實現(xiàn)其他網(wǎng)路資料的傳輸，如即時汽油價、天氣預(yù)測及Google本地搜尋的有用資訊。

　　挑選CPU與GPU　軟體開發(fā)支援/開發(fā)工具成指標(biāo)

　　除了先進的硬體功能外，軟體開發(fā)的支援及開發(fā)工具也是開發(fā)者選擇GPU/CPU的關(guān)鍵。如前所述，Tegra系列的彈性化架構(gòu)，讓開發(fā)者能運用客制化的演算法來調(diào)整GPU架構(gòu)，進而得到更突出的視覺效果。不僅如此，在Tegra開發(fā)人員工具（Tegra Android Developer Pack）中支持包括CPU采樣分析（Tegra Profiler）和GPU分析（PerfHUD ES）等功能，Nsight Tegra則提供Android本地端的開發(fā)環(huán)境，讓開發(fā)者能更方便且快速的達成工作目標(biāo)。

　　在更高的GPU繪圖效能帶動下，可以預(yù)見行動或車載裝置將能享有更佳的視覺體驗。另一個值得關(guān)注的發(fā)展，則是未來透過瀏覽器實現(xiàn)3D場景、高畫質(zhì)顯示及快速反應(yīng)游戲的需求將會浮現(xiàn)，背后驅(qū)動的力量則來自HTML5及WebGL等技術(shù)的發(fā)展。

　　事實上，HTML5已能支援GPU的應(yīng)用，愈來愈多瀏覽器也開始運用GPU來加速其視覺表現(xiàn)。在跨裝置、跨平臺的網(wǎng)站上提供強大視覺內(nèi)容的時代即將來臨，這將會帶來很大的商機，當(dāng)然，挑戰(zhàn)也不小呢！