|
По време на вчерашната специална конференция по микроелектроника Hot Chips в Калифорния, специалистите на Samsung презентираха чертежите на тайнствените процесорни ядра М1 с кодово име Mongoose, които се използват в чиповете на смартфоните S7 и S7 Edge. 
В международните версии на тези Android смартфони се използва 14 нанометровата FinFET система-върху-чипа Exynos 8890. Чипът разполага с четири стандартни процесорни ядра Cortex-A53 (1,6 GHz) и четири ядра М1 с тактова честота 2,3 и 2,6 GHz. Ядрата М1 само за три години бяха проектирани и създадени от нулата по собствен проект на Samsung. В бенчмарка, Exynos 8890 е малко по-бавен от чипа на iPhone 6S A9 в едноядрен режим, но е по-бърз при многоядрените задачи. Сега стана ясно защо. Един от главните модули на ядрото М1 е модулът за предсказване на условните преходи. Предсказването на преходите намалява престоя на конвейера, защото дава възможност за предварително зареждане на следващите инструкции веднага след условния преход. Прогнозирането на разклоненията в компютърните програми е критично важно и дава възможност за оптимално използване на изчислителните ресурси на процесора. 
Предсказването на изпълнението на съответното разклонение от условните преходи е стандартна техника във всички процесори. Още първите SPARC и MIPS процесори използваха примитивен статичен метод за предсказване, когато в конвейера се поставят инструкциите разположени директно след инструкцията за условен преход. Сега се използват динамични методи. Оказа се, че в М1 ядрото се използва предсказване на преходите с помощта на невронна мрежа. Това е сравнително нов тип прогнозиране и предсказване, който теоретично бе създаден през 1999 година от професор Лучан Витан (Lucian Vintan). След това тази технология се разви експлозивно. Ключово преимущество на предсказването чрез невронна мрежа е линейния ръст на ресурсите при увеличаване историята на преходите. В класическото предсказване за изпълнението на условния преход консумацията на ресурси расте експоненциално при увеличаване историята на преходите. Невронните мрежи могат да се самообучават и по-ефективно предсказват преходите при изпълнението на различните програми. 
Въпреки бурното развитие на тази област, досега нямаше данни за нито един масов процесор, който да използва невронна мрежа за предсказване. Причина за това е, че процесорните модули за предсказване на преходите са най-ревностно пазената тайна в полупроводниковата област. Производителите дори не патентоват своите предиктори, за да издадат тяхната работа на конкуренцията, както и че е трудно да се докаже нарушението на патента. Samsung стана първата компания, която официално обяви, че използва невронна мрежа за предсказване на преходите. |
