Опыт использования новых маков с М1 начинает расставлять точки над i. Эти чипы быстрые. Очень быстрые. Но почему? В чем магия?
Я смотрел видео на Youtube, где автор купил iMac в прошлом году максимальной конфигурации. Машина с 40+ Gb ОЗУ стоила ему около 4000$. Он смотрел с недоверием, как его гипердорогой iMac был разнесен в пух и прах новеньким Mac mini с М1 на борту, который стоил около 700$.
В реальном мире, тест за тестом, макбуки с М1 не просто превосходят топовые компьютеры Intel прошлых поколений. Компьютеры Mac просто уничтожают их. С недоверием люди стали спрашивать, как такое возможно?
Если вы не один из этих людей, то вы пришли в правильное место. Здесь я расскажу простыми словами, что же такого сделали Apple с их М1. Особенно многих интересуют следующие вопросы:
В чем техническая причина того, что чип М1 такой быстрый?
Сделали ли Apple нечто экзотическое, чтобы добиться такого эффекта?
Легко ли будет Intel и AMD сделать то же самое, чтобы оставаться в гонке?
Конечно, вы пробовали гуглить эти вопросы. Если вы попытаетесь понять, что сделали Apple за поверхностными пояснениями, вас очень быстро завалит обилием технического жаргона. Например, “М1 использует блоки декодирования (very wide instruction decoders)”, “огромный буфер переупорядочивания (reorder buffer, ROB)” и т.д. Если вы не компьютерный гик, то подобные термины будут для вас просто чепухой.
Чтобы полностью погрузиться в тему, рекомендую к прочтению мою статью “What Does RISC and CISC Mean in 2020?“. В статье я объясняю, что такое микропроцессор CPU, а также разбираю концепции:
архитектура набора команд ISA
работа конвейера (Pipelining)
архитектура хранения и загрузки (load/store)
Микрокод vs микро-операции
Но если вы нетерпеливы, я опишу здесь кратко материал, достаточный для понимания этой статьи.
Что такое микропроцессор CPU?
Обычно, когда мы говорим о чипах от Intel или AMD, мы подразумеваем центральный процессор CPU. Как я уже писал в своей статье “RISC vs CISC”, процессор загружает инструкции из памяти, а затем каждая из них выполняется последовательно.
CPU на самом базовом уровне - это устройство с несколькими именованными ячейками памяти, называемыми регистрами, и некоторым количеством вычислительных юнитов, названных арифметико-вычислительным устройством ALU. ALU выполняет сложение, вычитание и другие простые математические операции. Тем не менее, эти устройства лишь соединены с регистрами CPU. Если вы хотите сложить два числа, то вы должны сначала их получить из памяти, а затем положить в регистры. Ниже приведено несколько примеров типичных инструкций, которые и RISC процессор, и М! В том числе выполняет:
load r1, 150
load r2, 200
add r1, r2
store r1, 310Здесь r1 и r2 - это регистры, о которых я говорил ранее. Современные RISC процессоры не способны выполнять операции над числами, которых нет в регистрах. Если даже числа лежат в оперативной памяти, то они все равно недоступны для CPU. Сначала их нужно поместить в два соответствующих регистра. В примере выше мы сначала сохраняем число из ячейки 150 в оперативной памяти в регистр r1, затем делаем то же самое для числа из ячейки 200 и сохраняем в регистре r2. Только после этого числа могут быть сложены инструкцией add. 
Концепция регистров стара. Например, на этом старом калькуляторе регистр - это механизм, который удерживает число, используемое в операции. Прямо как настоящий кассовый аппарат. Регистр - это “расположение”, где вы регистрируете входящее число.
M1 - это не центральный процессор
Очень важная вещь, которую нужно запомнить: М1 - это не только CPU. Это система множества чипов, лежащих в одной кремниевой обертке. CPU же - это один из этих чипов. Технически, М1 - это весь компьютер на одном чипе. Он содержит CPU, графический процессор GPU, память, контроллеры входа/выхода и множество других вещей, делающих компьютер компьютером. Это мы называем системой на чипе (system on the chip, SoC).
Сегодня, если вы покупаете чип - Intel или AMD - фактически вы покупаете большое число микропроцессоров в одной обертке. В прошлом у компьютеров было несколько физически отдельных чипов на материнской плате.
Сегодня у нас есть возможность поместить множество транзисторов на один чип, поэтому и Intel и AMD стали производить чипы со множеством микропроцессоров. Мы называем их “ядрами” процессора. Одно ядро, по сути, это полностью независимый чип, который может читать инструкции и исполнять их. Микрочип с несколькими CPU.
Долгое время это было сутью игры за повышение мощности: просто добавь еще ядер в CPU. Но кто-то взбунтовался в рядах производителей: один игрок на рынке чипов пошёл по своему пути.
Не такой уж засекреченный неоднородный способ вычислений от Apple
Вместо того, чтобы следовать аренду добавления ядер в процессор, Apple выбрала иную стратегию: они стали добавлять больше специализированных процессоров для выполнения конкретных задач. Преимущество заключается в том, что специализированные чипы, как правило, существенно быстрее выполняют свою задачу, затрачивая меньше энергии, чем CPU общего назначения.
Об этом способе было известно давно. Много лет уже как специализированные чипы GPU выполняют определенную задачу - обработку графики. Графические процессоры от Nvidia и AMD делают это гораздо быстрее, чем мог бы делать центральный процессор.
Apple лишь пошла более радикально по этому пути. Вместо множества ядер общего назначения, чип М1 внутри содержит:
Центральный процессор CPU - “мозги” системы на чипе. Выполняет большинство задач компьютера и программ
Графический процессор GPU - используется в обработке графики и изображения, в том числе и в играх.
Блок обработки изображений ISP - используется для увеличения производительности во время работы приложений по обработке графики.
Обработчик цифровых сигналов (digital signal processor, DSP) - Выполняет более сложные математические функции, чем центральный процессор, включая декомпрессию музыкальных файлов.
Блок нейронной обработки (Neural processing unit, NPU) - используется в топовых смартфонах, чтобы ускорить работу машинного обучения и AI.
Кодировщик видео (Video encoder/decoder) - для энергоэффективного преобразования видео разных форматов.
Блок безопасности (Secure Enclave) - шифрование, аутентификация и безопасность.
Блок единой памяти (Unified memory) - позволяет модулям чипа взаимодействовать максимально быстро.
Это только часть объяснения, почему люди, которые занимаются видео и графикой на компьютерах с процессором М1, отмечают прирост производительности. Дело в том, что задачи выполняются на том процессоре, который для этого был создан. Это позволяет относительно недорогому Mac mini с М1 на борту обработать графику, даже не вспотев, тогда как дорогой iMac с Intel запускает все свои кулеры охлаждения на полную мощность и все равно отстает от М1. Прочесть больше о неоднородном (heterogeneous) вычислении можно здесь: Apple M1 foreshadows Rise of RISC-V.
В чем особенность архитектуры Единой Памяти (UMA) от Apple?
Я немного лукавлю, когда говорю “Архитектура Единой Памяти (Unified Memory Architecture, UMA)”. Чтобы объяснить почему, вернемся на пару шагов назад.
Долгое время недорогие компьютеры имели центральный процессор с интегрированным графическим на одном чипе. Он работал медленно. В прошлом, когда говорили “интегрированная графика”, подразумевали “слабая графика”. Эти процессоры были слабы по нескольким причинам. Первая заключается в том, что память для центрального процессора и графического была разделена. Если данные от центрального процессора должны были быть переданы графическому, то он не мог просто сказать “На, держи и используй”. CPU должен был явно скопировать этот блок данных в память графического процессора.
CPU и GPU работают с памятью по-разному. Позволим себе привести аналогию из жизни: CPU хочет, чтобы официант подал блюдо как можно быстрее, и маленькие порции не заботят процессор. Представьте себе небольшой французский ресторан, где официанты катаются на роликах.
Графический процессор, напротив, жаждет большие порции и готов подождать ради этого. Он пожирает огромнейшие куски данных, потому что этот процессор - множество чипов, которые обрабатывают данные параллельно. Представьте американскую фастфуд-закусочную, где нужно немного подождать, пока прикатят тележку еды к твоему столику.
Зная разницу в способах работы с памятью у CPU и GPU, это было не самой лучшей идеей размещать их на одной плате. GPU постоянно “голодает”, пока ему подают маленькие порции методом французской сервировки. Как результат, не имело смысла ставить производительные GPU на один чип вместе с CPU. Так самые маленькие порции данных вполне могли быть “разжеваны” слабым графическим процессором.
Вторая причина слабой графики - производимое тепло мощными GPU. По этой причине нельзя было их интегрировать с CPU, не получив проблем с охлаждением. Большинство графических дискретных карт выглядит так, как карта ниже: огромные монстры с массивными кулерами. У них есть специально выделенная память, чтобы обрабатывать огромные блоки данных.
Поэтому эти карты выдают высокую производительность. Однако у них есть ахиллесова пята: если они хотят получить какие-либо данные из памяти CPU, то эти данные передаются по медным путям, называемым шиной PCIe. Попробуйте после долгой работы попить воду через тонкую соломинку. Она быстро дойдет до вашего рта, но пропускная способность будет недостаточной.
Блок единой памяти (UMA) Apple пытается решить эти проблемы без недостатков старомодной общей памяти. Они достигают этого следующим образом:
Больше нет специально ограждённых блоков памяти для CPU или GPU. Память доступна для обоих процессоров. Они используют одни и те же ячейки памяти, копирования больше нет.
Apple ставят память, которая способа выдавать большие порции данных быстро. В техническом лексиконе это называется низкой задержкой и высокой пропускной способностью (low latency and high throughput). Как следствие, соединения между двумя раздельными областями памяти не требуется.
Apple сумели снизить потребление энергии у GPU, поэтому относительно производительные графические процессоры теперь можно интегрировать на чип без перегрева. Процессоры ARM производят в целом меньше тепла, соответственно графический чип может позволить себе нагреться сильнее до допустимых температур, чем такой же чип на матрице от Intel или AMD.
Некоторые скажут, что единая память UMA - это не новинка, и это будет правдой. Различные системы в прошлом имели схожую архитектуру, однако в них, во-первых, требования к памяти не так сильно отличались, как требования от CPU и GPU. Во вторых, то, что Nvidia называют единой памятью, на самом деле не совсем таковой являлось. В мире Nvidia “единая память” - это когда программное обеспечение и железо работают так, чтобы бесшовно копировать данные между раздельными областями памяти CPU и GPU. С точки зрения программистов единая память от Apple и от Nvidia работают одинаково, но под капотом совершенно разная архитектура.
Конечно, есть и обратная сторона такой архитектуры памяти Apple. Обеспечение широкой пропускной способности памяти требует полной интеграции, что подразумевает отсутствие возможности апгрейда железа. Apple стремится минимизировать риски, в том числе работая над увеличением скорости работы SSD дисков.
Если системы SoC такие “умные”, то почему Intel и AMD не следуют той же стратегии?
Что же такого Apple делает, что не могут делать другие производители? В некоторой степени, делают. Многие производители добавляют все чаще специализированные со-процессоры. AMD тоже начали ставить более мощные графические процессоры в свои чипы, а также они постепенно двигаются к некоторой форме “систем на чипе”, называемых Accelerated Processing Unit APU, которые являются тоже комбинацией CPU и GPU на одном чипе.
Есть еще одна важная причина, почему AMD не спешат. Чип SoC - это весь компьютер на одном чипе. Это затрудняет бизнес для нынешних производителей компьютеров вроде HP или Dell. Позвольте мне прояснить позицию: если весь ваш бизнес заточен под производство двигателей для машины, то это будет необычно начинать производить и продавать целые машины.
В случае ARM же, напротив, это не проблема. Производители компьютерных деталей могут просто купить лицензию на производство ARM и другие чипы и производить SoC с теми компонентами, которые они подчищают полезными. Затем они отправят готовые макеты на завод производства полупроводников вроде GlobalFoundries или TSMC, которые уже сегодня производят чипы для ARM и Apple.
Здесь возникает большая проблема, связанная с бизнес-моделью Intel и AMD. Их модель основана на продаже процессоров общего назначения, которые покупатели просто вставляют в материнские платы. Любой желающий может просто купить материнскую плату, память, CPU и видеокарту от любого производителя и собрать их в одном компьютере.
Однако мы уже уходим от этого подхода. В новом мире SoC вы не собираете компоненты от разных производителей. Вместо этого вы собираете интеллектуальную собственность на производство. Вы покупаете чертежи видеокарты, CPU, модема, IO контроллеров и других деталей компьютера от разных вендоров и интегрируете их в собственном SoC. Сейчас ни Intel, ни AMD, ни Nvidia не планируют продавать лицензию на интеллектуальную собственность на производство SoC Dell, HP или любому другому производителю.
Конечно, Intel и AMD могут начать продавать произведенные SoC. Но из каких компонентов они будут состоять? У сборщиков компьютеров есть свои соображения на этот счет. В итоге эта ситуация может перерасти в конфликт между Intel, AMD, Microsoft, потому что произведенные чипы нуждаются и в программном обеспечении.
Для Apple все просто - они контролируют весь процесс производства. Они предоставляют, например, библиотеку Core ML для машинного обучения. Сторонние разработчиков не задумываются даже, работает ли их код с Core ML на CPU от Apple или Нейронном чипе (Neural Engine).
Гонка наращивания мощности CPU
Неоднородные вычисления (heterogeneous computing) - это только лишь одна из причин. Ядра общего назначения процессора М1, называемые Firestorm, действительно быстры. Это главное отличие от ARM процессоров прошлого, которые были слабы по сравнению с процессорами Intel и AMD.
Firestorm обгоняет большинство процессоров Intel и самый быстрый чип от AMD - Ryzen. Народная мудрость гласит, что этого никогда не должно произойти. Прежде чем поговорить о том, что делает Firestorm таким быстрым, важно понять концепции увеличения мощности процессора. В принципе, вы можете комбинировать два пути увеличения скорости:
Быстрее выполнять инструкции в последовательности.
Выполнять инструкции параллельно.
В далеких 80-х это было легко. Просто увеличьте частоту процессора, и инструкции будут выполнены быстрее. Цикл процессора - это когда чип выполняет какую-то операцию. Но эта операция может быть очень маленькой. Таким образом, инструкция может потребовать несколько тактов выполнения, так как состоит из нескольких мелких операций.
Тем не менее, сегодня увеличение частоты процессора становится почти неосуществимым. Это тот самый “Конец закона Мура”, о котором люди твердят последнее десятилетие. Таким образом, у нас остается только увеличивать количество выполняемых инструкций в параллели.
Много ядер или процессоры “исполнения вне очереди ОоОЕ”?
Как уже говорили, есть две опции:
Увеличить количество ядер в процессор, чтобы каждое работало в параллели и независимо.
Научить каждое ядро выполнять несколько инструкций параллельно.
С точки зрения разработчика, добавить ядер - это как добавить потоки (thread) выполнения. Каждое ядро работает как физический поток. Если вы не знаете, что такое поток, то можете воспринимать его как процесс, который выполняет какую-то задачу. С двумя ядрами CPU может выполнять две задачи параллельно в два потока. Задачей же может быть две какие-либо программы или одна и та же программа, запущенная дважды. Каждый поток имеет свое “место” в последовательности программных инструкций и временно хранит результаты выполнения.
В принципе, процессор может иметь одно ядро и выполнять программы в несколько потоков. В таком случае процессор прерывает один поток и сохраняет его состояние перед переключением на другой поток. Позже он переключится назад. Такая схема более-менее работоспособна, пока процессор не начинает часто переключаться из-за:
ожидания ввода данных пользователем
данных, которые приходят медленно из-за плохого интернета и других подобных случаев.
Это называется логическими потоками. Физические же потоки используют физические ядра для ускорения работоспособности.
Для разработчиков проблему составляют логические потоки, ведь под них необходимо специально писать мультипоточный код. Это сложно, а в прошлом это было едва ли не самой сложной задачей. Тем не менее, сервер со множеством логических потоков - это не сложно: каждый веб-запрос пользователя обрабатывается отдельным потоком. Таким образом, множество физических ядер дает ощутимое преимущество. Особенно для облачных вычислений.
Вот поэтому мы и видим процессоры ARM с безумными 128-мью ядрами. Этот чип был специально разработан для “облаков”. Вам не нужно сумасшедшую мощность от одного ядра, потому что в облачных сервисах важно наличие как максимального количества физических ядер на 1 Ватт мощности, чтобы обработать как можно больше запросов пользователей. Более подробно о многоядерных процессорах можно прочесть в статье Are Servers Next for Apple?.
Apple же на противоположной стороне спектра устройств. Они производят устройства для одного пользователя, и множество ядер - это небольшое преимущество. Покупатели ведь используют свои компьютеры для игр, видеоредакторов и разработки программ. Они хотят девайсы с мощной графикой.
Программы для пользовательского рынка обычно не используют много ядер компьютера. Например, игры работают прекрасно и на восьмиядерных процессорах, а 128 ядер - это трата ресурсов. Тут лучше меньше ядер, но более мощных.
Как работают процессоры Out-of-Order
Чем больше параллельно выполняемых инструкций, тем быстрее процессор. Принцип выполнения Out-of-order execution (ОоОЕ) заключается в том, что инструкции выполняются параллельно и при этом эта параллельность незаметна разработчикам программного обеспечения. Об альтернативном решении можно почитать здесь: Very Long Instruction Word Microprocessors.
Разработчики не должны писать код, чтобы воспользоваться преимуществами ОоОЕ. С точки зрения разработчика это выглядит так, как будто каждое ядро работает быстрее. Прошу заметить, что это не прямая альтернатива физическим потокам. Можно использовать оба варианта в зависимости от проблемы, которую необходимо решить. Чтобы понять, как работает ОоОЕ, нужно понимать принцип работы памяти компьютера. Запрашивание данных из одного расположения работает медленно, а процессор способен запрашивать данные параллельно. Следовательно, передача 1 байта информации займет столько же времени, сколько и 100 следующих байт.
Вот вам аналогия: посмотрите на подъемники на складе, например, на этих красных роботов на фото. Постоянные перемещения по пространству и быстрое взятие объектов из близлежащих ячеек хранения. Память компьютера похожа на это. Вы можете вытащить информацию осень быстро, если она лежит в близких друг к другу ячейках.
Данные пересылаются по шине данных (databus). Это похоже на дорогу или трубу между памятью и компонентами процессора, куда данные отправляются. В реальности мы имеем даже медные дорожки на плате. Чем шире шина, тем больше байт одновременно мы можем передать.
Процессор получает блок инструкций для выполнения полностью, но выполняет их одну за другой. Современные процессоры могут выполнять их по принципу Out-of-Order-execution. Это значит, что процессор анализирует инструкции на предмет зависимости между операциями.
01: mul r1, r2, r3 // r1 ← r2 × r3
02: add r4, r1, 5 // r4 ← r1 + 5
03: add r6, r2, 1 // r6 ← r2 + 1Умножение - довольно тяжелая операция, она требует несколько тактов процессора. Вторая операция из последовательности выше вынуждена подождать, когда будет выполнена первая операция, так как ей требуется ее результат. Но третья операция не зависит от первых двух. Следовательно, процессор с ОоОЕ может выполнить третью операцию параллельно первым двум в отдельном потоке.
В жизни инструкций может быть тысячи, но процессор все равно способен анализировать зависимости между ними. Процессор смотрит на входные данные каждой инструкции, зависят ли они от результатов других инструкций. Например, инструкция add r4, r1, 5 зависит от значения в регистре r1, которое является результатом операции умножения. Все эти связи складываются в проработанный граф операций, с которым CPU вполне справляется: узлы - это инструкции, а линии соединения - регистры.
CPU анализирует этот граф связей, чтобы понять, какие инструкции можно выполнять параллельно, а какие - отложить, так как их входные данные еще не были получены. Большинство операций будет выполнено еще до того, как процессор обозначит их завершенными. Со стороны же всё выглядит так, как будто инструкции были выполнены в том же порядке, в котором они были поданы процессору.
В принципе, у вас есть две формы параллелизма: одну разработчики программ должны учитывать при написании кода, а вторая - неявная, которая полагается на множество транзисторов, выполняющих их на CPU с помощью магии Out-of-Order-Execution. Для небольших процессоров с малым количеством транзисторов это не будет работать эффективно.
Именно магия OoOE и делает процессор М1 таким быстрым. На данный момент этот процессор быстрее чем любое решение от Intel или AMD, и все складывается так, как будто они и не догонят никогда Apple. Чтобы понять почему, мы должны погрузиться немного в детали.
Инструкции ISA и микро-операции
Я пропустил некоторые детали о работе ОоОЕ. Программы, загруженные в память, были собраны для конкретной архитектуры процессора ISA. Например, для x86, ARM, PowerPC, 68K, MIPS, AVR и других.
Для процессора x86 операция извлечения числа из памяти выглядит так:
MOV ax, 24У x86 регистры названы как ax, bx, cx и dx (мы ведь помним, что это именованные ячейки памяти в CPU). Такая же операция для процессора ARM будет выглядеть так:
LDR r0, 24Процессоры Intel и AMD построены на x86 архитектуре, а М1 от Apple - ARM. Внутри эти процессоры работают совершенно иначе, но программисты этого не видят. Мы описываем их работу микро-операциями (micro-ops, μops). С этими инструкциями железо Out-of-Order и работает.
Но почему ОоОЕ не может работать с обычным машинным кодом? Это потому что процессор вынужден хранить различную дополнительную информацию к инструкциям, чтобы иметь возможность выполнять их параллельно. Таким образом, обычная ARM инструкция может быть длиной 32 бита максимум (последовательность из 32 цифр: 0 и 1), а инструкции из микро-операций могут быть гораздо длиннее. Они содержат информацию о порядке исполнения.
01: mul r1, r2, r3 // r1 ← r2 × r3
02: add r4, r1, 5 // r4 ← r1 + 5
03: add r1, r2, 1 // r1 ← r2 + 1Как вы помните, мы выполняем операции 01 и 03 параллельно. И обе операции хранят результат своей работы в регистре r1. Если мы запишем результат 03 перед тем, как начнет выполняться операция 02, то вторая операция получит неверные входные данные. Следовательно, соблюдать очередность исполнения очень важно.Очередность выполнения хранится вместе с самой микро-операцией, а также хранятся и зависимости операций друг от друга.
Поэтому мы не можем написать программу специально под микро-операции, так как они содержат очень много дополнительной специфичной информации. Для двух различных ARM процессоров последовательность микро-операций может быть очень разной.
CPU может выполнять микро-операции очень быстро, потому что микро-операция - это одинарная очень простая операция. Обычно инструкции ISA могут быть очень сложными. Они состоят из множества команд, которые переводятся в микро-операции. Само слово “микро” происходит от сути операции, а не занимаемой ею памяти.
Для процессоров CISC зачастую нет других решений, кроме микро-операций, формирующих длинные последовательные цепочки. Это исключает использование ОоОЕ. Процессоры RISC же могут выбирать. Например, некоторые небольшие ARM процессоры не используют микро-операции. Но также они и не выполняют код с помощью ОоОЕ.
Почему выполнение ОоОЕ процессорами Intel и AMD уступает чипу М1?
Вы может быть удивлены, почему это имеет значение? Почему эта деталь важна для понимания, из-за чего Apple превосходит Intel и AMD? Суть заключается в том, как быстро вы сможете заполнить буфер микро-операций. Если у вас большой объем памяти, то ОоОЕ сможет быстрее найти независимые цепочки инструкций, которые могут быть выполнены параллельно. Но это имеет мало смысла, если у вас не получается быстро заполнять освободившееся пространство памяти после выполнения инструкций. Способность быстро заполнять буфер полагается на способность быстро нарезать машинный код на микро-операции. Устройства, которые этим занимаются, называются декодерами (decoder).
И тут мы наконец-то видим киллер-фичу процессора М1. Самый большой и “подлый” процессор Intel имеет на борту 4 декодера. А чип М1 - неслыханные 8 декодеров - значительно больше, чем кто бы то ни было до этого. Так можно заполнять буфер гораздо быстрее. Помимо этого, буфер для инструкций у чипа М1 больше в три раза, чем у среднего чипа в индустрии.
Почему Intel и AMD не могут добавить больше декодеров?
Здесь мы можем заметить “месть” процессоров RISC и начинаем понимать, почему чип М1 построен на базе ARM архитектуры. Видите ли, инструкция для процессора x86 может быть от 1 до 15 байтов длиной. Инструкция для RISC же фиксированной длинны - 4 байта. Почему это важно для нас? Дело в том, что разделение потока байтов на ограниченные инструкции, чтобы “накормить” ими восемь декодеров процессора параллельно, становится тривиальной задачей, если инструкции всегда одной и той же длины.
Тем не менее, декодеры в x86 не знают, где начнется следующая инструкция. Получается, что декодерам приходится анализировать и длину инструкций. Intel и AMD решила эту задачу топорно: декодер постоянно пытается определить, является ли выполняемая операция начальной точкой инструкции. Таким образом, процессор совершает очень много неудачных попыток. Это создает очень запутанную и сложную стадию декодирования, и из-за этого действительно сложно добавить больше декодеров. Но для Apple же это становится тривиальной задачей. Фактически, 4 декодера - это максимальное число возможных декодеров для Intel и AMD.
Это и есть главная причина, почему М1 ядра Firestorm могут обрабатывать в два раза больше инструкций, чем Intel и AMD, на той же частоте процессора.
Одни могут возразить, что инструкции CISC содержат больше микро-операций. х86 инструкция превращается в две микро-операции, тогда как ARM инструкция - это одна микро-операция. Затем 4 декодера х86 обработают такое же количество микро-операций за такт, какое 8 декодеров у CPU. К сожалению, такое происходит редко в жизни. Очень оптимизированный код для x86 редко использует сложные CISC инструкции, которые могли бы быть переведены во множество микро-операций. Фактически, большая часть этих инструкций будет переведено в одинарные микро-операции.
Тем не менее, эти простые инструкции х86 не помогают Intel и AMD. Несмотря на то, что инструкции длиной в 15 байтов - редкость, декодеры все равно должны быть готовы их обработать, и это и мешает производителям добавлять больше декодеров.
Но ядра процессора AMD Zen3 ведь быстрее, так?
Насколько я помню из последних бенчмарков, новейшие ядра AMD Zen3 немного быстрее, чем ядра М1 Firestorm. Но здесь есть небольшой трюк - ядра Zen3 работают на частоте 5 Гц, тогда как Firestorm работают на частоте 3.2 Гц. Ядра Zen3 лишь немного превосходят Firestorm, несмотря на то, что работают на частоте выше на 60%.
Но почему же Apple тоже не повышает частоту процессора? Ответ прост - чип станет горячее. Это одна из особенностей Apple - их компьютеры не требуют сильного охлаждения, в отличие от Intel и AMD. В сущности, ядра Firestorm превосходят Zen3, тогда как Zen3 вынужден оставаться в игре за счет гораздо большего перегрева. Apple просто не выбирают этот путь.
Если Apple захотят больше мощности, они добавят больше ядер, и это позволит дать больше производительности, не увеличивая сильно потребление энергии.
Будущее
Похоже, что AMD и Intel загнали себя в угол по двум фронтам:
У них нет бизнес-модели, чтобы так же легко продолжать стратегию разнородных вычислений (heterogenous computing) и следовать SoC разработкам.
Их устаревший набор инструкций CISC теперь преследует их, не позволяя улучшать мощности Out-of-Order.
Это не значит, что игра окончена. Они могут увеличивать частоту процессора и применять больше охлаждения, подбрасывать больше ядер и наращивать объем кэша CPU. В любом случае, оба производителя в невыгодном положении. Intel даже хуже, ведь они на данный этап официально проигрывают гонку производительности, а их GPU очень слабы для интеграции в чипах SoC.
Проблема с подбрасыванием большего числа ядер заключается в том, что ядер становится слишком много. Это хорошо только для серверных станций. Тем не менее, Amazon и Ampere атакуют рынок с их монструозными 128-ядерными процессорами. Это схоже с ситуацией, когда вы боретесь на восточном и западном фронте одновременно.
К счастью для Intel и AMD, Apple не продают свои чипы на рынок, поэтому пользователи вынуждены смириться с тем, что производители чипов им предлагают. Покупатели могут лишь спрыгнуть с корабля, но этот процесс медленный. Вы не сможете быстро сменить платформу, так как инвестировали в нее уже немало. А молодые профессионалы с деньгами, которые не успели еще выбрать свою платформу, могут инвестировать все больше в Apple, укрепляя свои позиции на премиум рынке и, следовательно, свои акции на рынке ПК.
