从Arm的TCS23参考设计，看明年的手机性能提升

其实Arm前一阵已经正式发布了TCS23（TotalComputeSolutions23）平台，以及对应的IP产品，包括Cortex-X4、A720、A520这些Armv9架构的CPUIP，最新的Immortalis-G720——也就是基于Arm第五代GPU微架构的新IP，以及更新后的DSU。毫无疑问的，这些IP会成为接下来1-2年手机APSoC的焦点。

最近Arm特别在中国的媒体技术日上，花较多篇幅去谈这些IP及TCS23平台的组成细节。Arm从解决方案、CPU/GPU及相关IP、软件、安全四个方面做了比较大篇幅的分享。

几个核心IP应该是普罗大众最关心的，包括全面彻底迁往AArch64的CPUIP，新一代的ImmortalisGPU，以及新版DSU-120（DynamIQSharedUnit）。这几个组成部分，我们将另外撰文详述。

实际上Arm推的TCS23解决方案也已经是第3代了。大部分人对于“解决方案”于ArmIP这套生态的理解，应该就是将IP打包发售。但实际上，TCS是从设计角度，更综合、整体的范围去提升性能和效率的存在。

具体如上图所示，大部分人关心的是处在中间的环节，即Armv9架构及其上的存储与互联一致性、各种核心IP。实际TCS还包括图中的软件、开发工具，以及以先进工艺做ArmIP实施的物理IP。

Arm终端事业部产品管理高级总监KinjalDave说：“谈到解决方案，为什么Arm要采取这样一种全局的方法论来开发解决方案，不断推高性能、提高效率，本身变得越来越难且成本高昂。其实这对Arm来说，意味着我们每年推出的TCS在性能跟效率方面，都必须实现进步。所以，我们要采取一种平衡。”

Kinjal说Arm这些年来始终努力在benchmark和真实使用场景之间做平衡：“一方面，单独的IP要不断把它做强，另外一方面把这些单独的IP集合在一起时，总体的系统级别也要实现性能效率的双提升。”“为我们的合作伙伴提供融合了这些单独IP的系统级解决方案所带来的完整性能提升。”

随着摩尔定律的放缓，以及设计层面各种经典技术的全面上线，这两年单独IP微架构层面带来的性能和效率提升也远不及此前那么大了，从更系统的角度来做考量也是半导体链条上各个玩家的共识。

所以这篇文章我们就从TCS23整体的角度来看看这一代平台的改进，其中会涉及到上述IP，但不会过多深入。另外很难得的是，Arm特别用一个主题演讲的章节去谈了软件改进，包括编译器、SVE2指令、Android动态性能框架等，本文也会略有涉及。

TCS23参考设计

本文就不过多提单独IP的性能与效率变化了，包括Cortex-X4相比X3性能提升15%，Cortex-A720相比A715能效提升20%，Cortex-A520相比A510能效提升22%，DSU提升动态功耗表现、针对闲置与低负载场景的新功耗模式，Immortalis-G720性能提升15%、带宽用量降低40%等等。

不过Arm针对TCS23就FPGA级别做了参考设计，“代表真实的芯片设备”。Arm做参考设计的原因，一是IP越来越复杂，其次是系统中的许多特性是需要跨系统的，比如说这次Arm一直在谈的MTE（MemoryTaggingExtention）安全特性；

另外还包括“越来越多样化终端使用场景的出现”，以及“对这些芯片设计工作来说，在设计选择以及平衡方面的取舍难度也提高了。”

上面这张图就是ArmTCS23参考设计。大框架上CPU、GPU都用了这一代最新IP。不同核心组成的CPU集群，“与DSU-120共同连接到共享系统的背板（backplane）”；借助systemcache（SLC）所在的CoreLinkCI-700，一边连接到Immortalis-G720GPU。

这里CoreLinkCI-700作为存储系统的核心，为所有的IO流量提供一个汇聚点（也用于实现MTE）。同时，NI-700为所有其他流量提供一条通往DRAM独立的路径；“能进行QoS执行，允许不同的流量类型一起流动，而不会出现交叉流，或者互相阻塞的情况”。

系统级解决方案的奥义

参考设计的CPU部分，是1xCortex-X4,3xCortex-A720,4xCortex-A520的配置；DSU-120配了8MBL3cache。Arm认为1+3+4是性能和效率可达成均衡的配置方案。不过在多线程性能对比时，Arm也有基于1+5+2的搭配呈现。

Kinjal没有细谈这部分的配置。不过这里主要看的还是系统级别的工作。他强调CPU集群的关键首先是如何利用CPU和行为架构实现跨越三个层级的性能动态范围；其次影响CPU性能很重要的因素是DRAM延迟。

对于后者，一方面，“我们进行了DRAM结构性的静态延迟优化”，“首先是DynamIQ共享单元内和通往内存的路径中的时钟配置的选择，也就是在这个领域资源的竞争”——在这个过程里，需要进行DynamIQ时钟配置优化，“同时要最小化数量的选择”；

另一方面，还需要考虑“加载系统内存层面下的动态优先级别”，包括“GPU、摄像头以及其他多媒体管道等”，“它们可能要同时访问内存”。这些都要求在进行CPU集群配置时，做相应的考量。

在CPU集群的优化上，首先是基于“CPU核心微架构”提供“最为广泛的动态范围”，“跨越三层（CortexX4，CortexA720和CortexA520）”。其中包括DVFS动态调整，线程核心迁移等；适配各种负载场景、应对不同的性能目标。此间涵盖以最优化的效率，针对不同的运行场景，包括了分配多少CPU资源，如频率、响应、哪些核心参与等等。

“计算IP级的系统级解决方案，包括不同电源选择的模式，不同时钟选项的配置”，“在TCS23中我们添加了一个逻辑增强型降功耗的模式”。

“在解决方案层级，我们的电源控制固件的堆栈以及调度器一起工作，能实现基于不同的使用场景的选择，这点很关键。”Kinjal说，“TCS23解决方案中还有一个系统控制处理器，它能够协调传感器控制框架，在各个CPU内核以及DSU-120工作点之间移动的时候充分考虑到散热以及输电的一些限制因素。”“跨整个CPU集群，我们还实施了积极的时钟门控以及时空调节的机制，来节约动态功耗。”

另一个关键是细粒度的电源模式——这也是当代低功耗设计的精髓所在。上面这张图每种颜色代表“单独的电源连接供电”。Arm在此的工作之一就是管理供电的复杂性，“我们有专门用于电压供应的管理、电源传输、网络控制电源控制部件。

“这里电源控制部件是与调度器，以及操作系统的电源管理软件共同协调工作的。”

图形计算相关的部分，Arm强调了3个解决方案层面的关注点，分别是带宽、功耗，与安全性。“我们将ArmImmotalis-G720集成到TCS23解决方案中，配置了MMU-700，与GPU实现共同的优化”。其中的某些部分，也会在我们后续的IP文章GPU相关部分做更详尽的介绍——比如节约带宽的DeferredVertexShading延迟顶点着色。

从大方向来看，节约带宽方面的工作包括AFRC与AFBC无损压缩——管线不同阶段的数据压缩始终是GPU不变的话题之一，它对于DRAM访问需求的降低，提供更大的发热空间都有价值；IO一致性，将缓存维护开销降到最低，并由CoreLinkCI-700与Immortalis-G720合作，来达成性能的提升；以及利用大型系统高速缓存（systemcache），而且还有个“内存分配提示，优先考虑哪部分要存在高速缓存中”。

能效优化部分，一方面是利用针对每个shader核心的powergating，另外就是核心群组的节电模式等。“TCS23解决方案提供了一套完整的参考：Immortalis-G720驱动如何与我们的参考固件堆栈协同，实现电源控制、动态电压与频率的调节。”另外，“我们在GPU中也实施了积极的clockgating方案，用以管理动态功耗。”

安全性方面，MMU-700的集成对于支持DRAM保护内容的安全处理，以及支持Android虚拟化框架是至关重要的。

结合包括cache、连接至内存的延迟、floorplan以及内存支持方面的变化，参考设计达成综合的带宽吞吐，相比于前代提升了33%。

所以在总结性发言里，Kinjal再度强调的一点就是基于TCS全面计算解决方案，“Arm已经超越单个IP产品，为客户实现端到端系统级的优化，从而释放整个SoC系统全面性能”。这是TCS存在的核心价值。

软件带来的性能提升

除了这些比较多人关注的IP之外，如文首所述，TCS作为解决方案还涵盖了工具、软件、物理/POPIP等。这里我们再谈一谈工具和软件，TCS23不仅升级了IP，也升级了软件与工具。Arm终端事业部生态系统及工程高级总监GeraintNorth说Arm的工程师中，超过45%都是软件工程师，底层部分涵盖了驱动、Linux内核，往上则有软件框架、性能分析工具、开发者教学、最佳实践等。

软件自然是位于硬件之上的层级，这部分Geraint主要谈了64bit完全迁移、compiler编译器性能提升，以及ADPF（Android自适应性能框架）带来的软件层面的性能提升。

实际上就软件相关的主题演讲，Arm还特别花篇幅去谈了安全，包括MTE、PAC/BTI技术及对应生态——谈到与谷歌、Unity在安全特性上的合作，甚至在MTE（MemoryTaggingExtension）技术上，还特别找来快手、联发科、vivo这些合作伙伴站台。不过这次我们不会把笔墨放在安全问题上，即便这个问题就当代移动技术而言正变得格外重要。

有关64位生态迁移的话题，桎梏并不在芯片和操作系统厂商身上，而在最上层的App开发者身上。自11年以前，CPU层面提供64位支持（Cortex-A57/A53），以及2年后Android操作系统跟进，一直到今年Pixel7作为纯64位Android配置的手机问世，这仍然是个相当漫长的过程。而TCS23是彻底构建起纯64bit支持集群的一代。

从安全和性能两个角度来看，64位都显然是个更好的选择。安全方面，64bit提供更大的内存地址空间，在地址空间布局随机化（ASLR）等特性实现上会更为有效；也为Arm多番提及的MTE和PAC（PointerAuthentication）提供了实现基础。

而在性能方面，Arm给出了上面这张图。Cortex-A7x系列核心，从A76到A720的SPECint2006性能变化情况：32位与64位应用的性能差别是在逐步扩大的。至Cortex-A710这一代性能差距扩大至33%，且后续的IP上32位应用不再能获得性能红利。Geraint说：“这种差距的拉大，一部分是由于IP实施的决策，我们会把更加宝贵的时间以及硅面积集中在64位路径的优化之上。”

“软件方面也是如此，我们的编译器和库优化团队，都把工作重点聚焦在64位上。如果现在你还是在做32位的开发，那么我们做的这些工作可能就不能为你提供赋能。”即便目前历史遗留问题多少都还在，TCS23应当也意味着移动平台的64位攻坚战进入了尾声。

编译器方面，Geraint说过去3年时间里，LLVM实现了12%的性能提升。所以“这种工作是非常有价值的，因为它不仅提高了最新一代的CPU性能，不管这个设备是基于Armv8还是Armv9，当它搭载最新的工具链重新编译的时候，会普遍获得性能的提升”。

Geraint强调，Arm在LLVM上的投入有很大一部分是集中在了SVE2指令的性能提升的——也就是Armv9架构引入的矢量扩展。

Arm对于SVE2真正产生价值的目标是，“第一我们要确保SVE2的代码生成尽可能做好，这就意味着我们要保证LLVM能做矢量化的工作，同时又能确保LLVM能够矢量化目前它不能做到的事情。”也就是在LLVM可实现矢量化工作的基础上，做得比NEON更好，比如scatter/gather指令和predicted指令。

另一方面LLVM16版本引入了FunctionMulti-Versioning，“所以开发者能够更加容易确保其函数的利用和SVE2版本都能够生成，并且在运行的时候自动选择正确的版本”。“作为一个开发者你不必同时做两个二进位文件，或者每一次都进行CPU的检测。”这是为兼容性所做的考量。

不过我们知道，现阶段SVE2面临的一个实际问题还是在于利用率，和移动平台是否真正需要SVE2。所以Geraint特别提到SVE2对于图像处理非常适用。

他举了iToF（indirectTime-of-Flight）的例子，即用基于相位差的ToF方法来构建深度图。基于的Halide图像处理算法，都用Cortex-A720分别在FP32和FP16精度下跑，则SVE2相比NEON，分别有10%和23%的性能领先。这和SVE2的scatter/gather指令有很大的关系，也就是“从内存不连续部分检索数据”的效率。

软件相关的提升，还有个有趣的部分是AndroidAdaptabilityFramework动态性能自适应框架（ADPF）。ADPF为开发者提供了一些API，包括ADPFHintAPI，ThermalAPI，GameStateAPI等。比如其中的HintAPI，可让操作系统以更快的速度来进行CPU频率、资源的调节，达成性能需求或者节能；而ThermalAPI显然是温控相关的。

比如具体到PerformanceHintAPI，这个API存在的价值在于，它能为操作系统提供应用或游戏目标负载的更多信息，那么CPU可以更精准地调控资源——它比Linux内核的scheduler行为更高效。比如governor需要200ms从空闲状态拉升到最高频率，而在该工作完成后，频率还有个缓慢回落的过程。这些行为不够高效。

从应用或游戏直接把负载预期持续时间、目标发给操作系统，调度策略就会高效许多，可以减少掉帧、提升能效。Geraint说，PerformanceHintAPI的应用可确保正确的工作放在正确的核心上，“而不是用以前的工具如setAffinity进行猜测”。

Pixel手机将ADPF应用到了SurfaceFlinger（Android负责绘制应用UI的服务），减少了50%的掉帧、节电6%。PerformanceHintAPI在Android14成为必选项；Unity游戏引擎中，它也作为AdaptabilityPlugin插件存在。

还有个ADPFThermalAPI，Geraint也做了分享，包括在游戏《CandyClash》里的测试结果。其本质都在为达成更好的游戏体验，基于设备的热状态（thermalstate），动态适配游戏画面渲染质量（包括帧率、分辨率、LOD、贴图），则即便是老手机也不会发生过热，而且可稳帧、降低功耗，测试结果是平均帧提高25%，CPU功耗降低最多18%。

ADPF以及Unity的自适应性能特性显然是需要和ArmIP配合的。当然了另一方面这也需要开发者去使用对应的API。这类API理所应当的，不仅成为软件层面性能提升的组成部分，也是Arm加强生态粘性的关键。

就软件和工具，Kinjal聊到了当前市场需求热点之一的AI，机器学习。Arm在这方面的中间件和库主要是ArmNN与ArmComputeLibrary。

Kinjal说：“开发者每个季度都可以从Arm发布的最新软件库优化上实现更高的机器学习应用开发。”今年1月份，AndroidNN和ACL已经可以在谷歌应用商店下载；到2024年，两者都可以直接在GMS（GoogleMobileServices）上直接访问——在更广的范围内，成为Android的NN标准。

开发工具相关的，有个促成软件优化的改进，ProfileGuidedOptimization的性能提升。开发者借助PGO能够“收集应用执行需要的各类数据、信息，基于它进行优化，信息的收集能帮助大家了解到执行这个应用的瓶颈，从而有指导的进行调整，获得最大收益”。

Armv9架构通过名为ETE（EmbeddedTraceExtention）和TRBE（TRaceBufferExtention）的扩展，来捕捉这些数据，做“基于硬件的追踪”。最终在程序的binarysize、追踪捕获数据对性能方面都达成了影响最低。

明年手机性能提升的一些数字参考

最后来谈谈可能更多人关心的性能提升数字，其中的绝大部分应该都是上述参考设计的表现提升，也要考虑进软件层面的提升。既然是系统层面的，那就是高层级的系统测试了，对于反映未来手机性能变化应该相比IP层面的性能和能效提升数字更有价值。

首先上述对比是不同游戏，每一帧的DRAM带宽需求缩减。Arm测试了不少游戏。相比TCS22，最高可达成44%的带宽缩减，平均缩减幅度30%。换句话说就是片外主内存的依赖更低了，这对提升游戏能效表现是很有价值的。

这也对应地带来了20%的功耗节省（测试这些游戏在60fps下持续性能发挥）。“决定，这些节约下来的能耗，它们或被用于SoC功率的计算中，来实现性能进一步提升，或者又可以把它们存起来，从而实现更长电池续航的时间，让用户能够玩更长时间的游戏。”Kinjal说。

前文也部分提到了图形计算目标之一的带宽缩减，主要是DVS延迟顶点着色技术的加入，以及systemcache分配策略优化。

在GFXBench系统性能测试里，两个比较知名的测试项Manhattan3.0和AztecRuinsHigh中，TCS23分别有21%和20%的性能提升。这是更高的频率、更多的shader核心，外加系统级优化带来的。未来的游戏手机又可以期待以下了。

CPU方面，Arm主要给的是Geekbench6多线程测试，和Speedometer2.1网页浏览测试。需要注意的是，GB6的这个测试，TCS23这边的CPU搭配方法是1+5+2，多线程性能提升27%。

Kinjal解释说之所以这样搭配，是因为“越来越多的人们开始比较多线程指标，并且它也成为我们合作伙伴进行优化的一个目标。我们看到许多AAA级的游戏会产生高性能线程，而且数量正在不断增加，因此就对CPU集群持续的多线程性能提出了要求。我们通过这个基准测试来展示全新IP效率的提升以及制程技术的改进，可以满足持续多线程性能方面的要求。”

Speedometer这边是1+3+4，其中还加入了软件优化——即Arm与谷歌就Chromium的合作，开启PAC/BTI安全特性。软件优化达成的更高性能提升。

还有个CPU的对比，是比较CPU的机器学习性能，具体到对象识别、分类、人体姿势追踪等；比的主要就是Int8推理。不同核心的性能提升幅度，相比TCS22如上图所示。

图中右边是GPU的AI超分性能提升达成了4倍。这里面除了CPU、GPU算力加强，也在于ArmNN和ArmComputeLibrary的进化。

以上就是从解决方案层面Arm阐释的TCS23了。不过Kinjal提到，TCS23是个可伸缩的平台，面向广阔的客户端设备，不只是高端手机设备。比如说Immortalis-G720弹性缩放有下设Mali-G720/G620可选配；而在CPU集群方面，Cortex-A720核心有着对应的可伸缩选项。

“我们最新发布的产品也将推动下一代的旗舰智能手机。”Arm产品营销副总裁IanSmythe说。实际上他在开篇还展望了未来的TCS设计，如上图，包括BlackhawkCPU以及KrakeGPU等关键IP，“我们还着眼于未来。我们对CPU和GPU产品路线图的承诺更胜以往，在接下来的几年里，我们将在包括KrakeGPU和BlackhawkCPU等关键IP上加大投入，以满足合作伙伴对于计算和图形性能的要求。”