DynamIQ: что это такое, для чего нужно, как работает

В описаниях современных чипсетов, используемых в смартфонах и планшетах, часто можно встретить такой термин как DynamIQ.

В принципе, разной зауми в таких документах более чем достаточно, однако далеко не вся она – маркетинговая лапша на уши болтовня.

Эта технология, созданная компанией ARM, стала очередным шагом в цепи развития процессоров, выведшим их на новый уровень как в отношении производительности, так и в плане энергопотребления.

Что было вначале

В ходе эволюции процессоров, в первую очередь – мобильных, производительность очень быстро… не то чтобы ушла на второй план, но сравнялась по актуальности с энергоэффективностью.

Кому нужен могучий смартфон, если его приходится подзаряжать раз в несколько часов. Или же он весит как кирпич из-за громадного аккумулятора.

С появлением многоядерных систем ситуация начала улучшаться. Компания ARM, занимающаяся разработкой ядер, которые в том или ином виде используют все современные чипмейкеры, в 2012 году представила технологию big.LITTLE.


CPU чипсета делался на два кластера. Один из них был составлен мощными, но прожорливыми ядрами, второй – слабыми – но экономичными. Большую часть времени смартфон не требует максимального использования процессорных ресурсов.

Работа с мобильными сетями, фоновые процессы – для этого вполне хватает минимальной производительности. А когда пользователь смотрит видео, играет в игры или нагружает девайс как-то еще – запускается максимальная мощность вычислений.

Первое поколение технологии было примитивным. Многозадачный софт в те времена только начинал развиваться, поэтому разработчики чипсетов пошли по простому пути. Одновременно работал только один из кластеров. Второй в это время простаивал.

Дальнейшее развитие

Очевидно, что иметь восемь ядер и пользоваться только половиной из них – не самое лучшее решение. Со временем появилась улучшенная версия архитектуры под названием big.LITTLE MP.

Ничего особо головоломного новинка не содержала: просто при необходимости оба кластера можно было задействовать параллельно.

Поначалу структура CPU на основе big.LITTLE была симметричной и включала, как правило, четыре мощных и четыре экономных ядра.

Однако для смартфонов среднего класса такое решение было не самым оптимальным, в отличие от флагманских устройств, на которых, как обычно, и обкатывают «последний писк» технологии. Поэтому в линейках чипмейкеров появились асимметричные модели.


Создатели процессоров для настольных систем и ноутбуков длительное время игнорировали технологию, однако со временем трон под ними зашатался.

Уже к 2017 году аналогичные решения начали использовать не только в RISC процессорах, но и в x86, построенных по CISC архитектуре, которая сама по себе особой экономичностью не отличалась и держалась на рынке исключительно благодаря «блату» успевших первыми Intel и AMD.

Но чипы становились все мощнее, уменьшение нанометража не спасало, и требовались многие решения.

Что же такое DynamIQ?

Как и было сказано, эта технология представляет собой следующий шаг в развитии многоядерных систем. А он напрашивается сам собой. Если можно коммутировать кластеры, состоящие из разных типов ядер, то что мешает переключать каждое из ядер в отдельности?

Более того, учитывая многозадачность современных операционных систем, очень заманчиво для каждого процесса выделять оптимальную конфигурацию ядер, да еще менять ее динамически, в зависимости от текущего потребления ресурсов.

Именно так и работает DynamIQ. Кроме реальных гомогенных кластеров в ходе работы CPU создаются виртуальные гетерогенные.

Особенно это актуально в свете развития систем искусственного интеллекта, производительность которого при подобном подходе возрастает даже не в разы, а на порядки. Как заявляет сама ARM – приблизительно в 50 раз.

Применительно к практике мы наблюдаем появление во флагманском, субфлагманском и верхне-среднем сегментах чипов нового тренда.

Теперь их структура содержит три кластера. Как правило, она включает одно суперъядро, три высокопроизводительных и четыре энергоэффективных, хотя встречаются и другие конфигурации.

Весь этот набор задействуется для тех или иных процессов в любых оптимальных сочетаниях.

Но это еще не все

Чипсет состоит не из одного CPU: в нем множество самых разных блоков. Графический ускоритель, нейропроцессор, процессор обработки изображений, а также разнообразные контроллеры внешних систем: памяти, сетей и т.п.

DynamIQ предусматривает активное взаимодействие не только единиц центрального процессора между собой, но и со всем этим обрамлением.

В результате достигается выигрыш не только и не столько в энергопотреблении, но в другой, не менее важной характеристике – времени задержки. Да, для смартфонов это не так уж критично, но ведь ARM создает чипы не только для них.


А вот, например, для беспилотных авто это просто жизненно важный показатель. По этой же причине разработчики 5G сетей в число основных приоритетов ставили именно задержку, хотя скорость тоже возросла.

Это позволило обрабатывать большое число одновременных процессов, без чего автопилот просто не сможет нормально функционировать. А значит, для решения этих задач понадобились не только новые модемы, но и новые процессоры.

В заключение

Сегодня чипсеты, не использующие DynamIQ… нет, пока что выпускают. Но все они относятся к бюджетному сегменту, да и разработаны несколькими годами ранее. В новинках же эта технология ультимативна.

В сочетании с очередным поколением архитектуры ARMv.9 эти чипсеты на голову превосходят своих предшественников по возможностям.

Пока что рано об этом говорить, но традиционная восьмиядерная схема близится к своему логическому завершению.


Как двумя десятилетиями ранее стало невозможно до бесконечности наращивать производительность одноядерных систем, просто увеличивая тактовую частоту, так сегодня и восемь ядер подошли к логическому финалу своего развития.

Нанометраж уже на пределе, и в дальнейшем развитие, скорее всего, пойдет по экстенсивному пути. А с увеличением числа ядер актуальность их продвинутого коммутирования станет только актуальнее.

И единственной альтернативой могут стать разве что облачные вычисления, которые позволят свести потребность в вычислительных мощностях каждого отдельного смартфона до минимума. Хотя с этим пока далеко не все гладко.