蘋(píng)果今年最大的亮點(diǎn)也許不是手機(jī)，而是一塊小小的芯片。M1發(fā)布會(huì)雖然已經(jīng)過(guò)去了一陣子，但圍繞著它的討論依然不見(jiàn)平息。不過(guò)，對(duì)它的討論很多都不在點(diǎn)子上，在技術(shù)方面解釋得既不夠深入也不夠易懂。在這方面，Erik Engheim在Medium上發(fā)表的這篇文章也許是最詳細(xì)最易懂的技術(shù)指南了。閱讀本文，你將了解以下幾點(diǎn)：1）為什么M1會(huì)這么快？2）蘋(píng)果是不是用了什么獨(dú)門(mén)絕招才做到這一點(diǎn)？3）英特爾和AMD能不能效仿？原文標(biāo)題是：Why Is Apple’s M1 Chip So Fast？篇幅關(guān)系，我們分兩部分刊出，此為第一部分。

劃重點(diǎn)：

700美元的新M1 Mac Mini戰(zhàn)勝了4000美元的舊iMac

M1不是CPU，而是SoC

蘋(píng)果采取異構(gòu)計(jì)算策略來(lái)提高性能：不是增加內(nèi)核，而是加入更多的專(zhuān)用芯片

CPU與GPU消耗內(nèi)存之別猶如法國(guó)大餐與垃圾食品，蘋(píng)果的統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)很關(guān)鍵

英特爾和AMD抄不了蘋(píng)果的作業(yè)

在YouTube上，我看到有位Mac用戶去年買(mǎi)了一臺(tái)iMac。它把內(nèi)存配到了40 GB，花了他大約4000美元。但是，這么一臺(tái)超貴的iMac，結(jié)果卻被他用少得可憐的700美元買(mǎi)來(lái)的新M1 Mac Mini令人難以置信地給干掉了。

在一次又一次的實(shí)測(cè)當(dāng)中，M1 Macs不僅僅只是超過(guò)了頂級(jí)的Intel Macs，而且還是壓倒性的優(yōu)勢(shì)。大家一臉的不敢相信，開(kāi)始問(wèn)這怎么可能？

如果你是其中之一的話，你算是來(lái)對(duì)地方了。在本文中，我打算把這個(gè)問(wèn)題拆解成比較容易消化的幾個(gè)部分，就像蘋(píng)果對(duì)M1所做的一樣。具體來(lái)說(shuō)，我認(rèn)為很多人會(huì)有以下一些問(wèn)題：

這個(gè)M1芯片這么之快的技術(shù)原因是什么？

蘋(píng)果是不是做出了一些真正具有獨(dú)創(chuàng)性的技術(shù)選擇來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？

像英特爾和AMD這樣的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手采用相同的技術(shù)花招的容易程度如何？

當(dāng)然，你也可以試著Google一下，但如果你試圖了解蘋(píng)果都干了什么的話，你能找到的除了膚淺的解釋以外，就會(huì)使一堆技術(shù)含量很高的術(shù)語(yǔ)，比方說(shuō)M1用了非常寬泛的指令解碼器，龐大的重排序緩沖器（ROB）等。除非你是CPU硬件極客，否則這些東西大多跟沒(méi)說(shuō)一樣。

為了更好地理解本文，我建議可以先看看我之前的一篇文章：“2020年對(duì)于RISC和CISC來(lái)說(shuō)意味著什么？” 在那篇文章里，我解釋什么是微處理器（CPU）以及各種重要概念，比方說(shuō)：

指令集架構(gòu)（ISA）

流水線

加載/存儲(chǔ)架構(gòu)

微碼與微指令

不過(guò)，如果你不耐煩的話，我可以簡(jiǎn)要介紹一下有助于理解我對(duì)M1芯片的解釋所需要了解的材料。

什么是微處理器（CPU）？

一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)談到英特爾和AMD的芯片時(shí)，我們談?wù)摰氖侵钢醒胩幚砥鳎–PU）或微處理器。CPU會(huì)從內(nèi)存中提取指令。然后，一般會(huì)按順序執(zhí)行每個(gè)一條指令。

就最底層而言，CPU是一種有若干叫做寄存器的命名存儲(chǔ)單元，以及若干叫做算術(shù)邏輯單元（ALU）的計(jì)算單元組成的設(shè)備。ALU執(zhí)行加法、減法及其他基本數(shù)學(xué)運(yùn)算之類(lèi)的操作。不過(guò)，這些操作指跟CPU寄存器連接。如果要讓兩個(gè)數(shù)相加，你得從內(nèi)存取出這兩個(gè)數(shù)字，然后放進(jìn)CPU的兩個(gè)寄存器里面。

以下是RISC CPU（M1也屬于這種）執(zhí)行的一些典型的指令示例。

load r1， 150

load r2， 200

add r1， r2

store r1， 310

這里的r1和r2就是我所說(shuō)的寄存器。如果數(shù)字不在像這樣的寄存器內(nèi)的話，現(xiàn)代RISC CPU是沒(méi)法進(jìn)行操作的。比方說(shuō)，它沒(méi)法對(duì)位于RAM不同位置的兩個(gè)數(shù)字進(jìn)行相加。相反，它必須把這兩個(gè)數(shù)字放到一個(gè)獨(dú)立的寄存器里面。我們這里所舉的那個(gè)簡(jiǎn)單例子干的就是這個(gè)。我們從RAM內(nèi)存位置150處提取出數(shù)字，并將其放入CPU的寄存器r1中。然后，我們把地址200的內(nèi)容放入寄存器r2中。只有這樣，數(shù)字才可以用add r1，r2指令進(jìn)行相加。

寄存器的概念很古老了。比方說(shuō)，在這個(gè)舊的機(jī)械計(jì)算器上，寄存器是用來(lái)保存要相加的數(shù)字的。收銀機(jī)（cash register）也許就源于此。寄存器就是登記輸入數(shù)字的地方。

M1不是CPU！

不過(guò)關(guān)于M1，了解這一點(diǎn)非常重要：

M1不是CPU，而是由多個(gè)芯片組成的整個(gè)系統(tǒng)，全部都封裝進(jìn)放一大塊硅里面。CPU只是其中一顆芯片。

基本上，M1算是把整個(gè)計(jì)算機(jī)都集成到了一塊芯片上面。M1含有一顆CPU，有圖形處理單元（GPU），內(nèi)存，輸入和輸出控制器，以及構(gòu)成整臺(tái)計(jì)算機(jī)的眾多其他功能。這就是所謂的片上系統(tǒng)（SoC）。

今天，如果你買(mǎi)芯片的話（不管是從英特爾還是從AMD那里買(mǎi)），你得到的實(shí)際上是封裝在一起的多顆微處理器。在過(guò)去，計(jì)算機(jī)的主板上會(huì)配置有多顆物理上獨(dú)立的芯片。

但是，由于今天我們能夠往硅晶上面放太多的晶體管了，所以英特爾和AMD等公司開(kāi)始把多個(gè)微處理器集成到一塊芯片上。我們把這些芯片叫做CPU內(nèi)核。一個(gè)內(nèi)核基本上算是一個(gè)完全獨(dú)立的芯片，可以從內(nèi)存中讀取指令并執(zhí)行計(jì)算。

長(zhǎng)期以來(lái)，就提高性能而言，這一直是問(wèn)題的實(shí)質(zhì)：就是不斷增加更多的通用CPU內(nèi)核。不過(guò)這種做法受到了干擾。在CPU市場(chǎng)里面，有一個(gè)玩家開(kāi)始背道而馳。

蘋(píng)果沒(méi)那么神秘的異構(gòu)計(jì)算策略

蘋(píng)果沒(méi)有往里面添加更多的通用CPU內(nèi)核，而是采取了另一種策略：他們開(kāi)始加入更多的專(zhuān)用芯片來(lái)完成一些特殊的任務(wù)。這樣做的好處是，專(zhuān)用芯片的耗電往往比通用CPU內(nèi)核少得多，執(zhí)行特定任務(wù)往往又快得多。

其實(shí)這不是什么新知識(shí)。多年以來(lái)來(lái)，Nvidia和AMD的圖形卡就內(nèi)置了類(lèi)似圖形處理單元（GPU）之類(lèi)的專(zhuān)用芯片，它們執(zhí)行跟圖形相關(guān)的操作要比通用CPU快得多。

蘋(píng)果所做的只是朝這個(gè)方向做出了更大的轉(zhuǎn)變。M1不僅配置了通用內(nèi)核和內(nèi)存，還包含有各種專(zhuān)用芯片：

中央處理器（CPU）——該片上系統(tǒng)的“大腦”。跑操作系統(tǒng)和應(yīng)用的大部分代碼。

圖形處理單元（GPU）——處理跟圖形相關(guān)的任務(wù)，比方說(shuō)可視化應(yīng)用的用戶界面和2D / 3D游戲渲染。

圖像處理單元（ISP）——可用于加速圖像處理應(yīng)用完成的常見(jiàn)任務(wù)。

數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）——處理CPU所不為的數(shù)學(xué)密集型功能。包括音樂(lè)文件解壓縮等。

神經(jīng)處理單元（NPU）——用于高端智能手機(jī)，可加速機(jī)器學(xué)習(xí)（AI）任務(wù)。其中包括語(yǔ)音識(shí)別和相機(jī)處理。

視頻編碼器/解碼器——高能效地處理視頻文件和格式轉(zhuǎn)換。

Secure Enclave——加密身份驗(yàn)證和安全性。

統(tǒng)一內(nèi)存——可讓CPU、GPU以及其他內(nèi)核快速交換信息。

這就是為什么很多人用M1 Mac進(jìn)行圖像和視頻編輯時(shí)看到速度快得飛起的部分原因所在。他們執(zhí)行的很多任務(wù)都可以直接在專(zhuān)用硬件上運(yùn)行。這樣一來(lái)，廉價(jià)的M1 Mac Mini不費(fèi)吹灰之力就可以對(duì)大型視頻文件進(jìn)行編碼，而昂貴的iMac就算讓所有的風(fēng)扇轉(zhuǎn)到飛起也沒(méi)法跟上前者的原因。

蘋(píng)果的統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)有何特殊之處？

蘋(píng)果的“統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)”（UMA）有點(diǎn)費(fèi)解（我剛開(kāi)始的時(shí)候就搞錯(cuò)了）。

為了解釋原因，我們需要退后一步。

長(zhǎng)期以來(lái)，廉價(jià)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)已經(jīng)把CPU和GPU集成到同一塊芯片（同一塊硅片）里面。這種做法的慢是眾所周知的。過(guò)去所說(shuō)的“集成顯卡”跟 “圖形處理慢”基本上是一個(gè)意思。

之所以慢，是因?yàn)槿舾傻脑颍?/p>

內(nèi)存的單獨(dú)區(qū)域要預(yù)留給CPU和GPU。如果CPU想要讓GPU使用大量數(shù)據(jù)，它不能夠告訴對(duì)方說(shuō)“這是我的部分內(nèi)存”就了事。不行，CPU必須把數(shù)據(jù)復(fù)制一份到GPU控制的存儲(chǔ)區(qū)域上。

CPU和GPU對(duì)內(nèi)存的使用期望不一樣。不妨用食物做一個(gè)愚蠢的類(lèi)比：CPU希望服務(wù)員快點(diǎn)上菜（裝數(shù)據(jù)的碟子），一點(diǎn)點(diǎn)上也沒(méi)關(guān)系。想象有一家豪華的法國(guó)餐廳，里面的服務(wù)員都是穿旱冰鞋的，所以可以為你提供快速服務(wù)。

相反，GPU可以接受上菜（數(shù)據(jù)）慢。但是你不能一點(diǎn)點(diǎn)地上，要上就得上大菜。它們需要吞噬大量的數(shù)據(jù)，因?yàn)镚PU是規(guī)模龐大的并行機(jī)器，可以并行讀取大量數(shù)據(jù)。不妨想象有一家垃圾食品店，上菜需要花點(diǎn)時(shí)間，因?yàn)樗麄円總浜檬澄锊乓黄鹕稀?/span>

鑒于需求如此的不一樣，把CPU和GPU放在同一塊物理芯片上顯然不是一個(gè)好主意。如果只上一點(diǎn)點(diǎn)的法國(guó)菜，GPU就只能坐在那里挨餓。其結(jié)果是，把強(qiáng)大的GPU放進(jìn)SoC毫無(wú)意義。那一點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)都不夠GPU塞牙縫。

第二個(gè)問(wèn)題是大型GPU會(huì)產(chǎn)生大量熱量，所以如果跟CPU集成在一起你沒(méi)法不遇到發(fā)熱過(guò)大的問(wèn)題。所以，獨(dú)立顯卡看起來(lái)往往像下面這樣的：有著大型冷卻風(fēng)扇的大怪獸。這種顯卡有專(zhuān)用的內(nèi)存，旨在為貪婪的顯卡提供大量數(shù)據(jù)。

這就是為什么這些顯卡性能高的原因所在。但是它們有一個(gè)致命的弱點(diǎn)：當(dāng)它們必須從CPU使用的內(nèi)存里面獲取數(shù)據(jù)時(shí)，得通過(guò)印刷在主板上的一組銅線，也就是所謂的PCIe總線進(jìn)行。你試試用一根超級(jí)細(xì)的吸管喝水看看。水倒是一下子就吸上來(lái)了，但是水量不夠啊。

蘋(píng)果的統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)試圖把所有這些問(wèn)題都解決掉，但又避免掉過(guò)去那種共享內(nèi)存的缺點(diǎn)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，他們采取了以下一些手段：

沒(méi)有專(zhuān)門(mén)給CPU或GPU保留的特殊區(qū)域。內(nèi)存同時(shí)分配給兩種處理器。它們都可以使用同樣的內(nèi)存。不需要數(shù)據(jù)復(fù)制。

蘋(píng)果采用的內(nèi)存既可存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，又可以快速存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。用計(jì)算機(jī)的術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō)，就是所謂的低延遲和高吞吐量。所以，就不需要將不同類(lèi)型的內(nèi)存連接起來(lái)了。

蘋(píng)果降低了GPU的功耗，因此可以集成功能相對(duì)強(qiáng)大的GPU，而又不會(huì)導(dǎo)致SoC過(guò)熱。

有人會(huì)說(shuō)統(tǒng)一內(nèi)存也不是什么新概念。的確，過(guò)去就有不同的系統(tǒng)有個(gè)這種玩意兒。但那時(shí)候?qū)?nèi)存需求的差異可能并沒(méi)有那么大。其次，Nvidia所謂的統(tǒng)一內(nèi)存并不是一回事。在Nvidea的世界里，統(tǒng)一內(nèi)存只是意味著有軟件和硬件專(zhuān)門(mén)負(fù)責(zé)在獨(dú)立的CPU和GPU內(nèi)存之間來(lái)回復(fù)制數(shù)據(jù)。因此，從程序員的角度來(lái)看，蘋(píng)果和Nvidia的統(tǒng)一內(nèi)存也許是一樣的，但是從物理意義上來(lái)說(shuō)并不相同。

當(dāng)然，這種策略需要有權(quán)衡取舍。要想實(shí)現(xiàn)這種高帶寬的內(nèi)存（份量大），要求內(nèi)存要完全集成進(jìn)來(lái)，這意味著客戶升級(jí)內(nèi)存的機(jī)會(huì)被剝奪了。但是，蘋(píng)果在尋求盡量提高內(nèi)存與SSD硬盤(pán)的通信速度，讓它們?cè)诒举|(zhì)上相當(dāng)于舊式內(nèi)存一樣，從而讓這個(gè)問(wèn)題最小化。

既然SoC這么智能，英特爾和AMD為什么不抄作業(yè)呢？

既然蘋(píng)果在做的事情這么聰明的話，為什么不是每個(gè)人都這么做呢？從某種程度上來(lái)說(shuō)，別人也在抄作業(yè)。其他的ARM芯片制造商在專(zhuān)用硬件方面的投入也越來(lái)越大。

AMD也開(kāi)始在自家的某些芯片上部署功能更強(qiáng)大的GPU，并部署加速處理單元（APU，這種處理器基本上算是放在同一塊硅片上的CPU內(nèi)核加GPU內(nèi)核），可以說(shuō)是朝著某種形式的SoC邁進(jìn)。

不過(guò)他們做不到這一點(diǎn)。因?yàn)橐粋€(gè)重要的原因。SoC本質(zhì)上是整臺(tái)計(jì)算機(jī)都集成在一塊芯片上。所以這種做法更適合計(jì)算機(jī)制造商，比方說(shuō)HP和Dell。不妨讓我再用一個(gè)愚蠢的類(lèi)比來(lái)澄清：如果你原來(lái)的商業(yè)模式是制造和銷(xiāo)售汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)的話，那制造和銷(xiāo)售整車(chē)就會(huì)是一次不同尋常的飛躍。

相比之下，對(duì)于ARM而言，這倒不是問(wèn)題。戴爾或惠普等計(jì)算機(jī)制造商完全可以賣(mài)ARM的知識(shí)產(chǎn)權(quán)許可，并購(gòu)買(mǎi)其他芯片的IP，就可以把它們認(rèn)為自己的SoC應(yīng)該具備的特殊硬件添加進(jìn)來(lái)了。然后，他們?cè)侔炎龊玫脑O(shè)計(jì)交給格羅方德（GlobalFoundries）或臺(tái)積電（TSMC，現(xiàn)在在給AMD和蘋(píng)果代工芯片）等半導(dǎo)體代工廠即可。

英特爾和AMD的商業(yè)模式遇到了大問(wèn)題。他們的商業(yè)模式是以賣(mài)通用CPU為基礎(chǔ)的，大家只需要把CPU插入大型PC主板即可。因此，計(jì)算機(jī)制造商只需要從不同的供應(yīng)商處購(gòu)買(mǎi)主板、內(nèi)存、CPU和顯卡，然后將其集成為一個(gè)解決方案即可。

但是我們現(xiàn)在正在迅速遠(yuǎn)離那個(gè)世界。在新的SoC的世界里，你不需要組裝來(lái)自不同供應(yīng)商的物理組件，而是組裝來(lái)自其他供應(yīng)商的IP（知識(shí)產(chǎn)權(quán)）。你從不同的供應(yīng)商處購(gòu)買(mǎi)顯卡、CPU、調(diào)制解調(diào)器、IO控制器以及其他產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，然后用來(lái)設(shè)計(jì)自己的的SoC 。之后再找一家晶圓代工廠生產(chǎn)即可。

但現(xiàn)在你會(huì)遇到一個(gè)大問(wèn)題，因?yàn)橛⑻貭?、AMD或Nvidia都不會(huì)把自己的知識(shí)產(chǎn)權(quán)許可給戴爾或惠普，讓他們給自己的機(jī)器制造SoC 。

當(dāng)然，英特爾和AMD完全可以賣(mài)整塊完工的SoC 。但是這些SoC會(huì)包含些什么呢？PC制造商對(duì)SoC應(yīng)該包含的東西可能會(huì)有不同的想法。英特爾、AMD、微軟和PC制造商之間的想法可能會(huì)因?yàn)镾oC應(yīng)包含哪種專(zhuān)用芯片而發(fā)生沖突，因?yàn)檫@些芯片需要軟件的支持。

對(duì)于蘋(píng)果來(lái)說(shuō)，這件事情很簡(jiǎn)單。因?yàn)樗麄兛刂屏穗娮赢a(chǎn)品的全部。比方說(shuō)，蘋(píng)果提供了Core ML庫(kù)給開(kāi)發(fā)者編寫(xiě)機(jī)器學(xué)習(xí)程序。Core ML究竟是在蘋(píng)果的CPU上面跑還是在Neural Engine上面跑，開(kāi)發(fā)者并不需要關(guān)心。
責(zé)任編輯:tzh