A12處理器5萬億次運算怎麼樣？

一句話結論：牛逼，但是和行業頂級水平相比，並無值得稱道之處。

牛逼就不展開說了，手機晶片達成5萬億次運算，吊打一眾競爭對手。

主要說一下為什麼說「並無值得稱道之處」。

首先，5萬億次速度，來自於發布會上介紹神經網絡引擎（NE）中所提到的性能，而非A12的CPU或者GPU性能。

可以看到，PPT用的性能衡量單位是每秒運算數（OPS，Operations per second），而非CPU/GPU通常使用的每秒浮點運算次數（Floating-point operations per second，FLOPS）。

通常來說，說明一款晶片的計算性能的時候，會用FLOPS而不用OPS，除非：

1. 這款晶片不支持浮點運算，只能用OPS數值來說明整數運算性能；或者整數運算和浮點運算性能不同，需要分開來敘述。
   
   這種情況會同時分別列出OPS和FLOPS的數值。
   
   

其次，NE的數據精度低，合理的猜測為8bit整數。

A12的細節蘋果並未公布，但目前流行的卷積神經網絡算法，在推斷過程中對數據精度並不敏感，所以可以猜測不支持浮點的NE使用INT8（8位整數）進行推斷計算。

例如谷歌第一代TPU，不支持浮點，使用INT8運算。

例如nVIDIA的TensorRT，優化了INT8和FP16的性能。

更具體的技術細節就不展開了，有興趣的可以看看TensorFlow的相關文檔。

那麼，在2018年，一款INT8運算性能達到5T OPS的計算晶片，在業內是什麼水平呢？

先看我們最熟悉的主流桌面CPU：i7-8700K。

i7-8700K是64位處理器，支持AVX2和FMA指令集，六個核心，基準頻率3.7 GHz。

每個核心有3個整數向量運算單元。

也就是說，理想狀態，8700K一個時鐘周期可以完成6（六個核心）×3（3個整數向量單元）×4（一個向量有4個數據）×2（FMA支持一個時鐘周期進行一次加法一次乘法，共計兩次運算）=144次運算。

在3.7GHz的工作頻率下，性能為144*4.3=532.8G OPS。

8700的532G和NE的5T相比，弱爆了？

等等，8700K是64位CPU，單個數據64bit，大致上，計算8個INT數據和1個INT64數據所需要的電晶體數量是一致的，那麼就是8×532.8=4.26T OPS。

是不是跟NE性能差不多了？

等等，8700K TDP 95W，答主你拿這麼一個CPU和NE比是不是太過分了？手機CPU不過3~4W的功耗，NE只不過是A12裡面的一個模塊。

被你發現了——那麼我們引入一個新的衡量單位：OPS/w，每瓦特運算性能。

8700K按照95W算，只有可憐的44.8G OPS/w。

A12不清楚，高通的845 TDP 大概是5W，我們就按照5W算，假設NE滿載的時候CPU、GPU功耗很低，NE占用其中2W，那麼NE的每瓦運算性能大概是5T÷2=250G OPS/w，比Intel牛叉多了是吧？【更新：應該是2500G OPS/w】

Intel馬上不幹了，8700K是桌面CPU，能耗不是最重要的，要談能耗，我有4.5W TDP的i7-7Y75。

看看7Y75的規格：核心和8700K一樣，3個整數向量單元，設計功耗4.5W，雙核，基準頻率1.3GHz，同樣支持AVX2和FMA。

重新算一下：

2×3×4×2×1.3G×8÷4.5=110.9G OPS/w

還是不行啊。

Intel又說，7Y75是通用處理器，除了整數，還要計算浮點數。

為了兼容性，要有解碼器翻譯40年前老舊的x86指令，要有各種處理單元處理40年來的各種增加的指令集；因為內存速度跟不上，7Y75每個核心有128KB 一級緩存，512KB 二級緩存，兩個核心共享4MB 三級緩存；為了適應各種程序同時儘可能發揮性能，有分支預測、亂序執行單元；為了和周邊各種配件通訊，集成了雙通道內存控制器，16通道PCI-E 3.0控制器，這麼比我很吃虧啊。

於是Intel扔出來這麼一張圖：

雖然是老舊的SandyBridge的CPU功耗分布圖，先湊合看吧。

如果只是普通的整數運算，運算單元功耗不過占6%，功耗都消耗在緩存、亂序執行上。

如果是重浮點運算，浮點運算單元就占了75%的功耗，整數單元不過2%。

來來來，我不欺負你，砍掉浮點單元，其它運算單元的功耗消耗照算，畢竟NE也要從內存取數據，估計也少不了本地緩存神馬的。

7Y75比SandyBridge增加了AVX2，FMA指令集，一次可以計算4個整數組成的向量，積和融合算雙倍功耗，整數功耗：2%×4×2=16%，砍掉浮點的整體功耗就是25-2+16=39%。

7Y75功耗按照4.5×39%算不過是1.755W。

重新算一次能效比：

2×3×4×2×1.3G×8÷1.755=284.4G OPS/w

emmm……是不是比A12 NE的250G OPS/w還要高一點？別忘了，A12是7nm製程，7Y75還是14nm製程。

【更新：事實上這麼粗算是得不出回答的結論的——起碼對Intel的CPU來說是這樣】

284.4G比NE的2500G還是低的多，我們需要加上這麼一張圖，然後重新計算：

這張圖中，Uncore部分主要就是三級緩存、內存控制器、PCI-E控制器、QPI控制器等。

這些部件占用了40%的功耗，也就是核心部分只占用60%功耗。

另外，AVX2的整數向量比傳統ALU增加四倍功率大體上是對的，但FMA的積和熔合是不會導致功耗翻倍的。

所以AVX2的64位整數向量功耗的估算應該大致為4.5W×60%×2%×4=0.054W。

因此不考慮取指、解碼、亂序執行、分支預測、以及各級緩存的「純運算」單元，能耗比是2×3×4×2×1.3G×8÷0.054=9244G OPS/w。

加上其它單元，如果這些單元總的功耗占比為運算單元的3倍。

也就是功耗提高4倍，那麼能耗比大概是9244÷4=2311G OPS/w。

對於CPU來說，這個會非常困難甚至可以說不現實。

但對於GPU/TPU/NE/NPU這一類純粹靠堆核心提升運算性能，並且無需處理各種複雜流程的專用晶片來說，應該是可以做到的。

【/更新】

如果說Intel的是CPU，這麼硬比不合適的話，看看谷歌的第一代TPU：

單個Die，TDP 75W，實測功耗40W，92T OPS的INT8性能，1226G~2300G OPS/w，比NE的250G OPS/w高了不知道多少。

而且谷歌第一代TPU，用的還是老掉牙的28nm製程。

【更新：應該是實測2300G OPS/w，已經非常接近NE的2500G OPS/w了，而且這是用28nm製程工藝】

當然，也許實際上NE的滿載功耗並沒有2W那麼高，但沒有更多的細節之前，我這麼算似乎也沒什麼錯。

所以，A12 NE的5T OPS，在半導體行業中不是什麼多牛逼的事情。