Kirin9000思考：GPU的边际效应和规模的代价

我在前一篇，Kirin9000的文稿中提到了：增加GPU的规模，其一个隐性的代价是大幅度的GPU规模但是回报的性能提升（能耗比提升）幅度却相对有限，这会使得GPU的性价比降低。

但是，代价其实并不止这些。我希望读者或者观众，能够明确意识到：世界上绝大部分的事，包括这里堆GPU规模，都具有其两面性。不存在一个没有代价没有取舍的方案，有的是只有方案的最适问题。当讨论一个方案时，必须要全面的去看待它，尽管作为厂商，他会引导消费者从一个局部的，更加对他有利的角度去看待它。无论是片面的引导诸如底大一级压死人，更大光带宽的色彩滤镜（RYYB等），更快的充电功率，更大的电池等等。你不能否认他们的优势，但是不仅仅要认识到其优势的“幅度”，更加要深刻的意识到他们的“代价”。

厂商之间的军备竞赛未必是对用户有利的，在物理规则的极限下的以局部的（或者说片面的）视角的竞争，甚至对用户的实际使用是不利的。这背后实际上是产品发展到达极限之后，厂商为了竞争和营销卖点的行为：在我看来，如今的手机行业已经和当年iphone横空出世之前的按键手机并没有什么两样。

当然，在这里我只是希望能够意识到方案的取舍问题。

GPU的规模增加究竟是为了什么

GPU的规模增加，就如我前面的说到的。在通常散热限制下的最大功耗时，通常GPU至少不会运行在一个偏低的频率。此时GPU的能耗比实际上处于一个较低的位置，降低运行频率虽然会进入一个能耗比更高的状态，但是性能和功耗的降低最后就表现来看就是：性能变差了。

既然散热阈值限制了总体的功耗（需要注意的是散热阈值是一个更加复杂的概念），所以如果我需要在撑满散热阈值的功耗下，要实际提高性能，我就可以选择让GPU运行在更低同时能耗比更高的频率，同时用增加的规模带来的功耗，去填满冗余的功耗阈值。

于是这个问题实际上相关的问题是：频率和能耗比的关系。

功耗=性能/能耗比

这个问题就变成了不同频率下的能耗比。这个关系决定了堆GPU规模的性能表现。

但是GPU再到CPU等等，并不是总是频率越低能耗比越高的。它存在一个能耗比最高的频率。如果堆栈规模到功耗阈值下，运行到低于这个频率，最终性能是反而有损失的。

这意味着，堆GPU核心数的最大极限性能提升比是这样的：

能耗比最高的频率处的能耗比/当前频率处的能耗比=极限提升幅度

GPU堆规模并不是一个可以无限提升的方案，而是存在一个明确的最大极限的：越逼近这个极限，边际效应越大。

实际问题还不止在于边际效应，我可以拿出来Adreno530举个栗子

这是Adreno530在运行GFXBench T-Rex的频率—能耗比曲线，可以看到，其峰值在320MHz处附近。这意味着Adreno500无论怎么增加规模，在电气性能无法改善的情况下，在阈值的功耗处，最大只能再提高62.4%的性能。

于是接下来，对频率-能耗比曲线做一个足够逼近的函数（灰线），用于绘制曲线。计算给Adreno530增加规模之后的性能-功耗曲线：

可以看到：1.当把Adreno530堆到3倍（增加2倍）的规模时，性能达到几乎极限。超过这个大小，实际性能发生了损失。2.随着GPU的规模增加，性能功耗曲线越平坦，其功耗对于性能变化就越不敏感。

可以看到，当你把adreno530的GPU规模翻倍之后，大约在Adreno530的69%性能处，或者翻倍的Adreno530的50%性能处以上，更大的GPU的能耗比是更高的。但是低于此性能范围时，规模更小的Adreno530有明显的能耗比优势，此时这个更小的GPU，同性能功耗更低。

当然，性能更强的GPU意味着带宽瓶颈越大，会有更多的GPU资源处于空载，实际表现的能耗比损失会更大。所以如果考虑真实的翻倍的Adreno530，实际的表现的瓶颈损失会更大。

我们现实使用中的GPU负载环境是复杂的。当普通的手机使用时，其负载极低，GPU几乎运行在最低频率。此时规模更大的GPU，只会功耗更大，因其功耗对性能变化并不敏感，基础功耗就偏高。

而通常的普通3D手游，通常本身资源消耗就不大，加上有垂直同步。实际上是限制了负载程度的情况，此时视情况，这俩GPU未必谁能比谁真的存在能耗比优势。

最后只有真正的高GPU负载，没有垂直同步或者帧率根本跑不上垂直同步，此时，更大规模的GPU才能展现出绝对的优势。

显然，更大规模的GPU是存在取舍的，最终权衡的是究竟应当专注于高性能高负载下的能耗表现，还是日常使用的情况。显然并不存在一个两全其美的方案。

当然，该说还是要说，更大的GPU规格是性能的基础，无论如何，作为一个旗舰产品，他就是要展现出强大的性能的，显然在此时，低负载下的环境其实并不是厂商更加会侧重的问题。说到底，不会有人觉得一个峰值下表现不好的产品会是一个旗舰产品。这其实更像是一个用户的期待值的问题。

后注

其实，我也有Adreno530的Manhattan 3.1的数据。但是其能耗比对频率没那么敏感，所以为了体现差距，选择了T-Rex的数据。