ARM big.LITTLE

Az ARM big.LITTLE egy az ARM Holdings által fejlesztett heterogén számítástechnikai architektúra, melyben (viszonylag) lassabb, kisebb fogyasztású processzor magokat (viszonylag) hatékonyabb és energiaigényesebb magokkal párosítanak. A szándék egy olyan többmagos processzor létrehozására irányul, amely jobban képes alkalmazkodni a dinamikus számítási igényekhez és kevesebbet fogyaszt, mint ami egyedül az órajel skálázásával elérhető.

2011 októberében a big.LITTLE architektúrát az ARM Cortex-A7 maggal együtt jelentették be, amelyet felépítésében eleve a Cortex-A15-tel kompatibilisnek terveztek.^[1] 2012 októberében az ARM bejelentette a Cortex-A53 és Cortex-A57 (ARMv8-A) magokat, amelyek szintén kompatibilisek egymással és együtt használhatók egy big.LITTLE csipben.^[2] Az ARM később bejelentette a Cortex-A12 magot is a Computex 2013 rendezvényen, amelyet a Cortex-A17 bejelentése követett 2014 februárjában, ez a kettő szintén párosítható egy big.LITTLE konfigurációban a Cortex-A7 típusú maggal.^[3][4]

Végrehajtási állapot-migráció

A különböző processzormagokat három módon lehet^[5] egy big.LITTLE kialakításban elrendezni, a kernelben megvalósított ütemezőtől függően.^[6] Mindegyikben az ütemező átkapcsolhat a lassabb és gyorsabb magok között, tetszőleges irányban, a teljesítmény optimalizálása végett. Az átkapcsolás során a különböző sebességű processzormagok között át kell adni a teljes futási környezetet, ezt nevezik a végrehajtási vagy futási állapot migrációjának.

Klaszterezett kapcsolás

A klaszteres modell megközelítés az első és legegyszerűbb megvalósítás, amelyben a processzort egyenlő méretű, „big” vagy „LITTLE” magokat tartalmazó klaszterekbe sorolják. Az operációs rendszer ütemezője egyszerre csak egy klasztert lát; mikor a teljes processzor terhelése átlépi az alacsony és magas szintek közötti határt, akkor a rendszer klasztert vált. Minden releváns adat átadódik a közös L2 gyorsítótáron keresztül, az egyik mag-klaszter kikapcsol, a másik aktiválódik. Ebben a rendszerben Cache Coherent Interconnect (CCI) összekapcsolást alkalmaznak. Ezt a modellt implementálták pl. a Samsung Exynos 5 Octa (5410) egylapkás rendszerében.^[7]

In-kernel switcher (CPU migráció)

big.LITTLE IKS

Az in-kernel switcher (IKS, kernelbeli átkapcsoló) módszerrel történő CPU migráció előfeltétele a magok megfelelő elrendezése; ilyenkor egy „big” mag egy „LITTLE” maggal van párosítva, és a csipen sok ilyen azonos páros kialakítására van lehetőség. Minden pár egy virtuális magként működik, és a működés alatt egy valódi mag van (teljesen) bekapcsolva és csak ez az egy mag fut egy időben. A „big” mag fut nagy terhelés esetén, és a „LITTLE” mag, mikor a terhelés alacsony. Mikor a virtuális mag terhelése megváltozik (a magas és alacsony között), akkor a belépő mag bekapcsol, a futási állapot átadódik, a kilépő mag lekapcsolódik, és a feldolgozás az új magban folytatódik. Az átváltás a cpufreq keretrendszer segítségével történik. A Linux 3.11-hez egy teljes big.LITTLE IKS implementáció lett hozzáadva. A big.LITTLE IKS egy jelentős előrelépés a klaszteres migrációhoz képest, a fő különbség abban áll, hogy ebben minden pár külön látható / elérhető az ütemező számára.

Az összetettebb elrendezés együtt jár a „big” és „LITTLE” magok nemszimmetrikus csoportosításával. Egyetlen lapkán egy vagy több „big” mag és sokkal több „LITTLE” mag is elhelyezhető, vagy fordítva. Az Nvidia ehhez hasonló rendszert alkotott a kis fogyasztású „kísérő mag” (companion core) beépítésével a Tegra 3 egylapkás rendszerébe.

Heterogén multiprocesszálás (globális feladatütemezés)

big.LITTLE MP

A big.LITTLE leghatékonyabb használati modellje a heterogén multiprocesszálás (MP), amely lehetővé teszi az összes fizikai mag egyidejű használatát. A magas prioritású vagy nagy számítási teljesítményt igénylő szálak ebben az esetben a „big” magokhoz rendelhetők, míg az alacsonyabb prioritású vagy kisebb intenzitásigényű szálak, mint például a háttérfeladatok, a „LITTLE” magokkal hajthatók végre.^[8]

A Linux kernel fővonalába már beépítették az upstream big.LITTLE GTS patcheket, a Linux 3.10-től kezdve. Ezt a modellt alkalmazzák a Samsung Exynos 5 Octa (5420, 5422, 5430) és Hexa (5260) csipekben.^[9][10]

Az ütemezés

A páros elrendezés lehetővé teszi az operációs rendszer számára átlátszó átkapcsolást a már létező dinamikus feszültség és frekvenciaváltó eszköz (DVFS) használatával. A létező DVFS támogatás a kernelben (pl. a cpufreq a Linuxban) egyszerűen egy frekvencia- és feszültséglistát lát és ezek fokozatai között kapcsol át belátása szerint, pontosan úgy, ahogy a létező hardveren teszi. Ekkor azonban az alacsonyabb szintű foglalatok a „LITTLE”, a magasabb szintűek pedig a „big” magokat aktiválják.

Alternatív megoldásként az összes mag láthatóvá tehető a kernel ütemező számára, amely eldönti, hogy melyik szál vagy folyamat melyik magnak lesz kiosztva. Ez szükséges a nem párosított elrendezésekben, de a párosított magokkal is használható. Ez egyedi problémákat állít a kernel ütemezője elé, amelyben eddig azt feltételezték, legalábbis a modern tömegcikk-hardverek körében, hogy az SMP rendszerben minden mag egyenrangú (azonos).

A globális feladatütemezés előnyei

• A terhelés finomabb felbontásban történő vezérlése, mint ami a magok között migrálható. Mivel az ütemező közvetlenül migrálja a feladatokat a magok között, a kernel többletterhelése csökken és az energiamegtakarítás ennek megfelelően növekszik.
• Az ütemezőben való megvalósítás miatt az átváltási döntések végrehajtása gyorsabb, mint az IKS-hez kialakított cpufreq keretrendszerben.
• Lehetőség nyílik a nem-szimmetrikus egycsipes rendszerek (SoC-k) könnyű támogatására (pl. 2 Cortex-A15 mag és 4 Cortex-A7 mag egy rendszerben).
• Az összes mag egyidejű használatának lehetősége javítja az egylapkás rendszer teljes adatátviteli sebességét, tehát a csúcsteljesítményt, az IKS-sel összehasonlítva.

Implementációk

egylapkás rendszer	technológia	„big” mag	„LITTLE” mag	GPU	memóriainterfész	rádió- technológiák	elérhetőség	eszközök
HiSilicon K3V3	28 nm	1,8 GHz kétmagos Cortex-A15	1,2 GHz kétmagos Cortex-A7	Mali-T658			2013 második fele
HiSilicon Kirin 920	28 nm	1.7-2,0 GHz Cortex-A15	1.3-1,6 GHz négymagos Cortex-A7	Mali-T628MP4	LPDDR3	LTE CAT6	TBA
Samsung Exynos 5 Octa (5410 modell)[11][12]	28 nm	1.6-1,8 GHz négymagos Cortex-A15	1,2 GHz négymagos Cortex-A7	PowerVR SGX544MP3	32 bites kétcsatornás 800 MHz LPDDR3 (12,8 GB/s)		2013, második negyed	Exynos 5 alapú Samsung Galaxy S4
Samsung Exynos 5 Octa (5420 modell)[13]	28 nm	1.8-2,0 GHz négymagos Cortex-A15	1,3 GHz négymagos Cortex-A7	Mali-T628MP6	32 bites kétcsatornás 933 MHz LPDDR3e (14,9 GB/s)		2013, negyedik negyed	Exynos 5 alapú Samsung Galaxy Note 3
Samsung Exynos 5 Octa (5422 modell)[10]	28 nm	2,1 GHz négymagos Cortex-A15	1,5 GHz négymagos Cortex-A7	Mali-T628MP6	32 bites kétcsatornás 933 MHz LPDDR3e (14,9 GB/s)		2014, második negyed	Exynos 5 alapú Samsung Galaxy S5, Odroid-XU3
Samsung Exynos 5 Hexa (5260 modell)[10]	28 nm	1,7 GHz kétmagos Cortex-A15	1,3 GHz négymagos Cortex-A7	Mali-T624	32 bites kétcsatornás 800 MHz LPDDR3e (12,8 GB/s)		2014, második negyed	Samsung Galaxy Note 3 Neo
Samsung Exynos 5 Octa (5430 modell)[14]	20 nm	1,8 GHz négymagos Cortex-A15	1,3 GHz négymagos Cortex-A7	Mali-T628MP6	32 bites kétcsatornás 1066 MHz LPDDR3e (17,0 GB/s)	LTE CAT6	2014, harmadik negyed	Samsung Galaxy Alpha[15]
Samsung Exynos 5 Octa (5433 modell)[16]	20 nm	1,9 GHz négymagos Cortex-A57	1,3 GHz négymagos Cortex-A53	Mali-T760	32 bites kétcsatornás 825 MHz LPDDR3e (13,2 GB/s)	LTE CAT6	2014, negyedik negyed	Samsung Galaxy Note 4 (SM-N910C)
Renesas Mobile MP6530[17]	28 nm	2 GHz kétmagos Cortex-A15	1 GHz kétmagos Cortex-A7	PowerVR SGX544	kétcsatornás LPDDR3	LTE CAT4
Allwinner A80 Octa[18]	28 nm	négymagos Cortex-A15	négymagos Cortex-A7	PowerVR G6230	kétcsatornás DDR3/DDR3L/LPDDR3 vagy LPDDR2[19]
MediaTek MT6595[20]	28 nm	2,2 GHz négymagos Cortex-A17	1,7 GHz négymagos Cortex-A7	PowerVR G6200 (600 MHz)	32 bites kétcsatornás 933 MHz LPDDR3 (14,9 GB/s)	LTE CAT4	2014, második negyed
MediaTek MT6595M	28 nm	2,0 GHz négymagos Cortex-A17	1,5 GHz négymagos Cortex-A7	PowerVR G6200 (450 MHz)	32 bites kétcsatornás 933 MHz LPDDR3 (14,9 GB/s)	LTE CAT4	2014, második negyed
MediaTek MT6595 Turbo	28 nm	2,5 GHz négymagos Cortex-A17	1,7 GHz négymagos Cortex-A7	PowerVR G6200 (600 MHz)	32 bites kétcsatornás 933 MHz LPDDR3 (14,9 GB/s)	LTE CAT4	TBD
Qualcomm Snapdragon 808 (MSM8992)[21]	20 nm	2,0 GHz kétmagos Cortex-A57	négymagos ARM Cortex-A53	Adreno 418	64 bites 933 MHz LPDDR3 (14,9 GB/s)	LTE Cat 6/7	2015 első fele
Qualcomm Snapdragon 810 (MSM8994)[22]	20 nm	2,0 GHz négymagos Cortex-A57	négymagos ARM Cortex-A53	Adreno 430	64 bites kétcsatornás 1600 MHz LPDDR4 (25,6 GB/s)	LTE Cat 6/7	2015 első fele