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user: 3. 可穿戴设备的GPU发展趋势和面临问题 与传统的桌面GPU和手机GPU相比，可穿戴GPU有着不同的设计目标。前者以渲染高质量、绚丽的图形和游戏为目的，而后者则以可穿戴设备的人机界面为中心，需要一种小面积GPU体系结构的支持，这是目前可穿戴GPU研究的一个主要方向。因为可穿戴设备一般采用电池供电，其应用环境要求一次充电后，要长时间工作，而图形显示的能源消耗占设备功耗的主要部分，设计有效的策略延长设备工作时间成为了可穿戴GPU的核心问题，这其中包括了GPU数据流加速算法、减少存储和存储访问的数据压 Table 1 Wearable GPU performance analysi GPU型号 发布时间 工艺 面积(mm 2 ) 漏电功耗(mW) 运行频率(MHz) NEMA|t100 2015.6.4 28 nm 0.1 0.07 400 NEMA|t200 2015.6.4 28 nm 0.15 400 NEMA|t400 2015.6.4 28 nm 0.25 400 DMP ANT 2014.6.31 28 nm 0.25 GX5300 2014.7 28 nm 0.5 250 GCNano Lite 2014.6.2 28 nm 0.3 0.3 100~200 GCNano 2014.6.2 28 nm 0.6 0.5 200 GCNano Ultra 2014.6.2 28 nm 1 0.9 200~400 FLOPS 像素填充率(MPixel/s) 支持的图形API 数据压缩 3.2 G 400 OpenGL ES 2.0 显示缓冲器、纹理、Zbuffer压缩 6.4 G 800 OpenGL ES 2.0 显示缓冲器、纹理、Zbuffer压缩 12.8 G 1600 OpenGL ES 2.0 显示缓冲器、纹理、Zbuffer压缩 1 G 250 OpenGL ES 2.0 PVRTC纹理压缩 VGA/WVGA， >60Hz Vector Graphic， Nano UI VGA/WVGA， >60Hz OpenGL ES 2.0， Nano GL >720p， >60Hz OpenGL ES 2.0， Nano GL 表1. 可穿戴GPU性能比较 缩算法，以及芯片的集成电路低功耗设计方法和热量管理机制和策略，它们构成了可穿戴GPU的第二个方面的主要研究内容。此外，一些与应用密切相关的共性技术也是可穿戴GPU基础研究的重要组成部分，其中包括实时响应的图形渲染场景切换换算法，可穿戴GPU渲染图形数据的安全性的研究等。本项目中，我们拟对可穿戴GPU中的体系结构、低功耗算法和预估策略、图形渲染实时响应以及可穿戴GPU的渲染流水线数据安全展开研究，因为这些是可穿戴GPU的核心支撑技术。 3.1. 可穿戴GPU渲染架构 目前两种主流的GPU渲染架构是区块渲染(tile based rendering， TBR) [ 14 ] 模式和立即渲染(immediately mode rendering， IMR)模式。其中TBR将屏幕划分为多个方块，如32 × 32像素，然后分别渲染每个像素块，该方式可以减少与存储器的数据访问，但是需要提前建立区块表和相关数据库信息；而传统的IMR模式中，GPU接受到命令就立即执行，同时IMR也可以采用多种图形数据流加速方法，如隐藏面消除、Early-Z等技术，加速流水线渲染速度，使芯片功耗和带宽降低。TBR与传统IMR有很多区别的，但是IMR也同样能高效完成图形渲染，所以在实际的可穿戴GPU图形架构设计中，该如何选择哪种模式进行图形渲染，如何优化处理器体系结构，使GPU面积最小，使之符合可穿戴设备应用，这些都是可穿戴GPU设计首要考虑的问题。 3.2. 可穿戴GPU提高图形渲染性能和降低功耗的算法 采用电池供电可穿戴设备，提高图形渲染性能和降低功耗的算法与策略是首要研究问题。可穿戴GPU渲染过程中减少不必要的图形渲染，可以降低总体计算量，进一步减少功耗，这些算法包括深度剔除[ 15 ] 、包围盒剔除、三角形延迟渲染[ 16 ] 、可编程的剔除运算单元[ 17 ] 等算法。可穿戴GPU提高图形性能和降低功耗的另一个关键是减少内部运算部件和内存之间的存取操作，因为内存带宽功耗比计算功耗增加更迅速[ 18 ] 。与传统的桌面GPU和手机使用的移动GPU相比，前者由于渲染目标不同，更注重纹理压缩 [ 19 ] 技术的应用以减少与内存之间的存取操作，而后者除了纹理压缩算法，还需要研究设计显示缓冲区、深度缓冲区 [ 20 ] 和模版缓冲区的对称压缩算法。纹理压缩算法因为应用关系，可以尝试复杂的芯片片外压缩算法，然后在片内实现快速解压，所以称纹理压缩算法为非对称的压缩算法；而缓冲区压缩算法需要在芯片内部完成快速压缩、快速还原图形的算法，所以缓冲区压缩算法称为对称压缩算法。这些压缩算法不仅可以减少运算部件和内存之间的存取数据总量，同时加快图形渲染速度，还可以减少存储访问引起的功耗，并显著的减少外部DDR存储容量，有助于降低系统物料(bill of material， BOM)成本，这对可穿戴设备至关重要，因为更小的设备尺寸意味着更低的成本和更低的功耗。上述可穿戴GPU的算法研究，不仅可以减少GPU渲染数据流总量、降低与外部存储的数据交互量，还可以减少GPU功耗，并减少BOM成本，因此这些算法对可穿戴GPU的超低功耗设计、实现有重要的意义。 3.3. 可穿戴GPU能量和热量管理策略 虽然可以采用多种集成电路低功耗设计方法，降低系统功耗，减少发热，但是可穿戴GPU与桌面GPU应用环境有显著的不同，可穿戴GPU通常是在一个密封的、没有专用散热器件的环境下使用，所以可穿戴GPU需要解决的另外一个主要问题就是芯片发热控制[ 21 ] [ 22 ] 。芯片过热会造成两个非常不利的影响。首先，芯片的漏电功耗(Leakage Power)会随温度升高快速增长，造成芯片功耗过高。其次，芯片温度超过设计阈值会导致芯片出错，进而导致可穿戴设备关机或死机。因而可穿戴GPU需要进行发热检测或发热预估，当发现过热现象已经发生或者将要发生时，进行功耗干预措施。所以发热监控要与动态电压和频率调节(dynamic voltage and frequency scaling， DVFS) [ 23 ] 机制类似，需要增加芯片的温度传感器，根据温度和图形流水线负载，预估各个模块发热贡献，综合采用DVFS和电源门控功耗(Power Gating) [ 24 ] 策略，以保证芯片在可接受的温度范围内正常工作。因此，GPU的能量和发热管理策略的研究对可穿戴GPU应用至关重要。 3.4. 可穿戴GPU渲染场景快速切换 图形处理管线包含了诸多硬件加速器和可编程染色器，图形渲染硬件流水线往往有几百级长度，每一级都含有许多需要保存的状态信息。上下文转换对于流水线而言是非常复杂和费时的。对于可穿戴GPU来说，上下文切换缓慢将是一个噩梦，因为用户需要实时的信息反馈到屏幕上，而由于内部切换过慢，导致信息反馈不及时，对某些应用场合将是致命的。因此如何高效的进行图形上下文场景快速切换，也将是可穿戴图形应用领域不可缺少的关键机制。 3.5. 可穿戴GPU渲染数据安全性 随着可穿戴的普及，所有的智能设备通过网络连接在一起。个人隐私数据如何在网络下受到保护，则成为了可穿戴设备发展需要着重考虑的问题。在一个可穿戴设备应用的SoC中，GPU和操作系统如何保护图形流水线数据的可靠性，则成为一个崭新的研究方向。为了使数据更加安全，可以采用至少两级的认证、加密、网络安全认证以及可信区域授权等，这些技术目前已经非常成熟，但可穿戴GPU数据安全不是要取代任何现有的协议，而是要增强整个图形渲染过程的数据安全性，给用户更加安全的使用环境。与GPU相关的隐私数据包括：任何可视的在GPU缓冲区渲染的安全信息，如数字、密码、受保护的视屏、用户界面中的安全区域，以及在系统存储器、高速缓冲器的GPU数据和GPU的虚拟化数据。这些数据如何在操作系统中划分安全和非安全区域，如何在GPU内部进行保护，这些都是需要研究探索的问题。针对这些问题，促使图形开放标准组织Khronos Group在嵌入式系统图形库(Embedded systems graphics library， EGL)标准接口中提出了一个新的EXT_protected_surface [ 25 ] 扩展功能，GPU硬件设计厂商通过该接口，可以自行设计硬件配合该扩展功能使用，使操作系统、驱动层和GPU硬件建立可信数据通道，保护图形数据安全性。纵观数据信息安全领域，GPU的数据安全并没有被关注过，GPU只是被认为渲染逼真的3D图形或执行计算任务的图形/图像处理器。但展望未来，随着可穿戴设备大量普及，可穿戴GPU保护隐私安全的图形数据机制，将成为可穿戴图形安全应用的基本保障。 综上所述，可穿戴GPU中图形处理器架构、图形数据流加速和压缩、低功耗和发热策略，以及图形实时响应和数据安全都具有现实的理论意义和应用价值，但因可穿戴GPU独特的技术要求和制约因素，使得研究和设计一款适合可穿戴应用的、小面积的、超低功耗的、BOM成本低的、高可靠性的、高实时响应的GPU面临不小的挑战。