【自研核心的终结者！ARM Cortex-X1架构真有那么强？】随着麒麟9000和三星Exynos1080的发_傻大方

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随着麒麟9000和三星Exynos 1080的发布， Android手机芯脏领域正式进入了5nm时代。可惜，麒麟9000的CPU架构仍然停留在ARM去年发布的Cortex-A77阶段，而Exynos 1080虽然用上了ARM最新发布的Cortex-A78 ，但出于定位的原因它并没能引入AMD在同期发布的最强音Cortex-X1 。
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【自研核心的终结者！ARM Cortex-X1架构真有那么强？】如果不出意外，骁龙875、Exynos 2100和天玑2000这些新一代5nm旗舰级SoC都会采用Cortex-X1超大核+Cortex-A78大核+Cortex-A55小核的组合。换句话说， 2021年，只有搭配了Cortex-X1核心的SoC ，才有资格被称为“超旗舰” 。
Cortex-X1之所以有着如此大的号召力，是因为它还有一个外号——自研的终结者。
自研的魅力
在GeekBench等专业测试软件中，苹果iPhone系列手机总能实现对同期旗舰级Android手机的“屠榜” 。究其原因，是苹果从iPhone 5时期开始就展开了A系列处理器的“自研”之旅，凭借强大的研发实力和资金优势， ARM原生的Cortex-A系列核心根本就不是对手。 ARM全新Cortex-X1核心IP的出现，给予了Android阵营挑战同期A系列处理器的一线曙光。
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所谓的“自研” ，就是购买ARM最高级的指令集授权，然后根据自身需要开发兼容ARM的架构，但能领先ARM公版的Cortex-A架构多少全看芯片商的技术水平。
自研遇阻魔改当道
除了苹果，高通在骁龙600/800时代曾采用过自研的Krait架构，距离最近的骁龙820的核心也隶属于自研的Kyro 。只是，高通发现自研架构的能耗比很难领先同期公版Cortex-A7x架构太多，非常不经济。因此，从骁龙835开始就采取了BoC战略，也就是咱们常说的“魔改” ，基于现有的公版Cortex-A架构进行定制优化。
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华为从麒麟980开始，也采用了类似的思路，其大核也是基于Cortex-A架构进行了“based” ，同样是一种魔改。需要注意的是，公版Cortex-A架构可以进行“魔改”的地方并不多，大家基本都是拿缓存部分开刀，所以无论是高通还是麒麟，其魔改后的内核与公版架构之间的性能差异并不大，关键还是看主频。
三星从Exynos 8890开始也加入到自研大军，并推出了名为猫鼬（Mongoose）的架构核心。
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但是，经过四代自主研发后，三星在2019年底已经决定放弃自研的Mongoose内核，并解散了位于德州奥斯汀的整个研发团队，未来将全面使用ARM的公版方案。可见，除了苹果，其他芯片商的自研之路可谓一路荆棘，费力不讨好。
好消息是， ARM此次发布的“三剑客”中的Cortex-X1 ，其实就是一种允许芯片商在其上进行高度定制的IP内核，可以完全取代辛苦的“自研”之路。
超核降临排忧解难
如果Cortex-A78的定位是“大核” ，那Cortex-X1就相当于“超大核” ，它在架构设计上与Cortex-A78如出一辙，但几乎在每个地方都进行了扩展。
比如， Cortex-X1的解码带宽从Cortex-A78的4路提升到5路，增加了25%；NEON浮点从2条128b提升到了4条128b ，相当于浮点性能翻倍；缓存方面， Cortex-X1的L1缓存为64KB ， L2缓存1MB ， L3缓存最高可达8MB ，是Cortex-A78的两倍。
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根据ARM的官方资料显示，在主频相同时（也就是IPC性能）， Cortex-X1的峰值性能较Cortex-A77提高了30% ，比最新的Cortex-A78也有着22%的性能优势，机器学习能力则是Cortex-A77和A78的两倍。
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按照规划，芯片商未来可以选择1个Cortex-X1“超核”+3个Cortex-A78“大核”+4个Cortex-A55“小核”组成的三丛集DynamIQ集群，以实现性能和功耗的完美平衡。
唯一可惜的，就是Cortex-X1内核会占用更大的封装面积。
在理论性能方面， 4个Cortex-A78核心在搭配4MB L3缓存时，其性能比前代Cortex-A77可提升20% ，同时核心面积降低15%；而1个Cortex-X1+3个Cortex-A78核心在搭配8MB L3缓存时，虽然核心面积会增加15% ，但峰值性能提升了30% 。
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看到这里，大家应该知道ARM为什么将Cortex-A78的L1指令缓存改为32KB或64KB可选项目了吧？选择32KB L1指令缓存后，节省下来的封装空间可以留给Cortex-X1 ，后者强大的性能足以弥补Cortex-A78缓存的部分缺失。至于为什么Cortex-X1的IPC性能比Cortex-A78增加22% ，但1+3+4的组合却只比4+4多提升了10%的性能，是因为Cortex-X1只有单独的1颗应战，被其他3颗Cortex-A78平均了性能。