原创 PAD方案后续发展方向

 2011-5-17 15:23  2305 6 6 分类: 采购与分销

1. Contex A9

如果按照一颗嵌入式多媒体CPU芯片成熟期是2-2.5年来看，目前流行的这一代芯片主流最高规格是ARM11 800Hz- 1GHz，各家Cortex A8的芯片在明年会陆续出来。截止2010年12月，已经获得A8授权的公司，全球有165家。

因此，现在要进行嵌入式多媒体CPU的芯片研发，必然锁定在Cortex A9 45nm，这样才能赶上下一波市场，否则芯片出来，就会面临众多同类竞争对手，甚至过时淘汰的压力。截止2010年12月，全球已经获得A9授权的公司有108家。

【附】

单核的Cortex-A9在性能上比已经推出的Cortex-A8处理器更高，并且 A9系列可以提供两个乃至四个内核片上SMP产品，能提供总共超过8,000Dhrystone Mips(DMIPS)的峰值处理性能，这一性能大约是典型arm11处理器(如iphone)的10-15倍，遑论更早的arm9系列。同时Cortex-a8是可综合的，芯片制造商采用速度优化工艺时的时钟频率能够超过1GHz，也可采用低功耗工艺大幅降低耗电。如果要进一步的省电，还可以采用动态减慢时钟或关闭部分内核的方法。

对称多处理（SMP）早已在大型机、服务器以及PC机上使用多年，这种平行技术的确能够有效的提高计算机的性能。如今的半导体技术允许在一个硅片上集成多个处理器核心，这些核心能够执行同样的指令集，拥有同等的存储器配置，IO访问能力和中断，这就是片上SMP。在这种硬件上运行的高级操作系统能够调度使用任意的核心来运行软件线程或执行中断。这一切过去只能够在“大”的计算机上实现，但在不远的将来，你我的手机上也能够拥有这种高级功能。实现片上SMP对于手持设备来说，可以实现目前用单核方案，如arm11不可能实现的应用。因为SMP可以实现非常好的性能和功耗伸缩性，在保持功耗足够低的前提下，能够将性能扩展到非常高的水平，应对现在和未来丰富的应用，如HD VIDEO播放、如PC般毫不缩水的浏览Internet等。如果使用单核方案，就不得不实现极高的速度——采用2GHz甚至更高主频的掌上处理器，那将导致无法接受的发热和耗电。

现在的移动应用越来越复杂，丰富程度直逼桌面应用，多进程、多线程等技术也早已在手持设备上采用，桌面计算机已经普及的多核心技术更是为SMP进入掌上设备指明了前进的方向。ARM处理器中的Cortex-a9是专门为此类应用设计的。Cortex-a9和前一代Cortex-a8一样是超标量设计，能够单周期执行2条指令，比ARM11处理器同频性能提高约一倍。Cortex-a9处理器更改进了流水线，除了增加多处理指令还加入了乱序执行等功能。除了拥有Cortex-a8的特性之外，每核心平均同频性能比Cortex-a8提高了20%。

实现SMP的第一个消费类嵌入式器是TI OMAP4系列，包括OMAP4430和OMAP4440。除了采用Cortex-a9 MP为处理器核心之外，还提供了哪些高级功能呢？让我们来细数一下：

45nm芯片工艺，提供高性能的同时只消耗极少的能源
专门为移动嵌入式平台设计，在单一芯片上集成了应用处理器（Cortex-a9担任），多媒体处理IVA3，3D图形加速器PVR SGX540以及其他的各种移动接口
可以支持full HD 1080p尺寸、各种编解码算法，进行实时编码和解码的硬件多媒体加速器IVA3。它的核心当然是专门硬件加上集成的C64x共同协作的结果，同时拥有硬件加速的高效性和DSP的灵活性，实际上等于把DAVINCI平台塞入到你的手机里面
集成高速图形信号处理器，用于处理像素格式变换等。可以支持2千万像素的照相和摄像功能，令OMAP4拥有千万像素数码相机和高清数码DV的功能。
集成PowerVR SGX540三维硬件加速器（3D加速显卡），轻松支持3D桌面，游戏以及其他3D应用
支持HDMI高清视频输出，支持WUXGA显示，同时支持传统的模拟视频
容易与Wifi，Bluetooth，USB HS/OTG，GPS，3G/4G通讯等各种数据接口连接
配合TWL60x0芯片，实现高级的电源管理，充分节省电池电力

2. Flash 10.1 完全支持

目前除飞思卡尔的iMX515能够支持Flash10.1以外，所有方案都不支持，因此，很多基于flash的网页和网页游戏都无法打开。

Flash分为video和game两个层次，完美支持需要硬件加速，ARM 11是V6架构的，Cortex A8是V7架构的，V7架构中含有Flash的硬件加速设计。因此，Cortex A8以上的方案才能够很好的支持Flash的播放。低于A8的CPU只能通过纯软件的方式去运算，而且只能支持到video播放层面，对于game层面，单纯软件计算有些吃力，需要硬件加速才能更好的支持。