※ 이 글은 오가사와라 히로유키(小笠原博之) 씨가 블로그에 적은 글을 번역한 것입니다. 사정에 따라 예고없이 삭제될 수 있으므로 양해부탁드립니다.

Raspberry Pi 2에서 빨라진 컴파일 시간 비교

(원문 : Raspberry Pi 2 で速くなったコンパイル時間の比較)

Raspberry Pi 2를 입수했기에 사용해보았습니다. ARM11인 Raspberry Pi와 비교하면 현격하게 빨라졌습니다.

VFP Benchmark의 비교

               CPU       clock       single fp      double fp
----------------------------------------------------------------
Raspberry Pi B ARM1176   0.7GHz x1   0.674 GFLOPS   0.674 GFLOPS
Raspberry Pi 2 Cortex-A7 0.9GHz x4   7.087 GFLOPS   3.472 GFLOPS

ARM11세대 VFP와 비교하면 core당 2.6배(단정밀도시, 클럭차 포함).

상세결과는 아래에 추가했습니다.

Cortex-A7은 big.LITTLE에서도 전력절약용 core로 사용되며, 개별 성능은 그다지 높지 않습니다.

그럼에도 엔트리 클래스의 스마트폰이나 태블릿에서는 같은 Cortex-A7 Quad core의 기기가 다수 나와있습니다. Snapdraogn 400 MSM8926/8226이나 MT8125/8389/6582 등, 나름대로 밸런스가 좋은 구성이라 생각합니다.

아래는 제가 작성한 라이브러리(flatlib3)의 빌드시간 비교입니다. 36분에서 5분 30초라는 현실적인 수치가 되었습니다. SD Card의 속도에 의존하므로 아주 정확하지는 않지만, 대충 6.6배가 나와 공식수치대로라고 할 수 있겠습니다.

                                Clock  core  ISA    RAM    gcc-4.8 clang-3.4
---------------------------------------------------------------------------
(1) Raspberry Pi B ARM1176JZF   0.7GHz x1    armv6l 0.5GB   36m18s
(2) Raspberry Pi 2 Cortex-A7    0.9GHz x4    armv7l   1GB    5m29s
(3) Nexus 7 2012   Cortex-A9    1.3GHz x4    armv7l   1GB    3m42s
(4) Atom Z540      Bonnell      1.8GHz x1+HT x86      2GB    6m23s   6m18s
(5) BayTrail-D J1900 Silvermont 2.0GHz x4    x86_64   8GB    1m30s   1m11s
(6) Athlon-5350    Jaguar       2.0GHz x4    x86_64   8GB    1m33s   1m10s
(7) Core i7-2720QM SandyBridge  2.2GHz x4+HT x86_64  16GB    0m31s   0m24s

・36m18s = 36분18초
・값은 실행시간(3회의 평균). 수치가 작을 수록 고속.

Raspberry Pi 2에서 그냥 빌드하면 ARMv6의 바이너리가 생성되므로, gcc-4.8 -march=armv7-a mfpu=neon-vfpv4의 옵션으로 컴파일했습니다.

아래는 각 기기의 상세 내용입니다.

(1) Raspberry Pi model B
BMC2835 ARM1176JZF 0.7GHz x1
RAM 512MB, SD 16GB
Debian wheezy armv6l (console)


(2) Raspberry Pi 2 model B
BMC2836 Cortex-A7 0.9GHz x4
RAM 1GB DDR2, SD 16GB
Debian wheezy armv7l (console)
gcc-4.8 (-march=armv7-a mfpu=neon-vfpv4)


(3) Nexus 7 (2012)
Tegra 3 T30L Cortex-A9 1.3GHz x4
RAM 1GB DDR3L, 8GB
Ubuntu 13.04 armv7l (console)


(4) VAIO Type P
Atom Z540 Bonnell 1.86GHz x1+HT
RAM 2GB, SSD 64GB
Ubuntu 14.04LTS x86 (console)


(5) Desktop PC
BayTrail-D Celeron J1900 Silvermont 2.0GHz x4
RAM 8GB, HDD
Ubuntu 14.04LTS x86_64


(6) Desktop PC
Athlon-5350 Jaguar 2.0GHz x4
RAM 8GB, HDD
Ubuntu 14.04LTS x86_64


(7) Desktop PC
Core i7-2720QM SandyBridge 2.2GHz x4+HT
RAM 16GB, HDD
Ubuntu 14.04LTS x86_64

GPU쪽은 변하지 않은 것 같습니다. 아래 페이지에 추가했습니다.

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Android 5.0 Nexus Player x86과 대응 ABI

(원문 : Android 5.0 Nexus Player x86 と対応 ABI)

Android는 5.0부터 64bit CPU에 대응합니다. Android에서의 첫 64bit device는 Nexus 9입니다. 물론 상위호환성이 있어서 종래의 32bit ARM Native code도 실행가능합니다. 32bit ARM에는 2종류의 ABI가 존재하므로 전부 3종류입니다.

ARMv8A AArch64  arm64-v8a
ARMv7A          armeabi-v7a
ARMV5TE         armeabi

Android 4.4까지는 동시에 2종류의 ABI에 대응할 수 있었습니다. Android 5.0 이후는 위에 적은 대로 3개 이상 지정할 수 있게 되었습니다.

동시에 발표된 Nexus Player는 Nexus 첫 Intel CPU (Atom Z35xx) 탑재 단말입니다. OS도 Android 5.0이지만, 아쉽게도 64bit(x86_64)가 아니라 32bit(x86)로 동작하는 것 같습니다.

ro.product.cpu.abi=x86
ro.product.cpu.abi2=armeabi-v7a
ro.product.cpu.abilist=x86,armeabi-v7a,armeabi
ro.product.cpu.abilist32=x86,armeabi-v7a,armeabi
ro.product.cpu.abilist64=

이전에 알아본대로, Android x86 단말은 Binary Translator를 통해 ARM의 Native code를 실행할 수 있습니다. 같은 x86(32bit)이라도 5.0 이후라면 3종류 지정할 수 있으므로, Nexus Player의 경우 armeabi도 포함되어있다는 것을 알 수 있습니다.

Device       Android CPU           ABI
-------------------------------------------------------------------
Nexus 5         5.0  Krait 400                armeabi-v7a  armeabi
Nexus 9         5.0  Denver        arm64-v8a  armeabi-v7a  armeabi
Nexus Player    5.0  Silvermont    x86        armeabi-v7a  armeabi
MeMO Pad ME176  4.4  Silvermont    x86        armeabi-v7a

Android 5.0부터는 지금까지 x86에서 돌지 않던 앱도 돌아가게 될 지도 모릅니다. 장래 x64(x86_64) 단말이 등장하면 x86_64를 포함하여 4종류가 됩니다.

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Android Nexus 6 Adreno 420도 OpenGL ES 3.1 AEP 대응 (Direct3D 11 상당)

(원문 : Android Nexus 6 Adreno 420 も OpenGL ES 3.1 AEP 対応 (Direct3D 11相当))

Nexus 6의 GPU Adreno 420는 OpenGL ES 3.1 AEP(Android Extension Pack)에 대응한다는 것을 알게 되었습니다.

OpenGL ES 3.1은 ComputeShader에 대응합니다. 거기에 더해 OpenGL ES 3.1 AEP에서는 Tessellator (HullShader/DomainShader,TCS/TES)나 GeometryShader 등 Direct3D 11 상당하는 기능이 추가욉니다.

지금까지 판명된 OpenGL ES 3.0 이상에 대응하는 GPU

                SoC               GPU           OpenGL
------------------------------------------------------------------
Kindle Fire HD6 MediaTek MT8135   PowerVR G6430 OpenGL ES 3.0
iPhone/iPad     Apple A7/A8       PowerVR G6430 OpenGL ES 3.0
MeMO Pad ME176  BayTrail-T Z3745  HD Graphics   OpenGL ES 3.0
LG G Watch W100 Snapdragon 400    Adreno 305    OpenGL ES 3.0
Nexus 7(2013)   Snapdragon S4 Pro Adreno 320    OpenGL ES 3.0
Nexus 5         Snapdragon 800    Adreno 330    OpenGL ES 3.0

Nexus 10        Exynos 5 Dual     Mali-T604     OpenGL ES 3.1

Nexus 6         Snapdragon 805    Adreno 420    OpenGL ES 3.1 AEP
Nexus 9         NVIDIA Tegra K1   Kepler(192)   OpenGL ES 3.1 AEP

Nexus 9의 Tegra K1에 이어, 신형 Nexus는 둘다 AEP에 대응하게 되었습니다.

이하 Nexus 6 Snapdargon 805 APQ8084의 GL Extension

Extension:
GL_EXT_debug_marker
GL_OES_EGL_image
GL_OES_EGL_image_external
GL_OES_EGL_sync
GL_OES_vertex_half_float
GL_OES_framebuffer_object
GL_OES_rgb8_rgba8
GL_OES_compressed_ETC1_RGB8_texture
GL_AMD_compressed_ATC_texture
GL_KHR_texture_compression_astc_ldr
GL_OES_texture_npot
GL_EXT_texture_filter_anisotropic
GL_EXT_texture_format_BGRA8888
GL_OES_texture_3D
GL_EXT_color_buffer_float
GL_EXT_color_buffer_half_float
GL_QCOM_alpha_test
GL_OES_depth24
GL_OES_packed_depth_stencil
GL_OES_depth_texture
GL_OES_depth_texture_cube_map
GL_EXT_sRGB
GL_OES_texture_float
GL_OES_texture_float_linear
GL_OES_texture_half_float
GL_OES_texture_half_float_linear
GL_EXT_texture_type_2_10_10_10_REV
GL_EXT_texture_sRGB_decode
GL_OES_element_index_uint
GL_EXT_copy_image
GL_EXT_geometry_shader
GL_EXT_tessellation_shader
GL_OES_texture_stencil8
GL_EXT_shader_io_blocks
GL_OES_shader_image_atomic
GL_OES_sample_variables
GL_EXT_texture_border_clamp
GL_EXT_multisampled_render_to_texture
GL_OES_shader_multisample_interpolation
GL_EXT_draw_buffers_indexed
GL_EXT_gpu_shader5
GL_EXT_robustness
GL_EXT_texture_buffer
GL_OES_texture_storage_multisample_2d_array
GL_OES_sample_shading
GL_OES_get_program_binary
GL_EXT_debug_label
GL_KHR_blend_equation_advanced
GL_KHR_blend_equation_advanced_coherent
GL_QCOM_tiled_rendering
GL_ANDROID_extension_pack_es31a
GL_EXT_primitive_bounding_box
GL_OES_standard_derivatives
GL_OES_vertex_array_object
GL_KHR_debug

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Android Wear Sony SmartWatch 3 SWR50는 빠르다

(원문 : Android Wear Sony SmartWatch 3 SWR50 は速い)

Sony SmartWatch3의 vfpbench 스코어를 보내주신 분이 계십니다. LG G Watch (LG-W100)보다 빠르며, 실제로 1.2GHz로 작동하는 것으로 판단됩니다. 아직 제대로 확인하지는 않았습니다만 2 core가 살아있을 가능성도 있습니다.

// SmartWatch 3 SWR50
// MSM8226 Cortex-A7 1.2GHz x4 (1.2GHz x2?)

ARCH: ARMv7A
CPU core: 4
VFP: VFPv4-D32 NEON
FMA: Yes
NEON: Yes
Result
  SingleT SP max:  2.257 GFLOPS
  SingleT DP max:  1.144 GFLOPS
  MultiT  SP max:  4.946 GFLOPS
  MultiT  DP max:  2.278 GFLOPS

Motorola Moto 360이외에는 전부 같은 Snapdragon 400 (MSM8226)의 나열이었습니다만, 예상외로 차이가 있는 것 같습니다.

device                SoC             CPU       SoC의 spec  실질
----------------------------------------------------------------------
LG G Watch   LG-W100  Snapdragon 400  Cortex-A7 1.2GHz x4   0.8GHz x1
LG G Watch R LG-W110  Snapdragon 400  Cortex-A7 1.2GHz x4   ?
Galaxy Gear Live      Snapdragon 400  Cortex-A7 1.2GHz x4   ?
ASUS ZenWatch WI500Q  Snapdragon 400  Cortex-A7 1.2GHz x4   ?
SmartWatch 3 SWR50    Snapdragon 400  Cortex-A7 1.2GHz x4   1.2GHz x2?
Motolora Moto 360     TI OMAP3630     Cortex-A8 1.0GHz x1   1.0GHz x1

마찬가지로 Motorola Moto 360의 결과도 받았기에 아래에 정리합니다. 스코어로 보아 이쪽은 Cortex-A8의 1.0GHz로 움직이는 물건이라 보여집니다.

device (4.4W.2)       SP-ST   DP-ST   SP-MT   DP-MT
-----------------------------------------------------------
LG G Watch LG-W100    1.419   0.742   1.367   0.676  GFLOPS
SmartWatch 3 SWR50    2.257   1.144   4.946   2.278  GFLOPS
Motolora Moto 360     3.739   0.126   3.376   0.125  GFLOPS

  * SP=단정밀도, DP=배정밀도, ST=SingleThread, MT=MultiThread

언뜻 Moto 360가 가장 빠른 것처럼 보일지도 모릅니다. 최대값이 돌출되어있는 것은 Cortex-A8가 64bit 폭의 NEON ALU를 갖고 있기 때문입니다. (Cortex-A7는 32bit폭)

실제로는 세대가 오래된 SoC를 채용하고 있으며 Moto360의 CPU Core도 몇세대 전의 물건입니다. 배정밀도(DP)의 결과를 보면 알 수 있듯, VFP 연산에서는 다른 CPU의 1/5 이하의 속도입니다. 부동소수점 연산을 많이 사용하는 일반적인 애플리케이션(NEON 미사용)에서는 아마 Moto 360 쪽이 느릴겁니다. 이에 관한 것은 VFP Bencmark에서 명령별 수치를 비교해보면 잘 알 수 있습니다.

자세한 로그를 다음 페이지에 추가했습니다.

만약 다른 장치의 로그를 갖고 있는 분이 계시다면 꼭 보내주시기 바랍니다.

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Android 5.0 Nexus 10 Mali-T604는 OpenGL ES 3.1 대응

(원문 : Android 5.0 Nexus 10 Mali-T604 は OpenGL ES 3.1 対応)

OS의 갱신이 시작되어, 어떤 단말은 사용할 수 있는 API가 늘어났습니다. Nexus 10(Exynos 5 Dual 5250)는 Android 5.0에서 OpenGL ES 3.1을 사용할 수 있게 되었습니다. Tegra K1과 달리 AEP에는 대응하지 않습니다.

GL_VERSION: OpenGL ES 3.1
GL_RENDERER: Mali-T604
GL_VENDOR: ARM
GL_SHADING_LANGUAGE_VERSION: OpenGL ES GLSL ES 3.10

자세한 내용은 Extension 페이지↓에 추가했습니다.

아래는 갖고 있는 단말로 조사한 결과입니다.

Nexus의 OpenGL API
Nexus         SoC       GPU          Android 4.4     Android 5.0
----------------------------------------------------------------------
Nexus 7 2012  Tegra 3   ULP GeForce  OpenGL ES 2.0   OpenGL ES 2.0
Nexus 7 2013  APQ8064   Adreno320    OpenGL ES 3.0   OpenGL ES 3.0
Nexus 5       MSM8974   Adreno330    OpenGL ES 3.0   OpenGL ES 3.0
Nesus 10      Exynos 5D Mali-T604    OpenGL ES 3.0   OpenGL ES 3.1
Nesus 9       Tegra K1  Kepler       --              OpenGL ES 3.1 AEP

Amazon Kindle Fire도 Fire OS 4로 갱신되어, Android 4.4 기반이 되었습니다. GPU가 대응하는 경우 OpenGL ES 3.0를 사용할 수 있게 되었습니다.

Amazon Fire의 OpenGL API
Fire               SoC       GPU          FireOS 3       FireOS 4
----------------------------------------------------------------------
Kindle Fire HDX 7  MSM8974 Adreno 330     OpenGL ES 2.0  OpenGL ES 3.0
Fire HD 6          MT8135  PowerVR G6200  --             OpenGL ES 3.0

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Nexus 9 NVIDIA Tegra K1 64 Denver의 부동소수점 연산속도

(원문 : Nexus 9 NVIDIA Tegra K1 64 Denver の浮動小数点演算速度)

VFP Benchmark의 Android판도 64bit에 대응시켰습니다. 대응되면 arm64(arm64-v8a), x86_64(x64), mips64로 계측합니다. 또한 iOS판은 이미 64bit(arm64)에 대응되어 있습니다.

아래는 Nexus 9 (Tegra K1 64)에서의 결과 비교입니다.

NVIDIA Denver            ST-SP    ST-DP   MT-SP   MT-DP
----------------------------------------------------------------
AArch32 32bit armv7a     17.799   4.423   34.582   8.719  GFLOPS
AArch64 64bit arm64      17.906   8.762   34.888  17.601  GFLOPS

 * ST=Single thread, MT=Multi thread
 * SP=Single precision fp, DP=Double precision fp
 * 단위는 GFLOPS, 수치가 높을수록 고속

AArch64는 배정밀도 NEON 명령을 사용할 수 있기에 DP의 속도가 2배가 됩니다. 보다 자세한 결과는 아래 페이지에 올려놨습니다.

// Tegra K1 Denver arm64
                                  시간(sec)  MFLOPS
---------------------------------------------------
FPU fmul (32bit x1) n8        :    2.049     1952.1
FPU fadd (32bit x1) n8        :    1.000     3998.3
FPU fmadd (32bit x1) n8       :    1.849     4326.0
NEON fmul.2s (32bit x2) n8    :    1.842     4343.8
NEON fadd.2s (32bit x2) n8    :    1.259     6356.0
NEON fmla.2s (32bit x2) n8    :    1.900     8420.3
NEON fmul.4s (32bit x4) n8    :    1.837     8711.7
NEON fadd.4s (32bit x4) n8    :    1.179    13570.5
NEON fmla.4s (32bit x4) n8    :    1.831    17475.0

FPU fmul (64bit x1) n8        :    1.930     2072.7
FPU fadd (64bit x1) n8        :    0.929     4306.0
FPU fmadd (64bit x1) n8       :    1.798     4450.2
NEON fmul.2d (64bit x2) n8    :    1.809     4422.6
NEON fadd.2d (64bit x2) n8    :    1.195     6695.8
NEON fmla.2d (64bit x2) n8    :    1.826     8762.0

fmul.2s, fmul.4s의 속도차이가 없는 것으로 보아, Cortex-A15과 달리 NEON 명령이 128bit 단위로 실행되는 것이라 생각됩니다. 아마도 Nexus 9의 Denver는 2.2GHz 전후로 동작하고, 1 cycle 당 스칼라 곱셈이 1, 덧셈이 2. SIMD에서는 이 비율이 4 mul, 6 add, 4 mad입니다. 표로 정리하면 아래와 같습니다. (수치가 클수록 cycle 당 연산능력이 높음)

                 Scalar SP       Scalar DP
                 mul add mad     mul add mad
----------------------------------------------
Cortex-A9  32      1   1   2     0.5   1   1
Cortex-A15 32      1   1   2       1   1 1.4
Krait 400  32      1   1   2       1   1   2  (Qualcomm)
Swift      32      1   1   1       1   1   1  (Apple A6)
Denver     64      1   2   2       1   2   2  (NVIDIA Tegra) ←
Cyclone    64      2   3   4       2   3   4  (Apple A7/A8)
Silvermont 64      1   1   -     0.5   1   -  (Intel BayTrail Atom)
Jaguar     64      1   1   2     0.5   1   -  (AMD Kabini)
               SIMD2(32x2) SP    SIMD4(32x4) SP    SIMD2(64x2) DP
                mul add mad       mul add mad       mul add mad
------------------------------------------------------------------
Cortex-A9  32     2   2   4         2   2   4         -   -   -
Cortex-A15 32     4   4   8         4   4   8         -   -   -
Krait 400  32     2   2   4         4   4   8         -   -   -
Swift      32     2   2   4         4   4   8         -   -   -
Denver     64     2   3   4         4   6   8         2   3   4  ←
Cyclone    64     4   6   8         8  12  16         4   6   8
Silvermont 64     -   -   -         2   4   6       0.5   1 1.5
Jaguar     64     -   -   -         4   4   8         2   2   4

↑이 표는 명령당 연산개수로, 덧곱셈을 2로 처리했습니다. 더 자세한 표는 아래 페이지에 올려놓았습니다.

  • CPU의 부동소수점 연산능력의 상세

Denver는 CPU core와 비교해도 비교적 얌전한 결과를 보입니다. 부동소수점 연산에 있어서도 딱히 돌출된 특징이 없어, core의 수가 적은만큼 Multi-Thread 시의 최대치가 낮습니다. 아래 표는 32bit 버전 Tegra K1을 탑재한 SHIELD Tablet과의 비교입니다.

Tegra K1 (수치는 GFLOPS)         ST-SP   ST-DP  MT-SP    MT-DP
---------------------------------------------------------------
Denver     AArch32 32bit armv7a  17.799  4.423  34.582   8.719  Nexus 9
Denver     AArch64 64bit arm64   17.906  8.762  34.888  17.601  Nexus 9
Cortex-A15 ARMv7A  32bit armv7a  17.136  3.431  70.174  14.036  SHIELD Tab

이것만 보면 Cortex-A15 버전쪽이 나은 것처럼 보이지만, 어디까지나 부동소수점 연산명령만 본 결과입니다. 실제로는 ARM의 64bit 명령셋을 쓸 수 있다는 큰 메리트가 있어, 응용 프로그램의 동작속도에는 이렇다할 큰 차이가 나지 않을거라 생각됩니다.

↓표는 WebGL (Emscripten) 물리 엔진 벤치마크의 결과비교로, Nexus 9은 상당히 고속으로 실행되고 있습니다.

Nexus 9        Tegra K1  Denver     64  Android 5.0  Firefox 33  13개
iPad Air 2     Apple A8X Cyclone    64  iOS 8.1      Safari      13개
MeMO Pad ME176 Z3740     Silvermont 32  Android 4.4  Firefox 33   9개
Tegra Note 7   Tegra 4   Cortex-A15 32  Android 4.4  Firefox 33   8개
Nexus 5        MSM8974   Krait 400  32  Android 4.4  Firefox 33   8개
Nexus 7        APQ8064   Krait      32  Android 5.0  Firefox 33   5개

자세한 것은 아래 페이지에서. 현재는 Firefox에서도 제대로 표시되게 되었습니다.

Android NDK의 어셈블러 명령

clang과 gcc4.9의 차이일지도 모르지만, 왼쪽의 생략표기를 쓸 수 없기에 오른쪽과 같이 레지스터 명으로 전개하는 것이 필요합니다.

orr.16b  v1, v0, v0      →     orr   v1.16b, v0.16b, v0.16b
fmla.4s  v0, v8, v4      →     fmla  v0.4s,  v8.4s,  v4.4s

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※ 이 글은 오가사와라 히로유키(小笠原博之) 씨가 블로그에 적은 글을 번역한 것입니다. 사정에 따라 예고없이 삭제될 수 있으므로 양해부탁드립니다.

Nexus 9 Tegra K1과 ARM 64bit Denver

(원문 : Nexus 9 Tegra K1 と ARM 64bit Denver)

iPhone 5s에 뒤쳐진지 대략 1년, 64bit 대응 Android와 ARM64 단말이 발매되었습니다. Nexus 9의 CPU core는 NVIDIA의 Denver.

Processor	: NVIDIA Denver 1.0 rev 0 (aarch64)
processor	: 0
processor	: 1
Features	: fp asimd aes pmull sha1 sha2 crc32 
CPU implementer	: 0x4e
CPU architecture: AArch64
CPU variant	: 0x0
CPU part	: 0x000
CPU revision	: 0

Hardware	: Flounder
Revision	: 0000
Serial		: 0000000000000000

좀 보기 힘들지만 "processor" 행이 2개 있으므로 dual core입니다.

$ cat /sys/devices/system/cpu/online
0-1

vfpbenchmark는 아래와 같습니다. single core 시의 부동소수점 연산능력은 SHILED Tablet(Cortex-A15 2.2GHz)과 거의 동등하여, 종합성능에서는 Core의 수만큼 떨어집니다. 어디까지나 32bit의 결과이고 나중에 64bit(AArch64)에서도 테스트해보려 합니다.

// Nexus 9
ARCH: ARMv7A
CPU core: 2
VFP: VFPv4-D32 NEON
FMA: Yes
NEON: Yes
  SingleT SP max: 17.799 GFLOPS
  SingleT DP max:  4.423 GFLOPS
  MultiT  SP max: 34.582 GFLOPS
  MultiT  DP max:  8.719 GFLOPS
ro.product.cpu.abi=arm64-v8a
ro.product.cpu.abilist=arm64-v8a,armeabi-v7a,armeabi
ro.product.cpu.abilist32=armeabi-v7a,armeabi
ro.product.cpu.abilist64=arm64-v8a

arm64-v8a, armeabi-v7a, armeabi 3개의 ABI에 대응합니다. Android가 현재 NDK에서 지원하는 ABI는 아래의 7종류입니다.

armeabi       ARMv5TE
armeabi-v7a   ARMv7A VFPv3-D16 softfp (VFPv3-D32, NEON, hard-float)
arm64-v8a     ARMv8A (AArch64)
x86           x86 (IA-32)
x86_64        x64
mips          MIPS32-R1
miips64       MIPS64

참고로 iOS에서 개발용의 lib를 만들면 5종류.

armv7         ARMv7A VFPv3-D32+NEON softfp
armv7s        ARMv7A VFPv4-D32+NEON softfp
arm64         ARMv8A (AArch64)
i386          x86    simulator
x86_64        x86_64 simulator

GPU는 OpenGL ES 3.1의 Context를 반환합니다.

GL_VERSION: OpenGL ES 3.1 NVIDIA 343.00
GL_RENDERER: NVIDIA Tegra
GL_VENDOR: NVIDIA Corporation
GL_SHADING_LANGUAGE_VERSION: OpenGL ES GLSL ES 3.10

대응하는 텍스처 포맷은 DXT, ETC1, ETC2/EAC, ASTC. 자세한 것은 아래 페이지에 게재했습니다.

※ 이 글은 오가사와라 히로유키(小笠原博之) 씨가 블로그에 적은 글을 번역한 것입니다. 사정에 따라 예고없이 삭제될 수 있으므로 양해부탁드립니다.

(Kindle) Fire HD 6는 OpenGL ES 3.0에 대응하는 비대칭 4 core CPU

(원문 : (Kindle) Fire HD 6 は OpenGL ES 3.0 対応で非対称 4 core CPU)

Amazon의 새 Tablet인 Fire HD 6는 Android 4.4 기반의 Fire OS 4.1을 탑재했습니다. Android 4.4, API Level 19이 됨으로써 GPU가 대응하면 OpenGL ES 3.0를 쓸 수 있게 되었습니다.

아래는 Fire HD 6의 결과입니다.

GL_VERSION: OpenGL ES 3.0 build 1.3@2876724
GL_RENDERER: PowerVR Rogue Han
GL_VENDOR: Imagination Technologies
GL_SHADING_LANGUAGE_VERSION: OpenGL ES GLSL ES 3.00 build 1.3@2876724

SoC는 MediaTek MT8135으로, 비대칭의 4 core CPU에 PowerVR G6200를 탑재합니다. Extension과 대응하는 압축 텍스처는 다음과 같습니다.

Extension:
GL_OES_rgb8_rgba8
GL_OES_depth24
GL_OES_vertex_half_float
GL_OES_texture_float
GL_OES_texture_half_float
GL_OES_element_index_uint
GL_OES_mapbuffer
GL_OES_fragment_precision_high
GL_OES_compressed_ETC1_RGB8_texture
GL_OES_EGL_image
GL_OES_EGL_image_external
GL_OES_EGL_sync
GL_OES_required_internalformat
GL_OES_depth_texture
GL_OES_get_program_binary
GL_OES_packed_depth_stencil
GL_OES_standard_derivatives
GL_OES_vertex_array_object
GL_OES_texture_npot
GL_OES_surfaceless_context
GL_EXT_discard_framebuffer
GL_EXT_multi_draw_arrays
GL_EXT_multisampled_render_to_texture
GL_EXT_shader_texture_lod
GL_EXT_texture_filter_anisotropic
GL_EXT_texture_format_BGRA8888
GL_EXT_blend_minmax
GL_EXT_texture_rg
GL_EXT_occlusion_query_boolean
GL_EXT_color_buffer_float
GL_EXT_shader_framebuffer_fetch
GL_EXT_separate_shader_objects
GL_EXT_robustness
GL_EXT_draw_buffers
GL_IMG_shader_binary
GL_IMG_texture_compression_pvrtc
GL_IMG_texture_compression_pvrtc2
GL_IMG_texture_npot
GL_IMG_texture_format_BGRA8888
GL_IMG_read_format
GL_IMG_program_binary
GL_IMG_multisampled_render_to_texture
GL_KHR_debug

TextureFormat 17
00=8c01  GL_COMPRESSED_RGB_PVRTC_2BPPV1_IMG
01=8c03  GL_COMPRESSED_RGBA_PVRTC_2BPPV1_IMG
02=8c00  GL_COMPRESSED_RGB_PVRTC_4BPPV1_IMG
03=8c02  GL_COMPRESSED_RGBA_PVRTC_4BPPV1_IMG
04=9137  GL_COMPRESSED_RGBA_PVRTC_2BPPV2_IMG
05=9138  GL_COMPRESSED_RGBA_PVRTC_4BPPV2_IMG
06=8d64  GL_ETC1_RGB8_OES
07=9274  GL_COMPRESSED_RGB8_ETC2
08=9275  GL_COMPRESSED_SRGB8_ETC2
09=9278  GL_COMPRESSED_RGBA8_ETC2_EAC
10=9279  GL_COMPRESSED_SRGB8_ALPHA8_ETC2_EAC
11=9276  GL_COMPRESSED_RGB8_PUNCHTHROUGH_ALPHA1_ETC2
12=9277  GL_COMPRESSED_SRGB8_PUNCHTHROUGH_ALPHA1_ETC2
13=9271  GL_COMPRESSED_SIGNED_R11_EAC
14=9270  GL_COMPRESSED_R11_EAC
15=9273  GL_COMPRESSED_SIGNED_RG11_EAC
16=9272  GL_COMPRESSED_RG11_EAC

ETC2/EAC만이 아니라 PVRTC2(PVRTCv2)에도 대응하고 있음을 알 수 있습니다. 같은 Series 6이라도 iOS에서는 PVRTCv2에 대응하지 않았습니다. PVRTCv2는 ETC2와 마찬가지로, 상위호환성을 가지면서 모드 분기에 따른 화질향상을 이룬 2세대 압축 포맷입니다.

1세대     2세대
-------------------
ETC1      ETC2/EAC
PVRTCv1   PVRTCv2
                          PVRTCv1  PVRTCv2  ETC1  ETC2/EAC
----------------------------------------------------------
Android PowerVR Series 5    Y        -       Y       -
Android PowerVR Series 6    Y        Y       Y       Y
iOS PowerVR Series 5        Y        -       -       -
iOS PowerVR Series 6        Y        -       Y*1     Y

 *1 ETC2 は ETC1 の上位互換性があるため ETC1 の読み込みも可能

CPU는 Cortex-A15 x2와 Cortex-A7 x2의 big.LITTLE 구성입니다. 실제로 테스트해보니 HMP가 유효화된듯 앱에서 4 core로 인식됨을 알 수 있습니다. 부하를 건 상태는 다음과 같습니다. 4 core 모두 활성화되어있습니다.

$ cat /sys/devices/system/cpu/online
0-3

$ cat /proc/cpuinfo
Processor	: ARMv7 Processor rev 3 (v7l)
processor	: 0
BogoMIPS	: 31.81
Features	: swp half thumb fastmult vfp edsp thumbee neon vfpv3 tls vfpv4 idiva idivt 
CPU implementer	: 0x41
CPU architecture: 7
CPU variant	: 0x0
CPU part	: 0xc07
CPU revision	: 3

Processor	: ARMv7 Processor rev 3 (v7l)
processor	: 1
BogoMIPS	: 31.81
Features	: swp half thumb fastmult vfp edsp thumbee neon vfpv3 tls vfpv4 idiva idivt 
CPU implementer	: 0x41
CPU architecture: 7
CPU variant	: 0x0
CPU part	: 0xc07
CPU revision	: 3

Processor	: ARMv7 Processor rev 2 (v7l)
processor	: 2
BogoMIPS	: 35.06
Features	: swp half thumb fastmult vfp edsp thumbee neon vfpv3 tls vfpv4 idiva idivt 
CPU implementer	: 0x41
CPU architecture: 7
CPU variant	: 0x3
CPU part	: 0xc0f
CPU revision	: 2

Processor	: ARMv7 Processor rev 2 (v7l)
processor	: 3
BogoMIPS	: 26.00
Features	: swp half thumb fastmult vfp edsp thumbee neon vfpv3 tls vfpv4 idiva idivt 
CPU implementer	: 0x41
CPU architecture: 7
CPU variant	: 0x3
CPU part	: 0xc0f
CPU revision	: 2

Hardware	: MT8135
Revision	: 000f 000a
Serial		: 0000000000000000

미들클래스에서도 Cortex-A7 Quad의 구성이 늘어나고 있는 가운데, 1만엔 전후의 가격대이면서 Cortex-A15를 탑재하고 있다는 점이 커다란 특징이라 할 수 있겠습니다. Cortex-A15와 Cortex-A7는 수배의 성능차가 있는만큼 HMP(GTS)에서 스케줄러가 어떻게 작업을 분배하는지가 흥미로운 부분입니다.

다음 페이지를 갱신했습니다.

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