与 Imagination 深入探讨 MIPS CPU 现状与未来

MIPS架构处理器是全球最早的RISC处理器也是最早推出64位架构的处理器，与ARM处理器专注移动便携领域不同，MIPS处理器在数字电视、网络应用、机顶盒、ADAS、物联网等领域有广泛应用，随着人工智能时代来临，MIPS架构处理器有哪些新的发展趋势？在最近闭幕的CES2017上，我采访了著名的IP处理器供应商Imagination公司MIPS 处理器 IP 执行副总裁Jim Nicholas，与他就MIPS处理器未来发展进行了互动，他分享了MIPS架构处理器未来发展的策略。

Jim Nicholas在加入Imagination之前，Nicholas 先后在多家公司担任管理职务，包括意法半导体公司单片机部门总经理、ARM处理器部门营销副总裁、意法-爱立信（ST-Ericsson）和意法半导体处理器子系统及生产部门副总裁兼总经理等，因此他对处理器技术发展如数家珍，并能从底层谈到处理器的未来发展，以下是他的交流。

 

1、问：MIPS处理器目前主要在哪些领域应用？

Jim Nicholas：MIPS架构处理器应用非常广泛，扩展性很好， MIPS处理器是唯一一个在64位和32位不需要模式切换的处理器。MIPS架构处理器的特点是能效很高，它有很多独特的技术优势，例如：多线程、可扩展的虚拟化、多域安全等。由于ARM在移动领域很成功，因此我们的策略是聚焦其他嵌入式领域和新兴领域，如机顶盒、数字电视和网络领域，在这些领域我们在全球占有较大市场份额，另外，我们也看重一些新兴领域，例如汽车安全ADAS领域，我们的客户Mobileye把MIPS处理器应用到众多知名汽车品牌商，例如宝马、通用等是它的客户，基于MIPS处理器架构的 Mobileye ADAS方案通过人工智能实现了前车碰撞预警FCW、车道偏离预警LDW、行人碰撞预警PCW、车距检测预警HMW、智能远光控制IHC、限速提示SLI、交通标志识别TSR等7种检测。Mobileye还利用我们最新的MIPS I6500设计其面向自动驾驶汽车市场的EyeQ5 SoC。我们都知道驱动ADAS发展的是人工智能技术，这也是MIPS处理器可以发挥优势的地方，我们的多线程技术有很大的优势，因此我们更希望MIPS处理器用在跟人工智能有关的领域如ADAS、工业IoT以及其他新兴如智慧城市、AR/VR、物联网等领域。

2、问：相比其他架构处理器，MIPS处理器的最显著优势或者特点是什么？

Jim Nicholas：主要是两大特点，一个是多线程，该技术和我们现在常见的X86里用的单核双线程或者是双核四线程非常类似。我们是唯一一个可以提供多线程授权的技术，通过多线程技术可以在很小的开销基础上，显著地提升性能。另外一个就是硬件虚拟化，我们能在所有系列内核中，从最低端的MCU等级处理器到最高端的P6600都支持硬件虚拟化，它通过硬件协助来虚拟出多个执行空间。各个执行空间之间实现物理间隔，确保了安全性，这是其他架构还做不到的。

3、问：在智能物联网领域，基于MIPS架构的MCU优势是哪些？

Jim Nicholas：MIPS架构的处理器的优势是指令集通用、结构非常完整，在安全性和性能上有很大优势，随着MCU日益往高性能发展，基于MIPS架构的MCU可以用较少的面积实现很高性能，可以满足该领域中对处理器性能日益增长的需求。同时刚才讲也过，MIPS的即使低端的MCU等级处理器都能够支持硬件虚拟化，因此可以确保极高的安全性。此外，MIPS架构可以使用到多线程技术，这可以给客户带来很多好处，尤其是在人工智能应用领域。最后，MIPS架构MCU在实时性应用方面的优势也比较明显。

4、问：Imagination如何推动MIPS MCU在中国的应用？

Jim Nicholas：中国是一个非常重要的MCU市场，Imagination非常重视中国市场，我们在中国上海总部设有MIPS处理器的研发部门以及技术支持工程师团队，在2015年刘国军担任中国区总经理以后，他也加强了工程技术支持，推动MIPS架构MCU在中国的应用，未来我们还会进一步加强对中国的投入。

5、在移动CPU领域，除了目前ARM的大小核架构外还其他更好的架构吗？

Jim Nicholas：大小核架构是以牺牲面积来获取高性能和低功耗的做法，未必是最好的架构，我们看到所有大核和小核共享时钟、存储以及总线等，在大小核切换的时候，有一定的时间内是大小核都工作，此外也需要处理器完成监控和分析工作，这些都需要功耗的。而MIPS处理器利用独特的多线程和多核技术解决此问题。此外，在整个系统中CPU并不是耗电大户，因此IC设计者除了要考虑CPU的功耗外，更要注意降低系统功耗。

实际上，移动处理器厂商需要更灵活更有弹性的架构，我们认为异构处理器是一个不错的选择，异构处理器可以让各个计算单元做自己最擅长的工作，另外还可以避免显式拷贝，最新的异构计算理论上要求实现CPU、GPU、DSP等计算单元实现内存统一寻址，使CPU、GPU等计算单元可以共享内存，不必将数据复制一份到对方的内存区域中。这样程序员们不用干预不同计算单元的内存管理，能有效降低编程的复杂度。

不同内核直接cache级一致性管理和互通，这是异构处理器最大的技术难点也是区别于普通多核SoC的一个关键点。