蘋果M1使用了Arm自定義指令集？開發者逆向驚奇發現：?蘋果M1未公開的秘密--矩陣協處理器

2021-01-18 13:33:55 EETOP

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近期，國外開發者Dougall Johnson通過逆向工程，在蘋果M1處理器內發現了一個被稱為AMX的強大的未公開過的秘密協處理器--矩陣協處理器。

要弄清Apple矩陣協處理器具體是做什么的，需要弄清楚幾個基本知識，例如什么是協處理器？什么是矩陣？為什么還要關心這些？

更重要的是，為什么蘋果公司的幻燈片都沒有提到這個協處理器？為什么它似乎是一個秘密？如果你已經了解了M1片上系統（SoC）中的神經引擎，您可能會對Apple的矩陣協處理器（AMX）與眾不同的原因感到困惑。

在闡述這個大問題之前，我先說說基本概念，比如什么是矩陣？什么是協處理器。

矩陣基本上只是一個數字表。如果您使用過Microsoft Excel等電子表格，則基本上可以使用與矩陣非常相似的東西。關鍵的區別在于，在數學中，這樣的數字表有一個它們支持的操作列表和特定的行為。正如您在這里看到的，矩陣可以有不同的風格。有這樣一行的矩陣，通常稱為行向量。如果一個是列向量，我們稱之為列向量。關于矩陣相關內容，相信每一個理工科專業的都應該非常了解，因此在此也不做過多的贅述了。

矩陣之所以重要，是因為它們在以下方面被廣泛應用：

圖像處理
機器學習
語音和手寫識別
人臉識別
壓縮
多媒體：音頻和視頻

尤其是這幾年很火的機器學習。僅僅在CPU上增加更多的核心并不能讓這個運行速度足夠快，因為它的要求真的很高，這需要專門的硬件。常規任務如瀏覽互聯網、寫郵件、文字處理和電子表格已經運行了多年，速度已經足夠快。而機器學習，這是我們真正需要提高處理能力的特殊任務。本文由EETOP編譯整理

在任何給定的芯片上，蘋果公司都有一個最大的晶體管數量來構建不同類型的硬件。他們可以增加更多的CPU核心，但這實際上只是加快常規任務的速度，而常規任務的運行速度已經足夠快。因此，他們選擇花晶體管來制造專門的硬件來解決圖像處理、視頻解碼和機器學習。這個專用硬件就是協處理器和加速器。

如果你了解一些關于神經引擎的知識，你將會知道它還會執行矩陣運算以幫助完成機器學習任務。那么我們為什么需要矩陣協處理器呢？還是說它們其實只是同一種東西？這里大家是不是被搞糊涂了？

接下來就澄清一下蘋果的Matrix協處理器和神經引擎有什么不同，以及為什么在M1處理器中這兩者都需要。

主處理器（CPU）、協處理器和加速器通常可以通過共享數據總線交換數據。CPU通常控制內存訪問，而加速器（例如GPU）通常具有自己的專用內存。

Nvidia圖形卡中的GPU和神經引擎都是加速器的一種。

在這兩種情況下，都有特殊的內存區域，CPU必須填充要處理的數據，而內存的另一部分則填充加速器應執行的指令列表。CPU設置此類處理非常耗時。需要進行大量協調，填寫數據，然后等待獲得結果。

因此，對應更大的任務來說，這個會帶來回報，但是對于較小的任務，開銷將太高。

與加速器不同，協處理器監視從內存讀取到主處理器的指令流。相比之下，加速器不會遵守CPU從內存中提取的指令。

這就是協處理器優于加速器的地方。協處理器會監視從內存(更具體地說，是緩存)輸入CPU的機器代碼指令流。協處理器是用來對特定指令作出反應的。與此同時，CPU通常會忽略這些指令，或者幫助協處理器處理這些指令。

我們從中得到的好處是，協處理器執行的指令可以放在你的常規代碼中。這與GPU不同。如果你做過GPU編程，則知道著色器程序已放置在單獨的內存緩沖區中，并且你必須將這些著色器程序顯式傳輸到GPU。你不能將GPU特定的指令放在常規代碼中。因此，對于涉及矩陣處理的較小工作量，AMX將比神經引擎更加有效。

這樣你需要在你的微處理器的指令集架構（ISA）中實際定義新的特定的指令。因此，與使用加速器相比，使用協處理器時需要與CPU緊密集成。

對于ARM指令集體系結構（ISA）的創建者ARM公司來說，長期以來一直拒絕向其ISA添加自定義指令。而可擴展自有指令，這個是RISC-V的優點之一。

但是，由于客戶的壓力，ARM在2019年10月做出了讓步并宣布將允許擴展。參考：Arm推出自定義指令集功能

這可能有助于解釋為什么官方文檔中沒有描述AMX指令。ARM期望Apple將此類指令保存在客戶提供的庫中。

很容易將矩陣協處理器與SIMD向量引擎混淆，目前大多數現代處理器（包括ARM 處理器）內都有SIMD向量引擎。SIMD是單指令多數據的縮寫。

單指令單數據（SISD）與單指令多數據（SIMD）

當你需要對多個元素執行相同的操作時，SIMD是一種獲得更高性能的方法。這與矩陣運算密切相關。實際上，SIMD指令（例如ARM的Neon指令或Intel x86SSE或AVX）通常用于加速矩陣乘法。

然而SIMD向量引擎是微處理器內核的一部分。就像ALU（算術邏輯單元）和FPU（浮點單元）是CPU的一部分。在微處理器內部有一個指令解碼器，它將對一條指令進行拆分，并決定激活什么功能單元。

在CPU內部，會有ALU、FPU以及SIMD向量引擎，作為獨立的部分，由指令解碼器激活。而協處理器則是外置在微處理器內核上的。比如英特爾8087，這是最早的協處理器芯片之一，它是一種物理上獨立的芯片，旨在加快浮點計算的速度。

對于8087，你可能會很奇怪，為什么有人會想通過擁有一個像這樣的單獨芯片來使CPU設計復雜化？該芯片必須嗅探從內存到CPU的數據流，以查看是否有任何浮點指令。

原因很簡單，第一批PC中的原始8086 CPU包含29,000個晶體管。相比之下，8087要復雜得多，有45,000個晶體管。將這兩個芯片結合在一起會非常困難和昂貴。

但是隨著制造技術的改進，將浮點單元（FPU）放置在CPU內早已不是問題。因此，因此FPU取代了浮點協處理器。

回到現在，我們還不清楚為什么AMX不是M1上Firestorm核心的一部分。不過無論如何，它們都集成在同一個硅芯片上。在此我們只能提供一些推測，通過成為協處理器，CPU繼續并行運行可能會更容易、蘋果可能還喜歡將非標準的ARM產品保留在其ARM CPU內核之外等。

如果官方文檔中沒有描述AMX，我們是怎么發現的呢？這個要感謝開發人員Dougall Johnson，他出色地完成了M1的逆向工程，以發現該協處理器。這里

https://gist.github.com/dougallj/7a75a3be1ec69ca550e7c36dc75e0d6f

描述了他所作的努力。對于與矩陣有關的數學運算，Apple具有特殊的庫或框架，例如Accelerate，其組成如下：

vImage-更高級別的圖像處理，例如格式之間的轉換，圖像處理。
BLAS —一種線性代數的行業標準（我們稱其為處理矩陣和向量的數學方法）。
BNNS —用于運行神經網絡和訓練。
vDSP — 數字信號處理。傅立葉變換，卷積。這些是在圖像處理或真正包括音頻的任何信號中很重要的數學運算。
LAPACK -更高的水平線性代數函數，例如，用于求解線性方程組。

Dougall Johnson知道這些庫將使用AMX協處理器來加快計算速度。因此，他編寫了一些特殊程序來分析和觀察這些程序做了什么，以發現未記錄的特殊AMX機器代碼指令。

但為什么蘋果公司不記錄下來，讓我們直接使用這些指令呢？如前所述，這是ARM公司希望避免的事情。如果自定義指令被廣泛使用，可能會使ARM生態系統碎片化。

然而更重要的是，這對蘋果來說是一個優勢。通過僅允許他們的庫使用這些特殊指令，蘋果保留了以后從根本上改變這個硬件工作方式的自由。他們可以刪除或添加AMX指令。或者他們可以讓神經引擎來完成這項工作。無論哪種方式，他們都會讓開發者的工作變得更容易。開發者只需要使用Accelerate框架，就可以忽略蘋果如何專門加快矩陣計算的速度。

這是蘋果通過垂直整合獲得的最大優勢之一。通過控制硬件和軟件，他們可以利用這些技巧。那么下一個問題是這有多大的意義？就性能和功能而言，這對蘋果有什么好處？

NodLabs是一家從事機器交互，智能和感知的公司。快速矩陣運算自然是他們的興趣所在。他們寫了一篇有關AMX性能測試的技術性很強的博客文章：比較Apple的M1 matmul性能-AMX2 vs NEON。https://nod.ai/comparing-apple-m1-with-amx2-m1-with-neon/

他們要做的是比較用AMX做類似代碼的性能和用ARM官方支持的Neon指令做的性能。Neon是SIMD指令的一種。

Nod實驗室發現，通過使用AMX，他們能夠獲得Neon指令兩倍的矩陣運算性能。這并不意味著AMX對所有事情都更好，但至少對于機器學習和高性能計算(HPC)類型的工作，我們可以期待AMX給競爭者帶來優勢。

蘋果矩陣協處理器看起來是一些相當令人印象深刻的硬件，讓蘋果的ARM 處理器在機器學習和HPC相關的工作中占據優勢。

關鍵詞： ?蘋果 M1 矩陣協處理器