作者：重走此间路
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捋顺了芯片的基础知识，现在终于可以开始攒机了。
首先，我们跑去ARM，问它有没有现成的系统。ARM说有啊，A73/G71/视频/显示/ISP/总线/系统控制/内存控制器/Trustzone全都帮你集成好了，CPU和GPU后端也做了，还是16nm的，包你性能和功耗不出问题。然后我们再跑到Synopsys或者Cadence买EDA工具，把仿真平台也一起打包了，顺带捎上周边IP和PHY。至于基带，Wifi和蓝牙，先不做吧，毕竟是第一次攒，要求不能太高。
在掏了几亿银子出来后，我们拿到一个系统框图：
A73MP4@3Ghz，A53MP4@1.6Ghz，G71MP8@850Mhz，显示4K分辨率双路输出，视频4K，支持VR，支持Trustzone，内存带宽25.6GB/s(LPDDR4x64@3200Gbps)。
本来可以乐呵呵的一手交钱一手交货的，可我们是来攒机的，不是买整机，我们得知道这个系统到底是怎么搭起来的，免得被坑。于是ARM给了一个更详细的图：
有了这张图，我们就可以对每个模块的性能，功耗，面积还有系统性能进行详细分析了。
首先是大核模块，这是一个手机芯片最受人关注的焦点。A73MP4的PPA如下：
以下数据经过修改，并不是真实数据。
工艺：TSMC16FFLL+
频率：2.0GHz@SSG/0.72C/0C, 2.5GHz@TT/0.8V/85C，3GHz@TT/1.0C/85C
MP4静态功耗：250mW@TT/0.8V/85C
动态功耗：200mW/Ghz@TT/0.8V/85C
面积：7mm，MP4, 64KB L1D, 2MB L2, No ECC, with NEON&FPU
跑分：835/Ghz SPECINT2K
也就是说，跑在极限3Ghz的时候，动态功耗是200×1.25×1.25×3=937mW，四核得上4W，而手机SoC最多也就能稳定跑在3W。跑在2.5G时候，动态功耗是200×2.5=500mW，MP4总功耗2.25W，可以接受。
A53的如下：
以下数据经过修改，并不是真实数据。
工艺：TSMC16FFLL+
频率：1.5GHz@SSG/0.72C/0C, 1.6GHz@TT/0.8V/85C
MP4静态功耗：60mW@TT/0.8V/85C
动态功耗：90mW/Ghz@TT/0.8V/85C
面积：4mm，MP4, 32KB L1D, 1MB L2, No ECC, with NEON&FP
跑分：500/Ghz SPECINT2K
四核跑在1.6Ghz时功耗463毫瓦，加上A73MP4，一共2.7瓦。
这里的缓存大小是可以配置的，面积越大，性能收益其实是递减的，可以根据需要自行选取。
A53的：
A73的：
作为CPU，集成到SoC中的时候，一个重要的参数是访存延迟。有个数据，在A73上，每减少5ns的访存时间，SPECINT2K分数就可以提高1%。总的延迟如下：
上图只是一个例子，频率和参考设计并不一样。在上图，我们可以算出，访存在CPU之外，也就是总线和DDR上总共需要58.7ns，这个时间也就是静态延时，在做系统设计时可以控制。要缩短它，一个是提高时钟频率，一个是减少路径上的模块。在ARM给的系统中总线使用了CCI550，如果跑在1Ghz，一个Shareable的传输从进去到DDR打个来回需要10cycle，也就是10ns（上图是CCI500跑在800Mhz，所以是12.5ns）。CCI550和CPU之间还需要一个异步桥，来隔绝时钟，电源和电压域。这个异步桥其实也很花时间，来回需要7.5ns，6个cycle，快赶上总线延迟了。但是没办法，它是省不掉的，只有通过增加总线频率来减少绝对延迟。只有一种情况例外，就是异步桥连接的两端时钟频率是整数倍，比如这里的内存控制器和CCI之间频率相同，那可以去掉。
有的设计会把CCI550以及它上面的CPU，GPU作为一个子网挂在NoC下，由NoC连到内存控制器。这样的好处是可以把交织和调度交给NoC，坏处是凭空增加额外一层总线10-20ns的延迟，CPU的跑分就要低了2-4%。在ARM的方案中，交织由CCI直接完成，而调度交给内存控制器。既然所有主设备的访问都需要到DDR，那由DMC来调度更合适。再加上没有采用两层总线的链接方式，一共可以去掉两层异步桥，省掉12个cycle，已经快占到整个通路静态延迟的五分之一了。所以，现在我看到的主流总线拓扑，都是把CCI直接连内存控制器。那可不可以直接把CPU连内存控制器？只要DMC的端口够多，也没什么不可以，但是这样一来大小核就不能形成硬件支持的SMP了，功能上不允许。
路径上还有DMC和PHY的延迟，也是将近15ns，20cycle，这部分挺难降低。如果实现Trustzone，还要加上DMC和CCI之间的TZC400延迟，还会再多几个cycle。至于DDR颗粒间的延迟（行选择，命令和预充电），可以通过准确的DMC预测和调度来减少，稍后再讲。
静态延迟算完，我们来看带宽和动态延迟。
CCI和CPU/GPU之间是ACE口相连，数据宽度读写各128bit，16Byte。如果总线跑在800Mhz，单口的理论读或者写带宽分别是12.8GB/s。这个速度够吗？可以通过CPU端和总线端的Outstanding Transaction个数来判断。A73的手册上明确指出，ACE接口同时支持48个Cacheable的读请求，14×4（CPU核数量）设备和non-Cacheable的TLB/指令读，7×4+16写，这是固定的。而对应的CCI550的ACE接口支持OT数量是可配置的，配多大？有个简单公式可以计算。假设从CPU出来的传输全都是64字节的（Cacheable的一定是，而non-Cacheable的未必），而我们的带宽是12.8GB/s（假设是读），而一个传输从进入ACE到离开是51.3ns（按照上图计算），那么最大OT数是12.8×51.3/64=10.也就是说，只要10个OT就可以应付CPU那里100多个读的OT，多了也没用，因为总线数据传输率在那。从这点看，瓶颈在总线的频率。
那为什么不通过增加总线的数据位宽来移除这个瓶颈呢？主要是是位宽增加，总线的最大频率相应的会降低，这是物理特性。同时我们可能会想，真的有需要做到更高的带宽吗，CPU那里发的出来吗？我们可以计算一下。先看单个A73核，A73是个乱序CPU，它的读来自于三类方式，一个是读指令本身，一个是PLD指令，一个是一级缓存的预取。A73的一级缓存支持8路预取，每路预取范围+/-32，深度是4，预取请求会送到PLD单元一起执行，如下图。所以他们同时受到BIU上Cacheable Linefill数目的限制，也就是8.此外还有一个隐含的瓶颈，就是A73的LSU有12个槽，读写共享，所有的读写请求（包括读写指令，PLD和反馈过来的预取）都挂在这12个槽中独立维护。
言归正传，假设系统里全是读请求，地址连续；此时A73每一条读指令的延迟是3个cycle（PLD可能只需要1个cycle，我不确定）跑在3Ghz的A73，一每秒可以发出1G次读，每个8字节（LDM）的话，就是8GB/s带宽，相当于每秒128M次Linefill请求，除以BIU的8个Linefill数量，也就是每个请求可以完成的时间是60ns这和我们看到的系统延迟接近。此时一级缓存预取也会起作用，所以8个Linefill肯定用满，瓶颈其实还是在在BIU的Linefill数量，按照50ns延迟算，差不多是10GB/s。假设都是写，指令一个周期可以完成，每cycle写8字节（STM），带宽24GB/s。如果写入的地址随机，会引起大量的Linefill，于是又回到BIU的Linefill瓶颈。地址连续的话，会触发Streaming模式，在BIU内部只有一个传输ID号，由于有竞争，肯定是按次序的，所以显然这里会成为写的瓶颈。由于写的确认来自于二级缓存，而不是DDR（是cacheable的数据，只是没分配一级缓存），延迟较小，假设是8个cycle，每秒可以往外写64B/8=8GB的数据。总的来说，A73核内部，瓶颈在BIU。
到了二级缓存这，预取可以有27次。当一级缓存的BIU发现自己到了4次的极限，它可以告诉二级缓存去抓取（Hint）。单个核的时候，4+27<48，瓶颈是在一级缓存的BIU；如果四个核同时发多路请求，那就是4×8=32个OT，再加上每路都可以请求二级缓存，其总和大于ACE的48个Cacheable读请求。按照带宽算，每核是10GB/s，然后CPU的ACE口的读是48*64B/50ns=60GB/s。虽然60GB/s大于4x10GB/s，看上去像是用不满，但是一级缓存会提示二级缓存自动去预取，所以，综合一级二级缓存，簇内的瓶颈还是在ACE接口上，也意味着总线和核之间的瓶颈在总线带宽上，并且60GB/s远高于12.8GB/s。
A53是顺序执行的，读取数据支持miss-under-miss，没有A73上槽位的设计，就不具体分析了。
这里我简单计算下各个模块需要的带宽。
CPU簇x2，每个接口理论上总线接口共提供读写43.2GB/s带宽（我没有SPECINT2K时的带宽统计）。
G71MP8在跑Manhattan时每一帧需要370M带宽（读加写未压缩时），850Mhz可以跑到45帧，接近17GB/s，压缩后需要12GB/s。
4K显示模块需要4096x2160x4(Bytes)x60(帧)x4（图层）的输入，未压缩，共需要8GB/s的带宽，压缩后可能可以做到5GB/s。这还都是单向输入的，没有计算反馈给其他模块的。
视频需求带宽少些，解压后是2GB/s，加上解压过程当中对参考帧的访问，压缩后算2GB/s。
还有ISP的，拍摄视频时会大些，算2GB/s。
当然，以上这些模块不会全都同时运行，复杂的场景下，视频播放，GPU渲染，CPU跑驱动，显示模块也在工作，带宽需求可以达到20GB/s。
而在参考设计里，我们的内存控制器物理极限是3.2Gbpsx8Bytes=25.6GB/s,这还只是理论值，有些场景下系统设计不当，带宽利用率只有70%，那只能提供18GB/s的带宽了，显然不够。
而我们也不能无限制的增加内存控制器和内存通道，一个是内存颗粒成本高，还有一个原因是功耗会随之上升。光是内存控制和PHY，其功耗就可能超过1瓦。所以我们必须走提高带宽利用率的路线。
在这个前提下，我们需要分析下每个模块数据流的特征。
对于CPU，先要保证它的延迟，然后再是带宽。
对于GPU，需要保证它的带宽，然后再优化延迟，低延迟对性能跑分也是有提高的。
对于视频和ISP，带宽相对来说不大，我们要保证它的实时性，间接的需要保证带宽。
对于显示模块，它的实时性要求更高，相对于应用跑的慢，跳屏可能更让人难以容忍。
其余的模块可以相对放在靠后的位置考虑。
在CCI550上，每个端口的带宽是读写共21.6GB/s，大小核簇各需要一个端口，GPU每四个核也需要一个端口。显示和视频并没有放到CCI550，原因稍后解释。CCI550的结构如下：
它一共可以有7个ACE/ACE-Lite进口，读写通道分开，地址共用，并且会进行竞争检查，每cycle可以仲裁2个地址请求。之前我们只计算了独立的读写通道带宽，那共用的地址会是瓶颈吗？算一下就知道。对于CPU和GPU，所有从端口出来的传输，无论是不是Cacheable的，都不超过64字节，也就是16×4的突发。一拍地址对应四拍数据，那就是可以同时有八个端口发起传输，或者4个通道同时发起读和写。假设在最差情况下，CPU+GPU同时发起shareable读请求，并且，读回去的数据全都引起了eviction，造成同等数量的写。此时数据通道上不冲突，地址通道也正好符合。如果是CPU+GPU同时发起shareable写请求，并且全都命中别人的缓存，引起invalidate，读通道此时空闲，但是invalidate占用地址，造成双倍地址请求，也符合上限。到DMC的地址不会成为瓶颈，因为共四个出口，每周期可以出4个。这里，我们使用的都是shareable传输，每次都会去Snoop Filter查找，每次可能需要两个对TAG
RAM的访问（一次判断，一次更新标志位，比如Invalidate），那就是每cycle四次（地址x2）。而我们的Tagram用的是2cycle访问延迟的2块ram，也就是说，需要同时支持8个OT。这一点，CCI550已经做到了。在以上的计算中，DMC是假设为固定延迟，并且OT足够，不成为瓶颈。实际情况中不会这么理想，光是带宽就不可能满足。
在CCI550中，有两处OT需要计算，一个是入口，每个端口独立，一个是做Snooping的时候，所有通道放在一起。之前我们计算过，如果静态延迟是50ns，单口的读需要10个OT。但是，上面的静态延迟算的是DDR命中一个打开的bank，并且也不需要预充电。如果加上这两步，延迟就需要85ns，而CCI必须为最差的情况作考虑。这样，OT就变成了12.8×85/64= 17。写的话需要的更少，因为写无需等待数据返回，只需要DMC给Early response就可以，也就是穿过CCI550（10cycle）加上少于DMC的静态延迟（10cycle），不超过20ns，OT算3。所以，单口OT就是20，意味着需要4×20=80个来存储请求（四个入口）。
在出口，如果是shareable的传输，会需要去查表实现snooping，此时所有的请求会放在一起，它的大小按照四个出口，每个带宽2×12.8GB/s，共100GB/s。但是，由于我们DDR最多也就25.6GB/s，计算OT时候延迟按照读的75ns（85-10，CCI本身的延迟可以去掉了，写延迟小于读，按照读来计算），75×25.6/64=30。如果是non-shareable传输，那就还是使用入口的OT。
上面计算出的OT都是用来存储读写请求的，其数据是要暂存于CCI550内部的buffer。对于写来说如果数据不能暂存，那就没法给上一级early response，减少上一层的OT；对于读，可以在乱序地址访问时，提高效率。由于DMC会做一定程度的调度，所以CCI550发送到DMC的读写请求，很多时候不是按照读请求的次序完成的，需要额外的缓冲来存储先返回的数据。下面是读buffer大小和带宽的关系图。我们可以看到，对于随机地址，buffer越深带宽越高。而对于顺序地址访问，几乎没有影响。这个深度根据队列原理是可以算出来的，我们这里就不写了。
同样，增加缓冲也可以减少总线动态延迟，下图一目了然：
至于设置缓冲的大小，根据队列原理，由于受到DMC调度的影响，数据回到CCI500的延迟期望值不容易计算，而直接设比较大的值又有些浪费（面积相对请求缓冲较大），比较靠谱的方法是跑仿真。
关于CCI550的资源配置，还有最后一项，即tag ram的大小。CCI550的特点就是把各个主设备内部的缓存标志位记录下来提供给Snooping操作，那这个tag ram的大小该如何定。理论上，最大的配置是等同于各级exclusive缓存的tag ram总合。如果小于这个值，就需要一个操作，叫做back invalidation，通知相应的缓存，把它内部的标志位去掉，免得标志位不一致。这个是由于tag ram本身的大小限制引入的操作，在执行这个操作过程中，同地址是有竞争的，这个竞争是多余的，并且会阻塞所有缓存对这一地址的snooping操作，所以需要尽量避免。ARM定义了一个CCI550中的tag ram和原始大小的比例，使得back invalidation保持在1-2%以下，参考下图：
简单来说，可以用所有exclusive cache总大小的10%，把back invalidation限制在1%以下。
其他的配置参数还有地址线宽度，决定了物理地址的范围，这个很容易理解。还有传输ID的宽度，太小的话没法支持足够的OT。
到这里为止，我们已经设置好了硬件资源的大小，尽量使得动态延迟接近静态延迟。下图是全速运行时的带宽和功耗（这里移除了内存的瓶颈）。
在这里，读写比例是2：1，也就是说出口收到的请求最多64+32=96GB/s。但我们可以看到有时是可以做到超越100GB/s的，为什么呢？因为有相当部分是命中了内部的tag，转而从缓存进行读操作。我们之前算过，Snooping操作在CCI550内部访问tag ram是足够的，但是如果命中，就需要从别人的缓存读数据，而这就收到上级缓存访问窗口的限制。所以我们看到当命中率是100%，总带宽反而大大下降，此时的瓶颈在访问上级缓存。所幸的是，对于SMP的CPU，通常命中率都在10%以下，正处于带宽最高的那段。至于通用计算，是有可能超过10%的，等到GPU之后再讨论。
第二副图显示了动态功耗，在25GB/s时为110毫瓦，还是远小于CPU的功耗，可以接受。静态功耗通常是10-20毫瓦，对于待机功耗其实并不低，而且tag ram是没法关闭的（300KB左右），只要有一个小核在运作，就必须打开。所以CCI550的静态功耗会比CCI400高一些，这就是性能的代价，需要有部分关闭tag ram之类的设计来优化。
不过，一个没法避免的事实是，总线的入口带宽是100GB/s，出口却只能是25.6GB/s。我们需要一些方法来来达到理论带宽。在总线上，可以使用的方法有调度和交织。调度之前已经提到过，使用乱序来提高不存在竞争问题的读写传输，CCI550自已有内嵌策略，不需要配置。
而交织在之前的文章中也提过。 在CCI550上，只接了CPU和GPU，而他们发出的所有传输都不会超过64字节，也就是一个缓存行长度。只有一种可能的例外，就是exclusive传输，在spin lock中会用到。如果有一个变量跨缓存行，那么就有可能产生一个128字节的传输。而由于这类可能存在的传输，CCI550可以设置的最小粒度是128字节，来避免它被拆开到两个内存控制器，破坏原子性。不过到目前为止，CPU/GPU最多发出64字节的传输，不会有128字节，如果有跨缓存行的变量，直接切断并报异常。这样虽然会造成软件逻辑上的错误，但这错误是软件不遵守规范引起的，ARM软件规范里明确禁止了这类问题。
对于视频和显示模块，它们并没有连在CCI550。因为CCI550内部只有两个优先级，不利于QoS。QoS我们稍后再讨论，先看系统中的NIC400总线。参考设计中NIC400链接了视频/显示和DMC，但其实NIC400并没有高效的交织功能，它的交织必须把整个物理地址空间按照4KB的页一个个写到配置文件。此外，它也没有调度和缓冲功能，所以在复杂系统中并不推荐使用。NIC400更适合简单的系统，比如只有一个内存控制器，可以用更低的功耗和面积实现互联。在这里我们可以使用NoC来替换。NoC还有一个适合传输长数据的功能，就是分割，可以把265字节甚至4KB的突发传输隔成小块，更利于交织。不过分割需要注意，必须把传输的标识符改了，并且要自己维护，并维持数据完整性。
这里就引出了一个问题，到底我们交织的粒度是多少合适？粒度越大，越不容易分散到各个DMC，而粒度越小，越不容易形成对某个DMC和DDR Bank的连续访问。
在四个通道的DMC上，CCI550使用了这样一个哈希变换，来使得各个模块的传输能够平均分布：
Channel_Sel[0] = Addr[8] ^ Addr[10] ^ Addr [13] ^ Addr [21]
Channel_Sel[1] = Addr[9] ^ Addr [11] ^ Addr [16] ^ Addr[29]
然后在DMC，使用了这样的变化来使访问分散到各个Bank：
For four channel memory: Addr[29:0] = {Addr[31:10], Addr[7:0]}
经过哈希化后，在CPU的顺序地址上效果如下：
在显示模块的上效果如下：
显然，在256字节的交织颗粒时效果最好，尤其是对于连续地址。对于随机地址，有个细节我们可以注意下，在颗粒度64/128字节的时候最好，这其实也符合预期。并且，由此还可以引出一个新的优化：对于随机访问多的地址段，我们使用128字节交织，而对于顺序访问多的地址段，使用256字节交织。但是请注意，这个编码必须对所有的主设备都保持一致，否则一定会出现数据一致性或者死锁问题。
刚刚我们提到了在DMC中的哈希优化。DMC最重要的功能是调度，这是提高带宽利用率的关键。ARM的DMC可以做到在多个主设备的64字节随机地址访问时做到94%的利用率（读），写也可以到88%。我们可以通过一些参数的设置来影响它的调度判断：读写操作切换时间，Rank（CS信号）切换时间以及页内连续命中切换阈值，高优先超时切换时间等，这些看名字就能理解，不详细解释了。
调整完这么多参数，还有一个最根本的问题没有解决：DDR理论带宽也只有25.6GB/s，各个主设备一起访问，总会有拥挤的时候。这时该采取什么策略来最大程度上保证传输？答案是QoS。QoS的基本策略是设置优先级，其次还有一些辅助策略，比如动态优先级调整，整流等。
上图是优先等级表，左边是总线的（包括CCI和NoC/NIC），高低依次是显示模块>视频>CPU>GPU>PCIe>DMA，基带跳过。在CCI550内部，实际上只有高和第两种优先级，CPU高，GPU低，没法区分更多的主设备。CCI550的优先级高低是给外部用的，可以拿来给DMC，让DMC定一个阈值，告诉CCI哪些级别之上优先发送，哪些暂缓。
当中的表是DMC内部对QoS优先级的重映射。DMC500支持把某个模块的优先级提高，并动态调整。这里，CPU在每秒发送1.6GB之后，优先级会被降低，和外部总线一样。下图中，我们可以看到在没有QoS的时候,CPU的延迟最大（最左边noqos），有了QoS，由于CPU的优先级相对较高，延迟大大降低(qos_only)。而用了重映射之后，在1.6GB之下，延迟又进一步较大降低。
让我们再看一个例子，更好的说明如何通过调整优先级来在有限的带宽下保证实时性：
在上图，我们看最右边，由于显示和视频总带宽需求不高，所以都能满足。
而这两张图里面，带宽需求上升，我们看到Video的带宽反而下降，而CPU不变。可在我们设置的表里，CPU的优先级是低于视频模块的。于是我们利用DMC的门限，告诉CCI不要送低优先级的，并把CPU中小核的优先级降低到门限之下，这样只要有视频流，CCI送到DMC的数据就会减少，如下图：
当然，我们也可以通过别的机制来达到类似的效果，比如限流等。攒机是个细致活，功夫够了肯定能调好，就是需要耐心和积累。