A differenza delle CPU tradizionali per desktop, che stanno comunque percorrendo la strada della massima integrazione, quando parliamo di SoC destinati a dispositivi mobile questo è oggigiorno un assunto. I componenti hardware integrati prevedono core general-purpose, core grafici, processori di immagini, controller, chip wireless e così via.

Grazie al fatto che le GPU moderne sono in un modo o nell'altro utilizzabili anche per eseguire compiti che fino a qualche anno fa erano appannaggio delle CPU, sarebbe un'ottima idea quella di spingere fortemente nella direzione delle applicazioni e della tecnologia GPGPU che potrebbe apportare migliorie sia in termini di prestazioni che di efficienza energetica. Come è stato dimostrato per le controparti desktop, per una data applicazione, l'utilizzo di algoritmi di tipo GPGPU garantisce vantaggi molto interessanti.

Le GPU utilizzate nei dispositivi mobile sono simili, per architettura, a quelle desktop: esse integrano un elevato numero di unità funzionali minimali che possono essere sfruttate per eseguire compiti ad elevato parallelismo. Scendendo nel dettaglio, i chip grafici ARM Mali T600, Imagination PowerVR 6 e Qualcomm Adreno 300 supportano già gli algoritmi GPGPU attraverso le API (Application Programming Interface) OpenCL e perciò sarebbero degli ottimi candidati per accelerare applicazioni, ad esempio, di video e foto editing e renderle più efficienti anche sotto l'aspetto dei consumi. Come se non bastasse, uno scenario simile permetterebbe di ridurre il numero di componenti, quali processori di immagini o stabilizzatori video, da integrare nel SoC.

Ian Smythe, direttore del reparto marketing di ARM, a tal proposito ha affermato: “You might be able to save some cost somewhere in the SoC by cutting out a bit of hardware that you had and run it on the GPU instead. So cost reduction and an improved capability. So maybe they will cut out some of the ISP and they will do it on the GPU because the silicon is already there, it is power efficient, it's a quicker way of doing [it], you get a cost reduction, performance goes up”. 

Allo stesso tempo la tecnologia GPGPU può essere utilizzata con successo per accelerare le applicazioni d tipo desktop che richiedono una potenza di elaborazione superiore, solitamente non disponibile sui terminali mobile come smartphone e tablet.

Scelte di questo genere sono però quasi completamente nelle mani degli sviluppatori software che necessitano di tempo per poter trasformare il codice delle proprie applicazioni al fine di avvantaggiarsi di OpenCL o altre tecnologie GPGPU. Al momento non vediamo una necessità impellente perché la diffusione di GPU come quelle descritte non è ancora così importante ma il ricambio generazionale hardware è rapido e forse fra 12 mesi staremmo discutendo già di quote molto più importanti.

Autore: Dino Fratelli
Esperto in: CPU, schede madri, storage, tablet, audio

Laureato in Ingegneria Elettronica è stato caporedattore di uno fra i primi portali di tecnologia italiani e redattore di articoli per altre testate come Punto Informatico. Da sempre appassionato di hardware, audio e videogame.

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