此前，我们对英特尔panther lake处理器的架构以及核心ip设计做了比较全面的分析，了解了其在能效、性能方面的表现以及cpu、gpu、npu、ipu等计算单元的新特性以及升级点。
不过在一些细节技术层面，如封装、分支预测、线程调度、电源管理、GPU/NPU计算单元技术细节等方面未进行深入探究，所以才有了这篇Panther Lake的“技术细节补完”内容。
作为Intel18A制程工艺打造的首款移动端处理器平台，Panther Lake汲取了上一代Lunar Lake的高能效和Arrow Lake的高性能优势，在CPU和GPU性能方面相较上一代产品均提升了50%，这样的性能进步在近年来的移动端处理器领域极为罕见，同时其在性能大幅提升的情况下，依旧保持出色的能效体验，可以说是展现出了Intel 18A制程工艺的核心优势。
Intel 18A制程工艺的核心优势来自于两大关键技术突破
那么肯定会有朋友存疑——Intel 18A制程工艺的核心优势到底是什么？
其实答案就是两大关键技术的突破：RibbonFET全环绕栅极晶体管技术以及PowerVia背面供电技术。
了解半导体芯片的朋友都知道，性能提升其实简单来说就是来自于晶体管密度的不断增加。但是对于芯片厂商来说，在提升晶体管密度的同时又要不断缩减芯片面积，这就造成了高制程节点下良率、供电/漏电、发热等层面的巨大挑战。
Intel 18A制程工艺之所以能够在1.8nm制程下通过晶体管密度提升提高性能的同时，还能够获得良好的能效表现，正是在确保良率的基础上，通过RibbonFET全环绕栅极晶体管技术以及PowerVia背面供电技术解决了供电、漏电、发热等棘手问题。
另外在10月初笔者受英特尔邀请前往美国亚利桑那州凤凰城参观英特尔Fab52晶圆厂时，已经看到有ASML光刻机正在量产Panther Lake芯片，这意味着其良率已经达到了正式投产的要求。而且Intel 18A现阶段的良率其实已经高于英特尔在过去十五年推出的制程节点。
回到两大关键技术，RibbonFET全环绕栅极晶体管实现了全环绕栅极（GAA）架构，以垂直堆叠的带状沟道，提高晶体管的密度和能效，实现电流的精准控制，在实现晶体管进一步微缩的同时减少漏电问题发生。
通过下图可以看到，沿用多年的FinFET晶体管单个鳍片为三面通电，而RibbonFET全环绕栅极晶体管每一个鳍片实现了四面全包围通电，漏电率显著降低的同时，整个晶体管体积得到大幅缩减。
晶体管作为半导体芯片最为关键的元件，会直接对性能产生影响，积热造成的处理器频率下降是影响性能体验最为直观的因素。
而半导体芯片性能提升又与晶体管密度关系密切，不断缩小的芯片面积与不断增加的晶体管密度看似是一组矛盾因子，因此需要RibbonFET全环绕栅极晶体管这样的技术突破来冲破壁垒，确保更高晶体管密度下的性能释放不被电流和温度所影响。
PowerVia背面供电技术则是对芯片制造进行了全面革新，越来越多的使用场景都需要尺寸更小、密度更高、性能更强的晶体管来满足不断增长的算力需求，但混合信号线和电源一直以来都在“抢占”晶圆内的同一块空间，从而导致拥堵，并给晶体管进一步微缩增加了难度。
PowerVia背面供电技术通过将粗间距金属层和凸块移至芯片背面，并在每个标准单元中嵌入纳米级硅通孔 (nano-TSV)，以提高供电效率。这项技术实现了ISO功耗效能最高提高4%，并提升标准单元利用率5%至10%。
得益于两大关键技术的突破，首个Intel 18A制程处理器Panther Lake真正实现了芯片性能、密度和能效的显著提升。
封装
制程技术突破，为Panther Lake打下了很好的基础，但想要真正发挥制程技术优势，少不了先进封装技术的支持。2023年9月，笔者受英特尔邀请参观了其位于马来西亚槟城的PG8、PG15、PG16三个封装厂区，以及位于居林（Kulim）的DSDP/SIMS工厂，全面了解了英特尔在2D和3D封装技术领域的硬核实力。
本次推出的Panther Lake可以说是英特尔先进封装技术的得意之作。
首先，英特尔通过EMIB-M 2.5D技术，帮助自家新一代处理器实现了关键性能突破：一方面缩小了Bump pitch（凸块）的间距，并且提升了Bump density，也就是密度，另一方面还显著的降低了芯片间C2C的功耗含量，增强了信号的完整性和效率。
同时，英特尔通过Foveros Direct 3D封装技术（Panther Lake使用到的是Foveros-S 3D封装），将以往的凸块直连改变为铜对铜的混合键合，其好处是带来了更高的密度、更低的延迟、更低功耗的互连，这也是未来大规模系统级集成的核心技术。
另外尤其是用在服务器方面，它可以为更大面积的芯片，更大规模的互连带来极大好处，比如与Panther Lake一同推出的288核小核的Clearwater Forest，也就是至强6+处理器上，这项封装技术实现了量产。
Panther Lake主要使用了Foveros-S 2.5D封装技术，各个功能模块和被动基础模块相连，充分发挥其在高密度、高能耗场景下的优势。
此前我们在Panther Lake技术解析文章中介绍了它的全新性能核以及能效核架构，本文不再赘述。下面我们从性能核和能效核的相关技术优化，来聊聊Panther Lake的性能为何会有50%的提升幅度。
性能核优化
首先我们来看看性能核的相关技术优化。
分支预测
其实除了核心架构之外，分支预测是现代处理器提升性能的核心技术指标之一。优秀的分支预测可以减少流水线停顿、优化指令预期和缓存命中，应对复杂控制流，并且可以对编译器与代码进行优化。
Panther Lake的分支预测并非推到重来，而是在前代Lunar Lake引入分支预测新算法的基础上，进行了深度迭代与优化，目的是让分支预测效率更高。同时Panther Lake的分支预测准确度也得到了进一步提升。
了解处理器技术的朋友都知道，分支预测的核心在于CPU预判程序执行路径中可能出现的分支，并提前做好准备。这包括预测分支的走向，以及能够多快地将预测结果反馈给CPU核心流水线。
在Panther Lake这一代的分支预测方面，相比Lunar Lake而言，首先在预测准确性上有了进一步提高，另外分支预测的延迟也大幅度缩短，这意味着CPU能够将更少的时间花费在预测和修正的开销上，而将更多的时间投入到真正有用的计算任务中，从而显著扩大有效计算时间的占比。
最终结果就会直接体现在用户能够直观感受到的CPU性能显著提升。
内存消歧
除了分支预测之外，在针对内存密集型负载时，Panther Lake的内存消歧技术也会对其性能体验的提升有明显的助力。
从传统层面来讲，CPU在处理内存读写操作时，往往需要严格遵循指令的顺序。例如，一个读取操作可能依赖于前一个写入操作的结果，或者多个操作指向同一内存地址时，必须按序执行。这种严格的依赖关系导致内存单元经常处于等待状态，使得内存带宽的利用率低下，无法充分发挥硬件潜力。
而内存消歧技术的核心在于，它能够智能地预测并打破这种表面依赖关系，允许CPU的多个执行单元进行乱序（Out-of-Order）或并行的内存读写操作，从而充分利用内存带宽。
当然，在实际代码中，真正的内存依赖关系依然存在。内存消歧技术的高明之处在于，它能精准预测哪些操作可以并行执行，哪些存在真实依赖。一旦预测错误或检测到实际冲突，它能以极快的速度进行恢复，以确保程序的正确性。
通过这种机制就能够显著提升CPU与内存之间的带宽利用率。这部分内存消歧在Cougar Cove上，相比前代Lion Cove做了更好的提升，消歧技术性能更可靠，细节更准，并且恢复更快。
TLB增强
此外，英特尔对Panther Lake进行TLB升级。TLB简单理解就是一种缓存，其本质上是CPU内部虚拟地址到物理地址的映射缓存。对于混合型工作负载，TLB至关重要。
它避免了CPU频繁访问系统内存进行耗时的页表遍历，而是将常用的地址映射预先存储，实现快速查找。这极大地加速了内存访问，显著提升了复杂场景下的性能。
这一次在Panther Lake里，英特尔实现了1.5倍的TLB容量提升，这一点得益于Intel 18A先进制程以及PowerVia这些关键技术，将TLB做到50%的容量扩容，对现代性的复杂性工作负载来说体验会更好。
另外，Panther Lake性能核其实还能够做到16.67MHz的精准时钟频率间隔，这意味着内部能够实现更精细的性能与能效调控，从而提供更快速的响应和更精确的核心性能与功耗管理。
能效核优化
与性能核一样，能效核的分支预测能力以及内存消歧也得到了相应增强，这里就不再赘述。
动态预取器控制
首先我们来聊聊动态预取器控制。
预取器的核心作用是预测CPU即将需要的数据和指令，并提前将其从内存加载到缓存中，以确保执行单元能够持续高效工作，避免因等待数据而产生的空闲。
而动态体现在，Panther Lake的预取器能够根据当前的工作负载类型和实时变化，智能地调整预取策略。这不仅能最大限度地保持执行单元的繁忙状态，提升性能，还能在某些场景下，通过优化预取行为，有效降低不必要的功耗。
Nanocode
Nanocode可以理解为比传统Microcode更底层的微操作指令。Microcode通常面向CPU的逻辑模块，定义了如何执行一条复杂指令。而Nanocode则将Microcode进一步分解，直接面向前端的硬件执行小单元，例如一个独立的加法器或加载单元。这种更细粒度的控制，使得Panther Lake能够更精准、更灵活地调度硬件资源。
举例来说，当某个执行单元因Microcode的粗粒度定义而无法充分利用时，Nanocode能够打破这种限制，将任务的细小部分分配给当前空闲的硬件单元。通过这种方式，Panther Lake大幅提高了硬件资源的利用率，进而显著提升了整体性能并降低了CPU的执行延迟。
另外相比前代Arrow Lake平台来说，Panther Lake的Nanocode可以覆盖的应用场景更多。以前可能只针对某几种类型的负载，但是在Panther Lake更加丰富，这意味着在更多应用场景下，Panther Lake能够充分释放能效核的性能与低功耗优势。
GPU部分
作为移动端平台来说，Panther Lake的iGPU部分也是相当令人期待，毕竟Lunar Lake的锐炫140V/130V核显带来了极其惊艳的图形性能表现，甚至让轻薄本、商务本都具备了1080p分辨率、中低画质下运行3A游戏的能力，这一变化彻底改变了轻薄本、商务本的应用方式。
而Panther Lake的GPU采用了全新的Xe3架构，新增支持了多帧生成技术，核心规模也得到大幅度拓展，所以明年Panther Lake产品上市之后，图形性能应该会给大家带来极其惊喜的表现。
下面咱们看看为什么我们会如此期待Panther Lake的iGPU的表现。
这次Panther Lake的iGPU优化主要是扩展性层面的提升，这使其核心实现了更大的规模。单个渲染切片最多包含的Xe核心达到了6个，顶配型号拥有12个Xe核心，这种核心规模的升级对于GPU而言就是最直接的性能提升手段。
同时，Panther Lake把GPU模块从计算模块中分离出来，所以核心规模的配比上相比以往会更加灵活。首发有4核和12核，后续随着型号的丰富，其实Xe核心的数量会非常灵活。不像以往设计在计算模块中无法更改。
同时，12核心GPU还提供了更大的二级缓存容量，由此前的8MB提升到16MB，更大的L2缓存可以减少约17%到36%的对主内存的访问次数，通过更低频次的内存访问，提供更流畅的体验。
核心规模拓展加上L2缓存扩容之外，关键计算单元的性能优化也是Panther Lake iGPU体验提升的关键一环。这里包含了第三代Xe核心、更强的光追单元、更好的矢量引擎以及更出色的图形专用硬件管线。
在Xe3核心中，提供了8个512位矢量引擎和8个2048位XMX引擎，并且将L1缓存增加了三分之一，赋予了Xe核心更强大的性能。
在Xe矢量引擎中，线程数增加了25%，还添加了可变寄存器分配。通过增加线程数和可变寄存器分配，英特尔有效提升了Xe矢量引擎的使用效率，使得相同的硬件能够支持更多、更快的负载。同时，Panther Lake的iGPU支持原生FP8反量化，以及SIMD16原生ALU、三路并发、扩展数据指令集与FP64，并支持Xe矩阵扩展。
此外，这一代iGPU在AI算力方面直接提升到了120TOPS，巨大幅度的提升来自于XMX AI加速引擎。其每个时钟周期可执行1024个XMX TF32操作，支持2048个XMX FP16/BF16运算，4096个XMX INT8运算和8192个XMX INT4/INT2运算，这些都比上一代有了显著提升。
在光追单元方面，这一代开始支持异步光线追踪的动态光线管理。其实在光线追踪中最具挑战性的是管理大量光线，当光线过多导致硬件单元无法及时处理时就会发生拥塞。此时，GPU就需要一个更优的调度机制，能在拥塞即将到来时降低光线分发频率，这自然需要高效的调度器设计。Xe3支持下一代异步光线追踪的动态光线管理，可大幅提升光线追踪负载下的性能。
GPU性能升级的另一大关键优化就是固定功能管线。其核心是英特尔为Panther Lake的GPU带来了全新的URB管理器。
URB是一个存储单元，用于GPU内部子单元之间的数据转换和传输。在以往的URB设计中，即使只传输少量数据，也需要对整个URB进行同步，效率自然会比较低下。新的URB管理器设计允许对部分URB进行传输同步，最高可支持2倍的异向性过滤，并使模板测试速率最高提升2倍。
基于上述升级，Panther Lake的Xe3核显性能非常让人期待。
在CPU与GPU性能大幅提升的同时，Panther Lake在NPU、IPU、内存性能、无线连接能力等方面也有着极大程度的升级。而基于这些升级，英特尔也有意推动PC行业伙伴去打造支持高效AI智能体的全新业态PC产品。
通过强力的硬件以及丰富的软件栈，构建本地AI智能体，让电脑变得更加智能化，用户只需要一条或几条指令，就可以自动调用各类软件完成复杂工作流，这可以说是非常领先的一种未来PC发展理念。
总体来说，Panther Lake作为Intel 18A制程工艺的首个处理器平台，其整体表现相当值得期待。根据官方消息来看，预计明年1月份的拉斯维加斯CES上就会有搭载Panther Lake的新品亮相。
笔者最近也接到了一些PC厂商的CES参展邀请，如果能够成行的话，我会给大家在CES前方带回第一手的Panther Lake新品报道。
以上就是从技术层面聊聊英特尔Panther Lake为何非常值得期待的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/10809.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
