Троллинг в смартфоне что это
Троллинг в смартфоне что это
Очередное обновление приложения Samsung Galaxy Labs принесло новую возможность. Теперь пользователи могут контролировать смену тактовой частоты. Вы сможете указывать порог температуры с шагом 2 градуса. Минимальное значение позволит обеспечить минимальную производительность, при которой аппарат сможет остыть. Максимальное значение температуры позволит получить максимальную производительность, но корпус нагреется.
реклама
Тепловой троттлинг является распространённым методом энергоуправления, когда производительность чипа сокращается при достижении определённой температуры. Это делается, чтобы аппарат работал в безопасном диапазоне температур. Если он долго остаётся слишком горячим, это может привести к выходу из строя электронных компонентов. Почти все современные процессоры используют некоторую форму теплового троттлинга, но пользователи обычно не имеют контроля над ним.
Приложение Galaxy Labs существует с 2016 года. Оно предназначается для продвинутых пользователей и троттлинг является лишь одной из продвинутых или экспериментальных настроек.
Среди других можно найти Трекер батареи и Хранитель батареи. Первый показывает расход энергии и прочую статистику, второй даёт подсказки по повышению автономности и оптимизации электропитания.
Инструмент Galaxy App Booster призван повышать производительность приложений. Тестирование на Galaxy S21 показало прирост скорости работы приложений на 15%. Samsung рекомендует пользоваться этим приложением после установки программных обновлений или каждую неделю.
Memory Guardian нужен для показа расхода оперативной памяти и помогает очистить место в локальном хранилище.
Вся правда о троттлинге в смартфоне
плюсанул здесь и в ютубе)
я прочитал троллинг и начал смотреть с предвкушением
Неужели кто-то доступным языком смог объяснить людям, почему телефон может тупить, когда аппарат нагревается? Однозначно плюс везде!
Ты молодцом, больше убеждаюсь, что не зря подписался. Таких поощрять надо плюсами везде)))
umi hammer S уже был в выпусках или нет, вдруг пропустил?
Макс, а у тебя нет какого-нибудь обзора не-лопат? Эта мода делать все телефоны с диагональю 5+ не радует, хочется какого-нибудь 4.5-4.7 не сильно дорогого.. Нет ничего посоветовать?
Хотел брать самсунг с5 но ты уговорил возьму эксплей за 2000
Падение частот процессора в ноутбуке Asus
И да, ноут не всю ночь маслал на полной загрузке проца, включил сериал на повторе и загружаться кой-чего поставил. А тут уже стресс тест включил, чтоб убедиться, что не скидывает частоту. Надеюсь, кому-то поможет. В нашем сегменте решения не нашёл, видимо потому что ноут совсем свежий и никому ещё в голову не пришло полностью на нем винду переставлять. Решение простое, но эффективное. Всем удачи.
Зачем процессору нейроны, а смартфону нейросеть? Или нейрокомпьютер в Samsungе
Первая половина текста не моя, вторая моя, автор указан)
Компьютеры классические и нейронные идут близко, но всё-таки порознь. И мы, согласитесь, к такому разделению не просто привыкли, а и считаем естественным — ибо в первую очередь у них разные области применения. Классическая архитектура берёт на себя рутину механического перемалывания цифр, тогда как искусственные нейросети занимаются распознаванием образов в сравнительно редких пока особых случаях. Смычка, вероятно, когда-нибудь произойдёт, но когда и где она случится — кто способен предсказать?
Вот почему так интересно было наткнуться в новостях на упоминание именно такого примера. И не где-нибудь в лабораториях, а в чипе, который производится миллионными тиражами — конкретно, в микропроцессоре Samsung для смартфонов Galaxy S7 и Note 7. Сенсации там никакой нет, Samsung скорее всего даже не первая, кто на подобное решился, но это не делает менее волнующим ответ на вопрос: для чего обычному процессору нейроны?
Микропроцессор, о котором идёт речь, это восьмиядерная система-на-чипе (SoC) Exynos 8890. Там три стандартных ядра ARM Cortex-A53, одно графическое, а оставшиеся четыре как раз и представляют особый интерес: они тоже ARM-производные (ARM v8), но Samsung многое и сильно в них поменяла, потратив на это три года и фактически создав собственную микроархитектуру, названную Exynos M1. Это мобильная энергоэкономичная суперскалярная многоконвейерная архитектура, но не этим она уникальна. Уникальной среди собратьев её делает блок предсказания ветвлений, основанный на искусственной нейросети.
Здесь, однако, совершенно необходимо отвлечься и сделать экскурс в историю и устройство вычислительной техники. Оставляя за кадром экспериментальные малосерийные конструкции, эволюцию массовых CPU в общем можно представить как не только погоню за миниатюризацией и тактовой частотой, но и как наращивание «интеллектуальной» мощи процессора для предсказания порядка исполнения инструкций.
8-битные микропроцессоры были тривиальными — вот, кстати, замечательный симулятор, который прямо в браузере позволяет по шагам изучить работу чипа, наподобие суперпопулярного в 8-битном мире Intel 8080. Такой процессор работает механически, тупо, почти как приснопамятная машина Тьюринга: вот он выбирает очередную инструкцию из оперативной памяти, вот её исполняет, записывает результат, вот инкрементирует программный счётчик на единицу и повторяет процесс. Сегодня кажется невероятным и смешным, что подобное когда-то вообще могло применяться для решения серьёзных задач. Но лично я первые свои деньги заработал программированием именно таких машин, да и среди вас наверняка найдутся те, кто ещё не забыл восьмибитный ассемблер.
Но уже в 90-х всё стало иначе. Микропроцессоры наделили «конвейером», и не одним, и научили выполнять инструкции не по порядку. Я, конечно, сильно упрощу и скомкаю, но суть в следующем. Вместо того, чтобы дожидаться окончания выполнения текущей команды, процессор загружал в конвейер несколько следующих инструкций по ходу действия и выполнял их одновременно — ну или по крайней мере старался выполнить, если их работа не зависела от результатов предыдущих действий (здорово помогает разбивка CISC-команда на более мелкие RISC-составляющие, что на PC впервые было реализовано в Pentium Pro). Это суперскаляр: так за один машинный цикл (или даже такт) можно было выполнить несколько команд.
А по мере того, как конвейер удлинялся, стало необходимым научиться предполагать результат условных переходов. Такое исполнение назвали спекулятивным — в том смысле, что когда процессор натыкался на команду условного перехода, то «спекулировал», то есть предсказывал, нужно этот переход исполнять или нет, после чего загружал в конвейер инструкции из выбранной ветки и продолжал работу. Минус очевиден: если предсказание было сделано неверно, конвейер придётся загружать инструкциями заново. И это прямо выводит нас на задачу предсказания ветвлений.
Задачу эту называют одной из важнейших для полупроводниковой техники последних двадцати лет. В условиях просматривающегося тупика миниатюризации, это не преувеличение: научившись предсказывать результат условных переходов максимально эффективно («с минимальным штрафом») можно существенно повысить производительность исчерпавшего прочие ресурсы процессора.
Вплоть до нулевых годов тут применялись два подхода. Первый и самый грубый: статические методы предсказания. Попросту, делается какое-то предположение относительно срабатывания того или иного условного перехода — причём, что важно, предположение это не зависит от предыдущих результатов прогона данного куска или вообще программы. Недалеко ушли от них и методы динамические или, как правильней было бы их назвать, статистические. Тут уже предположение делается на основе предыдущих результатов исполнения: грубо говоря, чем чаще переход срабатывал в прошлом, тем чаще предсказатель ветвлений будет предполагать его срабатывание в будущем. Несмотря на примитивность, оба метода работают на удивление хорошо, давая около 90% правильных предсказаний. Но настал день, когда и этого стало недостаточно. К счастью, решение уже было предложено учёными. Да, применить искусственную нейросеть!
Тут, правда, мы ступаем на землю если не неисследованную, то малоизвестную. Проблема, во-первых, в том, что сама тема ещё сравнительна юна: первые теоретические работы по нейронным предикторам ветвления относятся к началу нулевых. А во-вторых, производители не горят желанием раскрывать секреты лично своих конструкций — и даже Samsung, удивившая всех признанием (а рассказала она об этом на пресс-конференции, и даже дала кое-какие иллюстративные материалы), не исключение, потому что рассказала только в общих чертах.
Сама идея простая. Вместо грубого статистического предсказания, поставить многослойную нейросеть (хорошо подходит, в частности, классический перцептрон, который эффективно реализуется на полупроводниках), которая станет учиться и предсказывать ветвление кода. Выигрышей предполагается два. Прежде всего, уже первые теоретические изыскания показали, что нейронный предиктор может быть как минимум столь же эффективным, как и статистический. И потом, ресурсы, им занимаемые (память и время), растут с увеличением выполненного кода не экспоненциально, как у простых предсказателей, а только линейно. И их, конечно, стали применять.
Вот только примеров я, увы, дать не смогу. Даже в свежайшем и подробнейшем описании микроархитектур различных процессоров, детали нейронных блоков отсутствуют. Известно лишь, что их теперь применяет Samsung, что AMD поставила такой блок в Zen, что Intel подозревается в использовании нейронов в своих чипах. Но и только. Всё остальное — секрет! Из опыта (опять-таки больше теоретического) ясно, что большой проблемой должна стать или уже стала сравнительная медлительность нейроструктур по сравнению с грубо-механическими предсказателями — и ведётся поиск обходных путей; к счастью, по искусственным нейросетям вообще накоплен большой практический материал.
Из всего этого следует, что если теперь кто-то раскошелится на последние смартфоны Samsung, то сможет с полным правом заявлять, что в кармане у него лежит нейрокомпьютер, ну или по крайней мере компьютер, построенный с применением заимствованных у Природы структур. Но это скорее забавы ради. Интересней попробовать предположить, куда приведёт нас выбранная дорожка. Не возвещает ли появление нейроблока внутри классических микропроцессоров потерю классической архитектурой очередного значительного куска рынка? Ведь отняли же графические сопроцессоры область параллельных вычислений!
Конечно, нейронный предиктор ветвлений не применишь для решения повседневных задач. Это узкоспециализированная схематика, спрятанная у самого «сердца» чипа, чтобы минимизировать задержки. Но лиха беда начало: начнём с ветвлений, а там уже проглядывает и нейросопроцессор!
ISP (Image Signal Processor), который уже давно не просто отдельное ядрышко для обработки фотографий с каждым годом все сложнее и сложнее, в принципе большая часть алгоритмов именно предсказания и работы с большими массивами изменяющихся данных куда энергоффективнее рассчитывается с помощью нейросетей. Если раньше проблемы не основной функциональности решали добавлением дополнительных отделительных блоков процессоров или сопроцессоров, заточенных на решение конкретного типа задач, например воспроизведения музыки или отдельного сопроцессора управления датчиками (привет Apple M7), то сейчас эти и основные чипы все больше «умнеют», обзаводясь зачатками несамобучаемых нейросетей, заточенных под конкретную направленность. Как вы понимаете, чаще всего, чем быстрее процессор решает задачу, тем меньше он тратит на нее энергии, так, в первую очередь это именно ради энергоэффективности.
Давайте представим на минуту, что ваш смартфон, обладая в принципе той же функциональностью, что и сейчас, внезапно стал разумным, эдакой секретаршей, максимально лояльной к вам, постоянно вас сопровождающей и в курсе всех ваших дел. На самом деле это ужасно с точки зрения приватности, которая в таком случае отсутсвует как класс, но надо понимать, что это именно то будущее к которому мы на самом деле идем и довольно быстро. Т.е. смартфон не просто напомнит что пора забирать ребенка из детсада (без вашего на то добавления события в календарь), но и предложит по дороге в аптеку купить ему носовой платок,потому, что его температура повысилась, а на улице +7 и дождь. Вы же опасаетесь за своего ребенка и всегда хотите, если что, с ним связаться, знать где он, его состояние, вы сами купите ему детский смарт браслет с сим картой. Да и наверное в садик его без такого функционала не примут, это же забота о его безопасности.
Затем, стоя в пробке смартфон предложит со скидкой припарковать машину в тц у которого из-за дождя мало посетителей, парковка пустует и проехать на метро. Может быть даже предложит посетить тамошнюю лапшичную, где опять таки предложит скидку на горячий чай. Вот вы думаете, нафиг мне реклама, да за свои же деньги, ребят, вы же на своих смартфонах ежедневно видите кучу рекламы и ничего. А тут оно еще будет максимально удобным и со временем ненавязчивым, на самом деле предугадывая ваши желания и при этом на связи со всем городом, да и миром. Это сейчас вы поискав фотографии с пляжа получите в контекстной рекламе предложения туроператоров, в будущем просто узнав ваш график и на основании вашего состояния и психологического портрета смартфон будет ненавязчиво предлагать съездить отдохнуть, причем максимально удобные именно для вас (вашего кошелька на тот момент) и в то самое время, когда вы согласитесь.
Snapdragon 810 в тесте на троттлинг проиграл всем конкурентам
О проблемах со Snapdragon 810 каждый уже наслышан достаточно. Даже самые преданные фанаты Qualcomm не отрицают, что процессор получился, мягко говоря, неудачным. Всему виной, увы, не низкая производительность в сравнении с конкурентами. Напротив, процессор показывает отличные результаты в тестах 3D-графики и побеждает всех конкурентов, включая Exynos 7. Всему виной нагрев, о котором сегодня и пойдет речь.
В данном тесте приняли участие HTC One M9 со Snapdragon 810 v.2, Apple iPhone 6 с процессором Apple A8, Galaxy S6 с Exynos 7420, две модификации Note 4 (Exynos 5433 и Snapdragon 805), LG G4 с процессором Snapdragon 808 и, наконец, Asus Zenfone 2 на процессоре Intel Atom Z3580.
Стоит отметить, что Zenfone 2 не впервые встречается в различных тестах флагманских устройств. И это, пожалуй, приятный сюрприз для фанатов бренда, ведь смартфоны Asus теперь по-настоящему соперничают с флагманами конкурентов. Да, возможно, второе поколение не получает первых позиций, но попадание в список уже стоит немалых усилий.
И раз уж мы решили пройтись по смартфонам, стоит упомянуть и о G4, производитель которого решил оснастить аппарат более слабым и правильным решением в лице Snapdragon 808, и данный тест тому доказательство.
Перед началом теста давайте определим, что же такое троттлинг. Троттлинг, если переводить на простой в понимании язык, — это когда процессор занижает тактовую частоту при существенном нагреве, дабы уменьшить производительность и тем самым убрать неприятное рукам тепло.
Тест проводился множество раз, дабы более точно определить поведение процессоров во время долгой нагрузки. На первом скриншоте показано сравнение лучших и худших результатов каждого из процессоров в тесте Geekbench. Как видно, Snapdragon 810 одержал в данном раунде поражение. Его производительность упала на 60% в сравнении с первым тестом. Лучшим оказался Apple A8, который уступил первому тесту лишь 10% своей мощи — очень достойный результат. Многие, конечно, могут в качестве причины привести металлический корпус iPhone 6, однако не стоит забывать, в One M9 он не менее металлический, напротив, процесс создания такого корпуса гораздо сложнее из-за переходов между текстурами на единой поверхности, что требует более сложной обработки.
На втором скриншоте показаны результаты того же теста, но уже в сравнении со средними показателями. К слову, здесь Apple A8 может похвастать практически полным отсутствием троттлинга, чего не скажешь о Snapdragon 810. Однако больше всего нас порадовали результаты Snapdragon 808, он занял вторую позицию.
В последнем тесте GFX Bench, где оценивается троттлинг графического ускорителя, One M9, согласно коллегам из phonearena, занял 5 позицию. Практически все процессоры, включая Exynos 7420, показали сомнительные результаты за исключением двух: Apple A8 и Snapdragon 808.
Теперь можно понять, почему LG решила отказаться от 810 в пользу менее производительного 808. Да, высокая производительность — это всегда неплохо, однако в настоящее время гораздо важнее длительное время работы и отсутствие нагрева.
Насколько опасен троттлинг процессора
В результате тот, у кого есть подобное устройство, не может понять, почему производительность флагманского девайса снижается так, будто это бюджетная модель. Виновник этого – троттлинг. И важно знать, что его можно не допустить.
При длительных нагрузках компьютер снижает производительность. Это особенно заметно в трудоемких задачах и играх. Ведь тогда система действует с тормозами, снижается количество кадров в секунду. А еще система охлаждения создает много шума. Такое происходит потому, что комплектующие в системе не остывают. И тогда включается защита от перегрева.
ВАЖНО! Троттлинг – это ограничение максимальной тактовой частоты. Это делает существенно ниже скорость вычислительных девайсов. Но это хорошо для безопасности комплектующих. И для пользователей это связано с множеством неудобств. А ведь троттлинг существует даже в смартфонах, планшетах и видеокартах.
Как действует троттлинг
Однако это сказывается на производительности. Тем более что в большинстве случаев высокие температуры достигаются в требовательных задачах. А там нехватка производительности ощущается более заметно по сравнению, скажем, с офисным редактором.
Температурные рамки для того, чтобы снизить частоты, задаются спецификациями архитектуры процессора. Скажем, когда мы возьмем устаревший Pentium 4 630, то это только 66,6 градуса. Когда только они будут достигнуты, процессор сразу же начнет быстро снижать производительность.
Если взять новые модели, то в них ограничения расширили для того, чтобы иметь большую производительность и эффективность. Ведь современный техпроцесс предоставляет такую возможность. Для Core i7 9700K, например, троттлинг начинается при температуре 100 градусов.
ВАЖНО! Троттлить могут десктопы и ноутбуки. Но не только. Этому подвержены и чипсеты смартфонов. И видеокарты – тоже. Такой девайс, получив даже непродолжительную нагрузку, начинает снижать частоту быстрее, чем остальные. Да так, что это напрямую оказывает влияние на производительность смартфона. Процессор гаджета приступает к сбросу максимальной частоты.
Признаки троттлинга
Скажем, AIDA64 — утилита, которая предназначена для того, чтобы тестировать компьютеры. Как настольные, так и мобильные. Используя встроенные в нее тесты, узнают, троттлит процессор или нет? Нужно открыть программу, найти вкладку «Сервис» и там же открыть «Тест стабильности системы».
Когда рабочее пространство будет открыто, то нужно оставить включенными лишь тесты Stress SPU, Stress FPU, Stress cache и произвести запуск. График покажет температуру, вольтаж и частоты. Оставляем вкладку с температурами. Так мы узнаем, на каком значении процессор осуществит сброс частоты.
Когда система троттлит, то график моментально становится красным. О троттлинге сообщит надпись CPU Throttling. А вот Overheating Detected указывает на то, что процессор вышел на температуру, максимально разрешенную.
ВАЖНО! Мы уже знаем, что компьютер снижает частоты для того, чтобы войти в заводские температурные рамки. Для той или иной модели процессора данные рамки индивидуальны. И все-таки троттлинг обычно является следствием какой-либо неисправности. Он также появляется из-за того, что настройка произведена неправильно.
Как не допустить троттлинга
— Накопившаяся пыль
Если пыли нет, то охлаждение хорошее. Понятно, что в конкретном случае проблема не просто в троттлинге — вряд ли компьютер, наполненный пылью, вообще сможет включиться. Нужно систематически приводить в порядок системный блок. Хорошо продувает пыль компрессор. Если его нет, то можно использовать сжатый воздух в баллончиках. Пылесосить нельзя!
— Обновление термопасты
Термопаста должна быть свежей. Тогда качество соприкосновения плоских поверхностей будет лучше. Есть ошибочное мнение, что компьютер охлаждается лучше, если используешь больше пасты.
Однако доказано, что коэффициент теплопроводности пасты самый низкий. Ни в какое сравнение с проводимостью крышки процессора и подошвы радиатора. Однако паста проводит тепло лучше по сравнению с прослойкой воздуха, которая останется между парой плоскостей.
ВАЖНО! Для того чтобы теплопроводность была лучше, нужно подобрать пасту, у которой наибольшее значение Вт/мК. Оптимально – от 8 до 15 Вт/мК.
Нужно посмотреть и убедиться, что при работе лопасти вращаются и делают обдув радиатора процессора. Когда крыльчатка не проворачивается или у нее нет свободного хода, то можно попытаться восстановить старый вентилятор, используя смазку подшипников.
— Установка радиатора неправильная
У крышки процессора и подошвы кулера ровные плоские поверхности. Они рассчитаны на то, что между ними будет плотный контакт. Когда железки смещаются относительно друг друга, то это может привести к перегреву. Когда в месте контакта есть прослойка воздуха, тепло не будет передаваться на кулер. И тогда начинается троттлинг.
— Настройка BIOS неправильная
К повышенным температурам приводят кривые настройки в биосе. Скажем, завышенный вольтаж ядер или контроллера памяти (Vcore и VCCIO/VCCSA). Для любого процессора стабильные вольтажи неповторимы.
ВАЖНО! Вот почему нельзя вмешиваться в работу этой системы. Нужно произвести сброс настроек на заводские, используя перемычку Clear CMOS.
— Воздействие вирусов
Есть такие вирусные программы, которые сильно нагружают процессор. В результате – перегрев и троттлинг.
Особенности троттлинга ноутбука
Система охлаждения ноутбука настолько мала, что пыль накапливается быстрее по сравнению с корпусом системного блока. Особенно тогда, когда компьютер применяют, например, диване или в зоне, где рядом есть домашние животные. То есть там, где найдутся ворсинки или шерсть.
В ноутбуке забор холодного воздуха осуществляется внизу корпуса. Когда применяешь ноутбук на мягких поверхностях, скажем, на одеяле с ворсом, то прохладный воздух вообще не пробивается через отверстия. Отсюда и троттлинг. В таком случае есть резон найти охлаждающую подставку.
ВАЖНО! Следите за тем, каково состояние термопасты. Контролируйте работу вентиляторов. Игровые ноутбуки – с расширенными настройками в биосе, и потому при неправильной настройке вольтажей возникают проблемы.
Как избавиться от троттлинга
Защита имеет два режима: софтовый и аппаратный. Софтовый функционирует постоянно. Он осуществляет регулировку частоты по мере нагрева. У аппаратного два состояния: 0 и 1.Когда температура процессора зашкаливает, и софтовая регулировка не успевает произвести сброс частоты, аппаратный режим защиты делает отключение компьютера, как только он достигает пикового нагрева.
Мягкий алгоритм можно регулировать. Для платформ Intel нужно произвести установку максимального значения в разделе CPU Power Thermal Control. Для AMD это называется Platform Thermal Throttle Limit. И здесь также нужно выставить максимум. Настройки ищите в разделе управления питанием процессора в BIOS.
ВАЖНО! Аппаратный троттлинг отключить невозможно. У процессора должна быть хоть какая-то защита.
Если система нормальная, то в ней троттлинга быть не должно. Если это не смартфоны с их SoC-чипами и сложными алгоритмами для того, чтобы управлять частотой. Там троттлинг может включиться даже тогда, когда температура всего 30 градусов.
Мы уже знаем, что система может перегреться и тогда, когда пользователь сам виноват: пыль, термопаста, которая засохла, или кулер установлен неправильно. Даже тогда, когда вольтаж на процессоре превышен минимально, то перегрев будет. Вот почему маленькая производительность в играх, при решении «тяжелых» задач.
Не будем забывать о том, что даже тогда, когда троттлинг защищает процессор, все-таки постоянная работа на пограничных температурах вредит системе. Не допускайте перегревов! Следите за состоянием техники! Обслуживайте комплектующие. Защищайте программное обеспечение.