移动图形处理器（Mobile Graphics Processor）的高效能源管理技术是当前移动终端领域的重要研究方向。随着移动设备计算能力的增强，对于图形处理单元（GPU）的需求不断增长，尤其是在游戏、视频播放、高清图像处理以及即时通讯等多个应用场景中。高能效比的图形处理器不仅可以提供更为流畅的用户体验，还能够显著延长设备的电池寿命，降低能耗成本。
本文所提出的架构名为“可编程和可自重配置架构”，它以能源效率为核心驱动，致力于解决传统图形处理器在能效上存在的瓶颈。该架构主要由以下几部分构成：细核处理元素阵列、分层配置网络和全局控制器。通过这种新颖的结构设计，处理器可以在保持高性能输出的同时，大幅降低能源消耗。
在具体实现上，该架构采用了一种类似于“细核处理器阵列”的设计，这与常见的单指令多数据（Single Instruction Multiple Data, SIMD）架构有所不同。SIMD架构虽然能够同时执行多个操作，提供高计算吞吐量，但在执行序列化任务时效率较低，缺乏灵活性。作者认为，SIMD架构在面对不同的应用环境（如游戏、视频、图像处理等）时，无法兼顾高能效。
为解决这一问题，提出了一个能够根据应用程序的要求进行自重配置的架构。它包含了一个分层配置网络（Hierarchical Configuration Network, HCN），通过这个网络，来自全局控制器（Global Controller）的指令可以对细核处理器阵列进行动态配置。此外，这种架构能够根据不同的矩阵乘法算法展现出不同的性能和功耗表现。
文章通过展示不同的矩阵乘法算法来评估该架构的性能和功耗表现，结果表明提出的架构能够实现高性能与低能耗的良好平衡，并且具有自重配置的能力。简而言之，该架构既能够响应不同的应用需求动态调整其运行模式，又能在能耗方面保持高效率。
在技术细节上，这种自重配置的架构依托于细核心处理元件的灵活性，以及分层配置网络快速切换指令集的能力。全局控制器作为架构的大脑，负责分析当前的任务需求，并发送相应的配置指令，以实现能效优化。同时，这种设计还能够适应不同分辨率的输出需求，对于移动设备来说，这一点尤为重要。
虽然本文的介绍部分并没有详细阐述具体的实验结果和数据对比，但可以推测，作者通过模拟或实际硬件测试，验证了这种新型架构在能耗和性能上的优势。例如，可能在不同工作频率、不同负载情况下的功耗和性能数据，以及与传统SIMD架构的直接对比。
总结来说，本文所提出的“能源效率驱动的移动图形处理器的可编程和可自重配置架构”是移动终端图形处理领域的一次重要创新。该架构不仅为移动设备图形处理器的能效问题提供了新的解决方案，而且还为其他需要高能效比处理能力的嵌入式系统提供了可借鉴的思路。未来的研究工作可能包括如何进一步优化该架构的性能和能效，以及如何更好地将该架构应用到其他计算密集型的移动应用中。
