Nvidia Tegra K1

Nvidia anunció el Tegra K1 hace un año en el CES 2014 y trajo una arquitectura con potencia de ordenador de escritorio para móvil (aunque adelgazado a 192 núcleos CUDA), junto con la atención renovada a los juegos móviles, y Android . Cuando se lanzó por primera vez, el Tegra K1 superó fácilmente a los mejores SoC de tablets disponibles de ARM, Imagination Technologies, y Qualcomm. Un año más tarde, el Tegra K1 sigue contando con una ventaja en la mayoría de los puntos de referencia, aunque sus competidores han cerrado la brecha de rendimiento e incluso han igualado el K1 en pruebas específicas. Hoy en el CES 2015, Nvidia eleva el rendimiento  móvil una vez más con el chip Tegra X1.

Es curioso que Nvidia se mueve de nuevo a núcleos de stock ARM en lugar de utilizar su propia CPU denver de 64-bit El motivo de Nvidia es simplemente la sincronización del mercado. La Obtención de los núcleos ARM en un proceso de 20 nm fue más alcanzable que portar la nueva arquitectura de Denver.

Utiliza dos procesadores de señal de imagen (ISP) para procesar un total de 1,3 Gpixels / s de hasta seis entradas de cámara. También soporta sensores de imagen de hasta 100 MP, puede gestionar hasta 4.096 puntos de enfoque, y tiene capacidad para 600 megapíxeles / s  JPEG en funciones de codificación / decodificación. En cuanto a vídeo, Tegra X1 codifica vídeo 4K a 30 fps, ya sea en H.264,  H.265, VP8 o en el hardware, y puede decodificar H.265 4K (con una profundidad de color de 10 bits) y vídeo VP9 a 60 fps, también en hardware. También es compatible con la interfaz HDMI 2.0 para pantallas externas.

La GPU utilizada en este chip es similar a  la GM204 utilizada en la GTX 980 . Con el fin de exprimir GM204 en un TDP móvil sin embargo, el número de grupos de procesamiento de gráficos (GPC) se reduce de cuatro en GM204 a una GPC en X1. Además, mientras que cada GPC en GM204 contiene cuatro multiprocesadores Streaming (SM), cada GPC en X1 tiene sólo dos bloques SM. Esto da al Tegra X1  un total de 256 núcleos  CUDA, frente a 192 en Tegra K1.

GPU	Tegra K1	Tegra X1
Architecture	Kepler	Maxwell
Manufacturing Process	28 nm	20 nm
SMs	1	2
CUDA Cores	192	256
GFLOPs (FP32) Peak	365	512
GFLOPs (FP16) Peak	365	1024
Texture Units	8	16
Texel Fill-Rate	7.6 Gtexels/s	16 Gtexels/s
GPU Clock	~ 950 MHz	~ 1000 MHz
Memory Clock	930 MHz (LPDDR3)	1600 MHz (LPDDR4)
Memory Bandwidth	14.9 GB/s	25.6 GB/s
ROPs	4	16
L2 Cache Size	128KB	256KB
Z-cull	256 pixels/clock	256 pixels/clock
Raster	4 pixels/clock	16 pixels/clock
Texture	8 bilinear filters/clock	16 bilinear filters/clock
ZROP	64 samples/clock	128 samples/clock

REVOLUTION COMPUTER    Octubre  2013

Nvidia Tegra 6? la carrera en el mundo móvil 

Gracias a Apple y sus chips A7 , la carrera para traer otro SoC de 64 bits para el mercado está activo, y parece estar entre Samsung, Qualcomm , Intel y Nvidia. Samsung ya ha reconocido que está trabajando en una de 64 bits Exynos , y se dice que Qualcomm ha sido hermético sobre sus planes de 64 - bit. Intel ya es un hecho , por lo que deja a Nvidia , que pueden verse obligados a acelerar su programa para evitar la zaga .

Un informe de ExtremeTech Nvidia afirma que puede llegar a conocer su chip " Parker" , también conocido como Tegra 6 , en el año 2014 y no en 2015 . Esta teoría se basa en Nvidia informa haber licenciado y comenzó a trabajar con ARMv8 en 2010 o principios de 2011 . Si ese es el caso, entonces la empresa puede tener muestras de los 64 - bit " Denver " núcleos de CPU listo a principios de 2014 .


Actualmente se espera que Nvidia para batir a cabo el Tegra 5 chip " Logan " a principios de 2014 , lleno de núcleos de CPU basado en ARM Cortex- A15, GPU Kepler núcleos , soporte CUDA y OpenGL 4.3 apoyo. Con muestras de los núcleos de Denver que llegan en el mismo periodo de tiempo , Nvidia puede terminar con Tegra 6 fichas en teléfonos y tabletas a finales de año , el corte del 5 Tegra vida un poco corto.

Nvidia introdujo el chip Tegra 4 durante el CES 2013 en enero, y recién ahora está empezando a trabajar su camino en los dispositivos tales como próximo Microsoft Surface 2, el MOJO Consola de Android, SlateBook x2 y Slate21 de HP, y más. El chip aparece incluso en el propio escudo de consola portátil Android de Nvidia y la nota de diseño de referencia tablet Tegra .

AnandTech señala que con el actual Tegra 4 y en los chips basados ​​en ARM , Nvidia ha utilizado diseños de CPU con licencia directamente de ARM Holdings , que a su vez están vinculados con los propios núcleos GPU GeForce personalizados de baja potencia de Nvidia . Apple y Qualcomm diseñar sus propios núcleos de CPU basado en el conjunto de instrucciones ARM, lo que les permite producir chips personalizados . Por ejemplo , los chips de Qualcomm puede cambiar dinámicamente la velocidad de reloj de cada núcleo basado en la carga del sistema , mientras que Nvidia tuvo que tirar de un quinto núcleo " compañero " para manejar las tareas de baja potencia.

Sin embargo, en el caso de Tegra 6 , Nvidia se informa la creación de núcleos de 64 bits " Denver " personalizados . Forbes parece estar de acuerdo con el argumento de ExtremeTech , informando que Nvidia acaba bien puede alimentar los primeros dispositivos Android de 64 bits del próximo año. El informe también señala el equipo, lleno de CPU " jockeys " de Intel , AMD , HP, Sun y Transmeta . Tienen un montón de experiencia en superescalar , OOO ( fuera de servicio) diseño ejecución , micro - código VLIW , hyper -threading y multi-core . El equipo no promete el éxito, pero sí proporciona una oportunidad para poner Nvidia en el mismo grupo "costumbre " compartida por Apple y Qualcomm.

La gran carrera aquí , al parecer, es conseguir que el primer chip de 64 bits en un dispositivo Android. El único beneficio inmediato es la eliminación del límite de 32 bits de 4 GB de RAM, que permite hasta 16 exabytes de memoria. ¿Qué más 64 bits aporta actualmente a la mesa ha sido muy discutible desde la introducción del chip A7 de Apple. Pero el movimiento es inevitable , incluso necesario si estos fabricantes de chips planea hacer batalla en la arena de la empresa.