Тест производительности: NVIDIA Tegra K1 vs Qualcomm Snapdragon 801
Tegra K1
Мобильный процессор Tegra K1
Intel Core iK и Core i Тест AMD FX и Intel Core i Richland для настольных ПК Обзор процессора Intel Core iX: Лучший процессор для игр: Лицом к лицу Тест Celeron J Bay Trail для настольных ПК Xeon E на архитектуре Haswell: МАТПЛАТЫ Одной страницей Версия для печати Краткое содержание статьи: Краткое знакомство с новейшей платформой Tegra K1 состоялось в штаб-квартире Nvidia в Санта-Кларе. Безусловно, самым примечательным новшеством можно считать переход от программируемых вершинных и пиксельных шейдеров к архитектуре Kepler, которая открывает новые захватывающие возможности. Конечно, в работе Nvidia Tegra K1 наблюдаются некоторые ограничения: В сущности, мы располагаем одним потоковым мультипроцессом, который встроен в один кластер графической обработки. SMX содержит ядра CUDA. Вместо 16 текстурных блоков, которые имеются в ПК, Nvidia Tegra K1 сокращает количество SMX до восьми. И пока каждый ROP выводит 8 пикселей за такт, скажем, в GK, Nvidia Tegra K1 снижает это количество до четырёх. Несмотря на то, что Nvidia не сообщила нам точную тактовую частоту своего графического комплекса, в одном из слайдов упоминается максимальный показатель ГФЛОПС. При помощи шейдеров частота достигнет уровня примерно МГц. Сложнее рассказать о некоторых других изменениях, которые требуются для функционирования Kepler в Nvidia Tegra K1. Несмотря на то, что архитектура следующего поколения Maxwell была создана с учётом потребностей мобильных устройств, в дальнейшем компания станет использовать совершенно разные структуры для построения мобильных и более крупных GPU, создавая необходимый баланс между производительностью и энергопотреблением. Nvidia быстро дала понять, что не старается ограничить другие особенности архитектуры: Мы не впервые слышим о тесселяции через DirectX 11 на аппаратном уровне — Qualcomm Snapdragon с графикой Adreno также поддерживают поверхностный, доменный и геометрический шейдеры, как и ядра Vega от Vivante. Nvidia уверена в своём методе и считает его лучше остальных, но на данный момент это никак не проверить опытным путём. Мы же думаем, что применение таких функций, как тесселяция и использование геометрических шейдеров, позволит разработчикам применить эти возможности в следующем поколении игр. GPU-ускоряемый алгоритм path rendering является ещё одной технологией, с которой Nvidia экспериментировала на своих больших GPU на самом деле, ещё в году и которую пытается реализовать в мире мобильных решений. Он обычно применим при использовании независимых от разрешения двухмерных графических приложениях — это характерно для такого контента, как PostScript, PDF, шрифты TrueType, Flash, Silverlight, HTML5 Canvas, наряду с API Direct2D и OpenVG. Исторически это являлось задачей CPU. Артефакты, являющиеся результатом, очень заметны при использовании мобильных устройств. При масштабировании веб-страницы щипком на первом iPad проходило несколько секунд, пока SoC А4 повторно растрировал картинку, текст же за это время так и оставался размытым. Nvidia заявляет о том, что ускоренный рендеринг поможет избавиться от такого эффекта, одновременно используя необходимую мощность, поскольку процессор CPU при этом не задействован. Справа видно пятно от и масштабирования щипком, слева шрифты повторно растеризованы. Конечно же, пропускная способность является важной характеристикой. Тем не менее, Nvidia внедряет архитектурные особенности Kepler, улучшая функционирование Tegra помимо улучшения спецификаций. Одним из примеров является наличие Кбайт кэша L2, что облегчает требования DRAM в тех ситуациях, когда ссылки на используемые данные приводят к увеличению количества обращений, а поскольку кэш унифицирован, то любой чип в блоке может выполнять задачу. Использование ряда технологий отказов и сжатий также минимизирует трафик памяти: Некоторые из этих возможностей выходят даже за рамки 3D-нагрузок и вполне соответствуют многоуровневым пользовательским интерфейсам, в которых оптимизация использования пропускной способности может способствовать поддержке более высокого разрешения может быть, именно поэтому большинство устройств на Tegra 4 использует более низкое разрешение. Впервые в Nvidia Tegra K1 используется сжатие с использованием дельта-кодирования, где сравниваются блоки пикселей для уменьшения влияния данных о цвете. Имея соответственное устройства для тестирования, мы, конечно, получим более глубокое представление о том, как подсистема памяти Tegra влияет на производительность. На данный момент Nvidia настаивает на том, что элегантность решения имеет не меньшую ценность по сравнению с грубой силой. В дополнение Nvidia Tegra K1 унаследовала у Kepler поддержку гетерогенных вычислений. Всё изменилось после того, как Nvidia внедрила CUDA, OpenCL, Renderscript, Rootbeer для Java и ряд других вычислительных языков в своей новой платформе. Обзор Nvidia Tegra K1 Как масштабировать мощность Kepler ниже 2 Вт? На первый взгляд, математически это звучит абсурдно. GPU GK в GeForce GTX от Nvidia содержит восемь блоков SMX и рассчитан примерно на Вт. Конечно, имеются четыре раздела ROP, битная шина памяти и в два раза больше текстурных блоков на один SMX. При этом вы рассчитываете на, по крайней мере, десятикратную разницу между Kepler в Tegra и теоретическим дискретным GPU, так как в последнем задействован всего один SMX. Как же это исправить? В качестве примера старший вице-президент Nvidia Джона Албэн Jonah Alben тестировал GeForce GT M мощностью 19 Вт на двух SMX. Память ввода-вывода и шина PCI Express 3. Утечка достигает примерно 6 Вт. GK имеет два SMX, поэтому надо разделить данный показатель мощности, чтобы получить мощность одного блока SMX. Имея эту цифру в виду, представьте, что Nvidia способна поднять напряжение и тактовые частоты своих дискретных GPU, чтобы уложиться в заданный запас мощности. Через масштабирование напряжения возможно добиться 2 Вт или около того, как раз для GPU на Nvidia Tegra K1. Увеличение эффективности решения происходит немного сложнее, чем представлено выше. Многоуровневая система уменьшения энергопотребления за счёт запрета подачи тактовых сигналов на неиспользуемые цепи схемы работает таким образом, что в масштабе всего GPU неиспользуемый в какой-то момент времени алгоритм отключается. Существуют два уровня экономии энергии, где отключение тока происходят на чипе или в регуляторе. Внутри SoC инженерам Nvidia пришлось оптимизировать внутренние соединения и каналы передачи данных, находя компромисс между повышением производительности и снижением энергопотребления, где это необходимо. Nvidia представила собственные результаты тестирования через GFXBench 3. Примерами для сравнения были выбраны Apple iPhone 5s и Sony Xperia Z Ultra, основанные на SoC A7 и Snapdragon При неизменном уровне производительности компания заявляет о том, что показатель производительности на ватт в 1,5 раза превышает возможности других платформ при совокупном энергопотреблении процессора и памяти DRAM. Обзор Nvidia Tegra K1 Chimera 2: К сожалению, мы ждали почти целый год до тех пор, пока нам не продемонстрировали реализацию технологии Computational Photography Engine, которая внедряла средства стабилизации HDR-изображений и видео. С другой стороны, учитывая небольшое количество устройств, основанных на Tegra 4, не выглядит неожиданностью и скромный набор программного обеспечения. Если Nvidia Tegra K1 будет широко распространена, мы надеемся на то, что в будущем производители устройств станут больше использовать возможности новой SoC в области обработки изображений. Данный потенциал значительно выше в случае с Nvidia Tegra K1. Показатель пропускной способности ISP у Tegra 4 достигал мегапикселей в секунду. В новейшем устройстве содержатся уже два ISP по мегапикселей два потока 20 Мп на частоте 30 Гц. С помощью пары ISP можно принимать изображения с одного источника, в то время как изображения с другого находятся в обработке, либо можно работать с двумя камерами, либо с камерой и памятью. Перекрёстная структура соединяет оба ISP с памятью, где происходит соединение с CPU и GPU. Некоторые функции служат всего лишь для улучшения качества изображения, в то время как остальные могут проложить путь для новых приложений визуализации. К примеру, добиваться показателя более точек фокусировки не имеет смысла, однако Nvidia считает, что это полезно для отслеживания нескольких объектов, и мы на самом деле видели демонстрацию движения, при котором камера обнаруживает и отслеживает объект, фокусируясь на нём, несмотря на те изменения, происходящие в остальной части картинки. В том же ключе, используя приобретённую способность движка к вычислениям, эффекты могут применяться и к контенту ISP в режиме реального времени. Глубокое изображение, в котором каждый пиксель способен хранить любое количество выборок на канал вместо одной , станет вполне возможным. То же касается и создания панорамных снимков путём "рисования" сенсором камеры. Мощные ISP при поддержке сильного GPU открывают двери к новым формам творчества, и команда Nvidia очевидно имеет представление о том, как применить инновации в этой сфере. Как уже упоминалось, демонстрация уровня, которого может достичь фотография, указывает на то, насколько медленно может реализовываться инновация в коммерческом продукте. Взяв бразды правления в свои руки и представив Tegra Note 7, Nvidia была вынуждена разрабатывать новое программное обеспечение. Первое обновление OTA появилось несколько недель назад. Возможно, сейчас, после выхода Nvidia Tegra K1 , следует перейти с размеренного на ускоренный шаг — мы не хотим ждать ещё год до следующих свежих демо компании. Когда в прошлом году Nvidia представила Chimera, она презентовала слайд, очень похожий на этот, правда, ISP был всего лишь один, а GPU не базировался на Kepler. Обзор Nvidia Tegra K1 Может ли Nvidia ковать железо, пока горячо? На бумаге Nvidia Tegra K1 устраняет проблемы, из-за которых Tegra 4 была настолько неконкурентоспособной платформой. На некоторые вопросы мы не получим ответ до тех пор, пока не проведём тестирование реального устройства, но на некоторые - лишь тогда, когда разработчики игр либо портируют премиум-контент с консолей на планшеты, либо создадут нечто новое, используя усовершенствованные API. Мы надеялись провести испытания одной из референсных аппаратных платформ Nvidia до представления Nvidia Tegra K1 , но они всё ещё настолько редки, что результаты тестов производительности появятся позже. Производство SoC якобы началось в декабре, а представители компании утверждают, что устройства на базе Nvidia Tegra K1 поступят в продажу в первой половине года. Впрочем, точные сроки выхода конечных устройств не зависят от Nvidia, так что пока нет информации о форм-факторах данных устройств и регионах, где они будут доступны то же касается собственных устройств компании на базе Nvidia Tegra K1. Но, по крайней мере, один продукт на Nvidia Tegra K1 уже изготовлен. Зато из слов представителей компании стало понятно, что Nvidia Tegra K1 создавалась именно для планшетов и будет использоваться и в премиальных моделях телефонов с большими экранами и множеством технологических новшеств. Платформа Tegra 4i со встроенным LTE-модемом i, которая больше ориентирована на смартфоны, предположительно будет выпускаться, причём более подробная информация по ней появится в первой половине года. Впрочем, сегодняшняя дискуссия идёт не о заслугах Tegra и не об окончательной судьбе Nvidia Tegra K1. Зная, насколько остро наша аудитория реагирует на данные о скоростях и производительности, Nvidia скорее хотела поделиться информацией о внутреннем строении SoC. Наряду с Intel, Nvidia является одним из наиболее общительных поставщиков в мобильном сегменте, рассказывая гораздо больше о своей продукции, чем Apple или Qualcomm. Остаются и небольшие пробелы к примеру, конечная тактовая частота GPU , но, учитывая то, что мы уже знали об архитектуре Kepler, это как раз та Tegra, которую мы надеялись получить в году. Спецификации не являются стопроцентно точными, согласно вычислениям, один SMX, работая, как мы предполагаем, на частоте МГц, обеспечивает больше шейдеров и почти такую же максимальную скорость прорисовки текстур. По крайней мере, в теории Nvidia Tegra K1 может находиться на одном уровне с этими системами предыдущего поколения, которые до сих пор доступны в продаже. Можете ли вы представить игровую производительность вашего старого Xbox в планшете, да ещё и с Bluetooth-контроллером? Мы будем скучать по играм, что само по себе неплохо для Nvidia, учитывая то, какие тесные взаимоотношения связывают компанию с игроками на рынке ПК. Посмотрим, возможно ли переосмыслить сегмент мобильных игр, используя накопленный опыт, чтобы пополнить копилку игр чем-то поинтереснее Tegra-модифицированных франшиз. Наш призыв к Nvidia: Покажите нам, что ваши мобильные решения также сильны, как архитектура Kepler на обычных ПК, что заставит других разработчиков последовать вашему примеру. В тот момент, когда игры на Android вырастут до уровня игр на ПК, за новыми планшетами выстроится целая очередь из читателей THG. Последние статьи на THG. Часть 2 Всё, что вам нужно знать об Xbox One X Лучшие игровые контроллеры для ПК: По вопросам использования наших статей обращайтесь по электронной почте. Подарки на 8 марта. Поиск по сайту THG. Поиск по ценам в Price. Адреса, Смартфоны, реклама на THG, о сайте и другая информация. Одной страницей Версия для печати. Отзывы в Клубе экспертов THG. Больше статей 05 Июл - Лучшие моноблоки года: Смотрите тут - вызов специалиста по ремонту компьютеров на дому в дзержинске , лучшие цены здесь. Создание сайтов в Королеве на YouDo. FX, APU или Pentium? Примерное сравнение с консолями прошлого поколения. Производительность в GFLOPS Peak Shader. Производительность процессора в SPECint, по-ядрово. Обзор Nvidia Tegra K1 Немного ПК в вашем следующем планшете? Обзор Nvidia Tegra K1 Знакомство с SoC Tegra K1 Обзор Nvidia Tegra K1 Процессор Tegra K1: Отзывы в Клубе экспертов THG [ 1 отзывов]. Смартфоны с самыми большими батареями. Обзор процессора Intel Core iX с архитектурой Skylake-X. Всё, что вам нужно знать об Xbox One X. Лучшие игровые контроллеры для ПК: Копирование и распространение информации, упомянутой на страницах THG. Сегодня вы работаете за небольшим персональным компьютером, но когда-то о таком можно было только мечтать. Предлагаем окунуться в историю и познакомиться с самыми знаковыми мейнфреймами за последние десятилетия. Пятнадцать процессоров Intel x86, вошедших в историю Компания Intel выпустила за годы существования немало процессоров x86, начиная с эпохи расцвета ПК, но не все из них оставили незабываемый след в истории. В нашей первой статье цикла мы рассмотрим пятнадцать наиболее любопытных и памятных процессоров Intel, от до Core 2 Duo. У вас есть что сказать по поводу нашего дизайна? Направляйте критику и комментарии по электронной почте. Реклама от YouDo Смотрите тут - вызов специалиста по ремонту компьютеров на дому в дзержинске , лучшие цены здесь.
Сколько километров от москвы до новошахтинска
Неумелое решение педагогических задач обусловлено
Ржд волгоград москва расписание
Декор зеркала своими руками мастер класс фото
Где 11 автобус
План мероприятий по профилактике алкоголизма
Перелом среднего пальца руки симптомы
Расписание электричек с минска на руденск
D80sh 12 схема
Как сделать открытку из семенной бумаги
Он без ноги она без руки
Сколько дней в 2016 году
Sia space between перевод
Схема электропоездов москва
Самые известные ассасины в истории