GPU：Kepler从桌面到移动，最强移动GPU诞生
Tegra K1的CPU架构没有改变，64位丹佛核心还早，但是NVIDIA依然给了K1最强烈的期待和赞许，他们的自信就来自Tegra K1的GPU核心跨越式的升级。此前不论是Tegra 2还是Tegra 3，或者是Tegra 4，其GPU架构都源于很早之前的NV4x体系，大约是10年前的设计了。虽然NVIDIA一再提升运算单元数量，从6到12再到Tegra 4的72个，规模提升不算小，但是经不住架构的落伍，而K1上直接使用了主流桌面显卡上的Kepler架构，简直就是鸟枪换炮，无怪乎NVIDIA也要信心膨胀了。
从Tegra K1开始，NVIDAI移动处理器的GPU已经跟上了桌面GPU架构的发展
Kepler架构是NVIDIA从GTX 680时引入的新架构，目前虽然有了新一代的Maxwell架构，但是Kepler依然是绝对的主力，从入门级的GT 640到旗舰级的GTX 780 Ti、GTX Titan黑色版，它们都使用了Kepler架构，性能、功耗两相宜。此前NVIDIA老总黄仁勋就已经称赞过Kepler架构的高效，可以用在移动处理器上，现在Trgra K1的出现算是兑现了当初的诺言了。
Tegra K1 GPU架构：精简版SMX单元，192个CUDA核心
Tegra K1使用了Kepler架构，具体来说就是Kepler架构中的1组SMX单元，拥有192个CUDA核心（ALU单元），因此NVIDIA才说它是首款192核心的移动处理器。
Tegra K1上的SMX单元跟桌面版Kepler基本相同，纹理单元有所精简
Kepler架构的详细介绍可以参考GTX 680时的评测文章：Kepler架构解析：3倍核心是怎样练成的，Tegra K1上的SMX单元跟GK104核心上的1组SMX单元大同小异，192个CUDA核心，双精度浮点单元为单精度单元的1/24，这些指标都是一样的，不过纹理单元从之前的16个减少到了8个，ROP单元有4个，L2缓存128KB，其他的前端渲染及存储总线也按照需要做了针对性改变。
Tegra 4的GPU架构
对比此前Tegra 4处理器的GPU架构，其72个核心其实是由48个PS像素单元和24个VS顶点单元组成，ROP单元也是4个，共享L2缓存只有32KB，仅有Tegra K1的四分之一。
Tegra K1与Tegra 4理论性能比较，浮点、纹理、ROP及L2缓存上全面超越Tegra 4
此外，再考虑到Tegra 4的ALU单元还是DX10之前的分离式设计，而Kepler早就是统一渲染架构了，不再区分PS、VS单元，每个CUDA核心都能执行渲染任务，效率更高，而且192个CUDA核心的数量也比Tegra 4的72核更多，实际性能也要高得多，K1的GPU浮点性能达到了356GFLOPS，而Tegra 4的GPU只有74.8GFLOPS。
Tegra K1中GPU占据了绝大部分核心面积，下面的是4+1个CPU核心
Tegra K1一统图形API，支持虚幻4引擎
Tegra K1支持目前所有主流的图形API，达到了PC级别
再闪耀的硬件也要为应用服务，K1升级了192个CUDA核心的Kepler架构之后，最终还是得在应用上展现出优势才能打动开发者和游戏玩家。回顾之前的Tegra 4，因为不能完全支持OpenGL ES 3.0而被人吐槽，但是现在的Tegra K1完全逆转，不仅支持子集OpenGL ES 3.0，还支持完整的超集OpenGL 4.4、DirectX 11（官方宣称支持DX11.2）、OpenCL 1.2（取决于客户需求），还有曲面细分、计算渲染、GPGPU通用计算等，同时还继续支持移动GPU中的ASTC纹理压缩格式（另外还有ETC、DXT两种纹理格式）。
基于计算渲染的全局光照效果演示，Kepler架构的Terga K1已经支持类似的功能
为了增强Tegra K1的吸引力和说服力，发布会上NVIDIA还拉来了GPU上的好伙伴——EPIC公司，展示了Tegra K1运行UE4引擎的实力，这里有两段演示视频，大家可以再看一下。
等等，我们还忘了一个CUDA
刚刚提到的Tegra K1支持的各种规范中我们还少说了一个CUDA，这是NVIDIA的看家本领，尽管有着各种基于GPU的通用计算方案，但是NVIDIA对自己的CUDA还是最为热心，早在Tegra K1之前，他们就提出了一个CUDA On ARM的项目，当时K1还没有问世，推出的演示平台用的是Tgera 3+1个Kepler核心的GPU组成，代号Kayla，Kayla是金刚狼Logan的女友，而logan则是此前Tegra 5的代号，只不过现在的名字是Tegra K1。
NVIDIA此前推出的Kayla平台就是CUDA One ARM计划的一个例子
随着Tegra K1集成Kepler级别的GPU核心，NVIDIA也把目光放在了更广阔的GPU通用计算上。这里我们还是要再提一次丹佛计划，因为目前NVIDIA的Tesla加速卡还是以辅卡的形式存在，依然离不了CPU处理器，而丹佛计划的目的就是把GPU和CPU融合在一起，这样一颗处理器就能实现以往CPU+Tesla GPU的功能，GPU真正成为计算的主力，而ARM处理器这两年也准备在低功耗服务器市场大干一番，ARM进军计算市场是迟早的事。
Tegra K1支持最新的CUDA 6，后者已经支持了NVIDIA提出的统一虚拟内存技术，为未来的ARM CPU、NVIDIA GPU的异构运算铺平了道路。
游客 2015-10-26 13:49
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超能网友研究生 2014-03-10 19:32 | 加入黑名单
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超能网友研究生 2014-03-06 18:02 | 加入黑名单
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游客 2014-03-06 09:32
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游客 2014-03-05 11:47
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超能网友终极杀人王 2014-03-05 09:11 | 加入黑名单
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游客 2014-03-05 02:17
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游客 2014-03-05 01:15
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超能网友学前班 2014-03-04 21:35 | 加入黑名单
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游客 2014-03-04 21:18
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游客 2014-03-04 20:31
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游客 2014-03-04 20:11
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游客 2014-03-04 18:22
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游客 2014-03-04 17:14
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游客 2014-03-04 15:46
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超能网友编辑 2014-03-04 14:56 | 加入黑名单
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游客 2014-01-09 08:55
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游客 2014-01-08 23:48
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游客 2014-01-08 23:46
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游客 2014-01-08 20:43
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游客 2014-01-08 18:58
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游客 2014-01-08 17:34
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游客 2014-01-08 12:40
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游客 2014-01-07 11:02
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游客 2014-01-07 09:26
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游客 2014-01-06 23:31
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游客 2014-01-06 20:27
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超能网友终极杀人王 2014-01-06 16:51 | 加入黑名单
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游客 2014-01-06 16:39
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