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 17:14
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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 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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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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