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    在2013年的《谁能笑傲江湖?移动处理器门派那些事儿》一文中,小编梳理了市面上主流的移动处理器厂商。如今已经过去一年了,我们还是借用这个说法,江湖又是风起云涌,各路英雄豪杰雄心不已,武林大会新一轮切磋再一次拉开帷幕。

    先出手的还是峨嵋派NVIDIA,虽然在移动处理器市场上开宗立派时间不长,但是NVIDAI一心要跟少林派高通、武当派三星一较高低。还是那个桀骜不驯的掌门人黄仁勋,还是CES开幕前夕,NVIDIA这一次祭出了该公司有史以来最强大的移动处理器——Tegra K1

    Tegra K1就是原本的Tegra 5,代号“Logan”,它的问世对NVIDIA来说有着意义非凡,不仅要提振士气,还要震慑对手,因为上一代的Tegra 4太不给力了。作为NVIDIA乃至业界首款四核Cortex-A15处理器,Tegra 4原本准备大展宏图的,无奈计划赶不上变化,Tegra 4从去年1月份发布,到9月份首款使用Tegra 4处理器的手机——小米手机3发布(官方说法),时间跨度长达8个月,即便是NVIDIA自家的Shiled掌机用的更早,但是Tegra 4的上市进度依然不尽如人意,再加上初期A15核心在功耗、发热上表现不利,2013年的旗舰手机大多数选择的还是高通公司的骁龙600、骁龙800,NVIDIA甚至失去了Tegra处理器在Google Nexus 7平板上的订单,只有老朋友微软的Surface平板不离不弃。


    Tegra 4处理器在2013年的收获甚至不如前代的Tegra 3小米3移动版竟成了T4的最大亮点

    在这样的情况下,Tegra K1的登场显得异常重要,由于这款处理器的架构有了根本性的变化,NVIDIA甚至改变了Tegra处理器的命名方式,给它取名为Tegra K1,K1的名称来自于它的GPU架构,源于主流桌面GPU的Kepler核心。


    NVIDIA告诉世人:没有K1的样子是左边的糙汉子,有了K1之后就是右边的萌大叔

    NVIDIA市场部高级副总Dan Vivolli把Tegra K1的发布视为20多年来他参与的最为重要的三大产品发布之一,第一个是SGI公司1992年发布的Reality Engine,它奠定了3D显示的硬件基础;第二个则是NVIDIA公司1999年推出的GeForce处理器,提出了GPU图形处理器的概念,第三个就是今天的Tegra K1处理器了。

    现在来谈Tegra K1的历史地位还早得很,但是NVIDIA高层对K1如此看重多少也说明了它的含金量。经过这几年的高速发展,移动处理器——特别是移动GPU有了长足进步,智能手机的分辨率甚至超过了PC显示器,视角效果还算过得去,但在NVIDIA看来,即便是最新的OpenGL ES 3.0规范渲染出来的视觉效果也是粗糙不堪的,而Tegra K1首次使用了桌面GPU一样的GPU架构,视觉效果有了跨越式提升。

    Tgera K1相对上代Tegra 4有什么改变?NVIDIA如何把桌面级GPU核心塞进移动处理器中?Tegra K1能给用户带来什么样的移动视界?它能否成为NVIDIA的王牌,帮他们在移动处理器打下一片江山?不入虎穴焉得虎子,今天我们就来一探Tegra K1的内芯世界。

    CPU:改良A15四核先行,“丹佛”核心能否成杀器?

    在Tegra K1发布会上,NVIDIA意外地公布了两个版本的K1处理器,首先上市的是四核Cortex-A15核心版本的,今年下半年还有双核版的,虽然看起来核心数反而减少了,不过这个双核版的CPU架构将升级到64位,是NVIDIA谋划多年的“丹佛计划”的产品,对NVIDIA也是意义非凡。

    四核A15核心看起来跟去年的Tegra 4并没有什么进步,但是A15架构的性能现在并不落伍,之前影响它的反倒是A15架构的功耗和发热,所以ARM一直在改善A15架构。Tegra 4处理器使用的是A15是r2p1版,而K1上的A15已经是r3p3版,是ARM公司2012年底才发布的新架构,NVIDIA宣称这是首款Cortex-A15 r3p3版的处理器。

    此外,r3p3目前也是ARM公司公开的最新版A15架构,官网上有详细的r3p3文档,我们要知道的只是ARM公司不断优化A15核心的功耗,从r3p0开始增加了更多的Clock Gate(时钟栅极),以便精确控制不需要开启的电路,减少了电力消耗。

    当然,r3p3版A15核心现在已经不是纸面上最新的核心了,全志公司的8核处理器据说将使用最新的r4p0版A15核心,只不过它也是个“期货”,MWC上发布了,不过上市时间还未知呢。

    核心之外,K1的缓存容量也没有变化,L1的数据、指令缓存依然是32KB、32KB,L2缓存依然是共享2MB。

    整体来看,Tegra K1的CPU架构跟目前的Tegra 4变化不大,依然是vSMP架构4-Plus-1设计,除了主力的四个Cortex-A15核心之外,低负载下开启的第五个核心也是Cortex-A15,频率最高为1GHz左右,平时多在500MHz运行,足以胜任一般负载下的各种CPU应用。

    制程工艺升级:28nm HPM来临

    除了架构级的微调,Tegra K1的A15核心还有新的变化,核心频率从之前最高1.9GHz提高到了2.3GHz(而且不是通过单一核心加速方式实现的,所有核心频率都可达2.3GHz的最高频率),这主要归功于它使用的28nm HPM工艺了。

    此前Tegra 4上使用的是TSMC 28nm HPL工艺,Tegra K1则用上了28nm HPM工艺,虽然两种工艺都是HP(High Performance)高性能级别的,不过HPL工艺追求的还是低功耗,HPM则是专为高性能移动处理器打造。


    TSMC几种不同28nm工艺的区别,HPM的电流比HPL更低

     从TSMC提供的数据来看,28nm HPL工艺的Core VCC电压是1.0V,HPM只有0.9V,这不是减少10%的关系,电子电路的功耗跟电压的平方成正比,HPM的0.9V电压在功耗上相当于1.0V的HPL的81%,这样算起来仅制程工艺升级,带来的节能效果就有20%左右,反过来说,如果放宽功耗限制,那么处理器的性能也有20%左右的提升。

    最高频率从1.9GHz提高到2.3GHz,带来的性能提升大约是21%,再加上其他的优化,NVIDIA宣称同功耗下,Tegra K1的CPU性能比Tegra 4提升40%,而同样的性能下,Tegra K1的功耗比T4减少了45%,在处理器架构没什么升级的情况下,这两个数据还是很惊人的。


    使用1.8GHz频率Tegra 4处理器的小米3在CPU性能上要落后于2.2GHz的骁龙800

    Tegra K1的CPU性能到底处于什么等级?现在还不好说,但在工艺及频率上的相似性很容易让人联想到目前最红的处理器——骁龙800,后者是最早使用28nm HPM工艺的移动处理器之一,CPU最高频率也是2.3GHz,此前的测试中使用1.8GHz频率Tegra 4处理器的小米3手机在跑分上要略微落后于2.2GHz的骁龙800。

    此外,包括最新的骁龙801在内,高通只是提高了处理器频率,架构没有升级,8974AC最高可达2.46GHz,但是现在的情况不一样了,Tegra K1的最高频率也上到2.3GHz了,跟骁龙800站在了同一个起跑线上,预计Tegra K1处理器在CPU性能上不会低于骁龙800。

    对于CPU功耗,NVIDIA应该从Tegra 4上学到了不少经验,ARM的核心优化、制程工艺的升级以及NVIDIA的节能设计三管齐下,Tegra K1理应不会再出Tegra 4处理器的高功耗问题了。

    64位丹佛核心:NVIDIA的大杀器要来了吗?

    相比四核Cortex-A15核心的K1,双核64位版的Trgra K1更加神秘,它与NVIDIA进行了多年的“丹佛计划”息息相关——NVIDIA目前使用的都是ARM的处理器授权,其处理器核心都是ARM设计好的,而丹佛计划的目的之一是使用64位的ARMv8指令集推出自己设计的ARM兼容架构,并与NVIDIA自己家的GPU核心融为一体。

    此外,有关丹佛计划还有一个更惊人的传闻,那就是NVIDIA准备用模拟的方式兼容他们一直觊觎的X86处理器,此前擅长这种做法的就是全美达公司,后来全美达被收购了,NVIDIA雇佣了不少全美达的工程师,前两年不断有传闻称NVIDIA在开发X86兼容处理器,只不过这事最终不了了之,在跟Intel达成反垄断和解、拿到一大笔补偿金之后NVIDIA恐怕已经放弃了X86野心。

    在去年苹果首发64位ARM处理器之后,业界普遍猜测今年会有更多的安卓阵营公司推出64位ARM处理器,但是现在来看,包括三星、高通、NVIDAIA在内的公司对64位还是有点乐观了,MWC上发布的旗舰手机使用的多数还是32位处理器,各厂商的64位处理器还不到上市的时候,今年下半年能问世就不错了。


    此前流传的丹佛核心设计

    对于NVIDIA的丹佛核心,我们只能从官方公布的几个参数来看一下:64位双核,7-Way超标量设计(四核Cortex-A15的是3-Way超标量),最高频率为2.5GHz(苹果的A7是1.3-1.4GHz),L1缓存翻倍了,从32KB+32KB变成了128KB+64KB。不过最重要的是,这个64位双核版的Tegra K1跟四核A15版的K1是针脚兼容的

    NVIDIA的64位丹佛核心离我们还远,但是对NVIDIA来说它就是一个大杀器,一旦丹佛核心成熟,他们就可以跟高通一样开发自己的CPU核心和GPU核心,对功耗、性能的掌控也会更好,再加上NVIDIA在GPU上的优势,不论是图形性能还是CPU、GPU之间的异构运算,他们都会更加得心应手。

    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。

    Tegra K1其他改进:LightSpeed内存架构,奇美拉2图形引擎

    一个成功的移动SoC,除了要有高性能、低功耗的CPU和GPU之外,其他部分的电路也要有相匹配的功能才行,这部分包括内存设计、图像处理器、网络、视频解码器等等。

    LightSpeed内存系统

    Tegra 3时代,NVIDIA选择了单通道32bit内存设计,到了Tegra 4处理器上才使用双通道DDR3L/LPDDR3-1866内存,峰值带宽可达14.9GB/s。Tegra K1的内存设计预计依然是双32bit通道 DDR3L/LPDDR3-1866模式,带宽跟Tegra 4变化不大,比不上变态的骁龙805的128bit四通道内存,但是NVIDIA表示K1将使用名为LightSpeed的内存设计,支持无损压缩的同时还可将功耗降低40-70%。


    LightSpeed内存技术

    由于移动设备在性能及功耗上的双重限制,纹理压缩成为了必然,有助于减少内存带宽需求及能耗,Tegra K1就支持ASTC、ETC及DXT三种纹理压缩格式。在非游戏的轻负载应用中——比如UI渲染及网页浏览,NVIDIA的LightSpeed技术可以降低多达40-70%的功耗。

    奇美拉2:新一代双图形处理器(ISP)

    在Tegra 4处理器中,NVIDIA给他们的图像处理器引擎起了个“奇美拉(Chimera)”的名字,支持硬件HDR,具备可编程性,可以借助GPU通用计算实现图像处理加速。在Tegra K1中,这个图形处理升级到了奇美拉2代,性能、功能也随之增强了。


    奇美拉2图像处理引擎示意图

    奇美拉2引擎使用了2个ISP图像处理核心,其中CSI(Camera Sensor Interface,摄像头传感器接口)支持14bit色彩,支持1亿像素传感器,数据吞吐量6亿像素每秒,总的处理能力达到了12亿像素每秒(1.2GPixels/S),而且这个双ISP可以支持4096个同步对焦点。

    除了超强的图像处理能力,奇美拉2引擎还支持更多实时图像、视频后期处理功能,比如本地色调映射、视频稳定、全景拼接以及各种镜头特效玩法。


    奇美拉2引擎支持更多的GPU加速

    此外,奇美拉1代支持的GPU加速也同样在奇美拉2引擎上保留,上面提及的很多类似Instagram软件的滤镜效果就是在GPU加速辅助下完成的。此外,很多公司都提过先拍照、后对焦的新型拍照方式,奇美拉2引擎支持高达4096个对焦点,也能实现类似的效果。

    总体来说,奇美拉2图形引擎不论功能还是性能比前一代图形处理引擎都有了很多提升,而且支持更多的GPU加速,这既是NVIDIA GPU的强项,也是NVIDIA的新目标,GPGPU通用计算永远是NVIDIA心头的一块肉。

    NVIDIA对Tegra K1的视频支持提的并不多,不过此前的Tegra 4在视频上做的已经不错,Tegra K1只能是更上一层楼,为4K优化,可以通过HDMI接口同时支持本地4K视频及外置4K显示器,支持DSI、eDP、LVDS及HDMI 1.4a接口。

    视频解码方面,Tegra K1依然支持2160@30fps解码、H.264、VC-1、VP8等视频依然是通过独立的视频解码单元实现的,至于最新的H.265,K1也是支持的,但是包括骁龙805在内的各种SoC处理器尚没有能硬解H.265视频的。(更正:骁龙805的官方介绍里说到了可以支持4K HEVC/H.265的硬件解码,骁龙800是不支持的)

    存储接口方面,Tegra K1支持eMMC 4.5.1,支持3个USB 2.0和2个USB 3.0,不过从现在的情况来看,USB 3.0接口会影响LTE信号,三星Note 3是首个支持USB 3.0接口的手机,但是它跟LTE不能同时开启,国产的步步高Vivo Xplay 3S原本也是说支持USB 3.0接口的,结果最终被打脸,取消了USB 3.0接口支持,所以智能手机上现在用USB 3.0接口意义不大,平板上倒是可以考虑。

    核心问题还是功耗:Tegra K1是如何节能的?

    Tegra K1处理器刚发布,网上就有了使用Tegra K1处理器的联想AIO一体机的性能测试,跑分很惊艳,但是高通对此不以为然,认为一体机跟移动设备不一样,热设计及续航上的限制没有可比性。高通这番话点中的就是移动处理器的软肋,高性能容易做,但是保证性能的情况下降低功耗更为重要,NVIDIA此前在Tegra 4上吃过亏,他们自己也说在Tgera K1上吸取了以往的教训。

    移动处理器的功耗跟制程工艺、核心电压息息相关,Tegra K1首要的节能来自于先进的28nm HPM工艺,通过操作电压降低10%,仅工艺上的改进就能减少大约20%的功耗。


    Tegra K1使用了多种方式改善电源效率

    此外,NVIDIA还使用了效率更高的r3p3版A15核心,通过更多的轨道栅极(Rail Gating)、功率栅极(Power Gating)、多级时钟栅极(Multi-Level Clock Gating)实现了更精确的电路控制,优化了内部连接及数据通道,改善了待机及激活的管理制度。


    先进的纹理不仅对游戏有利,对UI渲染也有利

    前面介绍了K1的LightSpeed内存系统,它对降低处理器功耗也大有裨益。Tegra K1支持ASTC纹理压缩格式,这是桌面级Kepler也没有的功能(实际上也用不到),不仅有利于游戏应用中的纹理数据压缩,同样对安卓系统的UI渲染有益,减少了内存带宽需求,同时降低了功耗。

    节能重中之重:不到2W的Kepler是怎样练成的?

    192个Kepler架构的CUDA核心占据了K1处理器的大部分核心面积,它也是整个K1节能的重中之重。K1的GPU功耗到底有多低?根据多个游戏测试得到的结果是低于2W,NVIDAI为此还很夸张地做了一个与GTX Titan显卡的对比,K1支持GTX Titan一样的功能包括OpenGL、DX11、曲面细分及CUDA 6.0,但是后者的TDP功耗达到了250W,K1只有不到2W。

    在整个移动处理器中,消耗电力的不仅是CPU、GPU这些电路,PCB及外部的内存也会浪费电力,特别是在频繁与内存交换数据的时候。为了降低GPU的功耗,Tegra K1优化多个图形渲染过程,以下图为例,NVIDIA增大了L2缓存的容量到128KB,是Tegra 4的四倍多,这样一来渲染过程更多地在芯片内部进行,降低了功耗。


    L2缓存增大到了128KB,可以减少与内存系统的连接次数


    Tegra K1与骁龙800、苹果A7处理器的功耗对比

    综合上述节能措施,Tegra K1处理器在功效上有了明显进步。NVIDIA也不吝与目前最强的移动处理器做对比,以骁龙800和苹果A7为例,对比了GFXBench 3.0中新增的“曼哈顿”1080p离屏场景,横坐标则是AP(应用处理器)+DDR3内存的功耗,Tegra K1处理器的功效比达到了后两者的1.5倍多,要知道骁龙800也是TSMC 28nm HPM工艺的产物,K1依然能在功效比上大幅领先。

    给Tegra K1找找对手,还能秒杀高通吗?

    尽管NVIDIA有着雄厚的GPU技术技术,Tegra K1也有着非常强大的GPU架构和理论性能,但在移动GPU市场上,别人也在进步,Tegra 4发布之初规格也让人眼前一亮,但是2013年Tegra 4的市场表现可算不上好,除了NVIDIA自身进展慢的原因,还地说NVIDIA的竞争对手也不是省油的灯,他们一样有自己的优势。

    环顾移动处理器市场,能跟NVIDIA构成竞争关系的厂商并不多,GPU上可供选择的主要是高通的骁龙800及骁龙805,特别是后者将使用新一代Adreon 420 GPU,此外还有独立IP授权的ARM公司的Mali-T600/T700系列以及Imagination公司的PowerVR 6系列GPU。

    骁龙800的Adreno 330跟Tegra 4各有千秋,K1性能超越Adreno 330问题不大,它要面对的同样是年中问世的骁龙805,后者使用的是Adreno 420 GPU,CPU架构从Krait 400升级到Krai Krait 450,硬件规格变化不大,频率从2.3GHz提升到2.5GHz,不过支持LAPE物理寻址,支持4GB以上内存。

    Adreno 420具体改进多少还不清楚,但是据信也会支持DX11级别的功能,支持OpenCL 1.2及ASTC纹理压缩格式,纹理性能提升2倍多,ISP图形处理能力也达到了1GP/s,略低于K1的1.2GP/s,不过高通表示综合性能比骁龙80提升40%以上。

    对于Mali系列,ARM此前发布了Mali-T700系列,其中Mali-T760也是瞄准28nm HPM工艺的,Mali-T760支持16核,最高可配1MB L2缓存,核心频率600MHz,像素填充率9.6GP/s,三角形生成率1066.6MT/s,浮点性能可达326.4GFLOPS,它同样支持OpenGL ES 3.0/2.0/1.1、DX11.1图形规范,完整支持OpenCL 1.1通用计算。

    Imagination公司的PowerVR 6系列问世更早,此前号称浮点性能可达1000GFlops级别,陆陆续续也推出了PowerVR 6、PowerVR 6XT、6XE等不同系列了。PowerVR可以说是目前最成功的GPU IP授权厂商,苹果这几年一直在用PowerVR授权,A7开始还首次使用了PowerVR 6系列的G6430 GPU核心,性能测试各种强大。要知道G6400级别的只是中端而已,并非PowerVR系列的旗舰。

    包括Tegra K1在内,这几款GPU的性能还分不出去胜负,不过Anandtech网站日前正好做了PowerVR 6系列GPU的分析,其中有一份有关移动GPU的理论性能的表格,如下图所示:

    需要注意的是,这里的浮点性能是统一到300MHz频率下对比的,但是其他厂商的移动GPU频率就没300MHz这么低,Tegra 4的GPU频率达到了672MHz,Mali-T760的也有600MHz,高通的Adreon 330是450-578MHz,Adreno 420也也不会低于400MHz,Tegra K1的GPU频率还是个迷,但是以Kepler的表现来看,至少也不会低于Tegra 4的600-700MHz,还有说是高达950MHz的,因此上面的表格中PowerVR之外的GPU实际性能都会更高。

    由于没有统一的频率基准,这几个处理器的浮点性能就不再单独做表格了,从各处的资料来看:Tegra K1的理论浮点性能可达356GFLOPS(一说365GFLOPS),Mali-T760 MP16的性能可达324GFLPPS,但是MP4级别可能就只有81FLOPS了,MP8配置也不过162GFLOPS。苹果A7所用的G6430(频率450MHz)浮点性能为115.2GFOPS,Adreno 420性能未知,Adreno 330能达到158GFLOPS,Adreno 420提升40%的话也差不多200GFLOPS。

    顺带再补充及个桌面GPU的性能,Intel的HD 4600核显(4770K)可达400GFLOPS,GT 640显卡也有691GFLOPS,R9 290X及GTX Titan这样的显卡就有5600、4500GFLOPS了。

    至少从理论上来看,NVIDIA的Tegra K1的GPU性能会大幅领先所有对手,不论是Adreno 420、PowerVR G6430还是Mali-T700系列的GPU,PowerVR GX6650系列倒是有得一拼,这个就得看苹果今年的A8处理器了。

    此外,Tegra K1在ISP图像处理器上也有明显的优势,其双ISP处理器的图像处理器能力达到了1.2GP/s,比骁龙805的1GP/s要高,夸张的4096对焦点在自动对焦、对焦速度以及低光环境下的对焦性能上也会有明显的优势。

    Tegra K1性能不是问题,找到合适的“蓝海”更重要

    不论是NVIDIA还是AMD、Intel等公司,他们的PPT或者宣传文档总会制作的非常精美,而且非常鼓舞人心,看完之后很容易让人充满斗志、信心,但是历史经验也会告诫大家,技术革命是可能的,但是依靠一款产品就能颠覆市场并不容易,逆袭白富美的只能是韩剧+外星人,不是我不明白,只是这世界变化太快。

    我并不怀疑Tegra K1处理器能够成为2014年性能最强的移动处理器之一,改进版的Cortex-A15核心,192个CUDA核心的GPU,性能爆表的奇美拉2图形引擎,28nm HPM工艺以及2.3GHz的高频率,K1的这些参数足以保证它在今年的智能手机、平板市场上成为第一梯队成员甚至NO.1,实际上NVIDIA在处理器性能上一直都不是问题,Tegra 4的问题也不在性能上,否则也不会被擅长跑分的小米看上。


    Tegra K1处理器性能不是问题,但是性能不能决定市场表现

    让我拿捏不准的是NVIDIA公司对进度的掌控以及他们的市场策略。Tegra 4没能在2013年出彩很大一个原因就是发布太早,上市太晚,等到使用Tegra 4处理器的智能手机、平板上市了,黄瓜菜都凉了,NVIDIA又偏偏选择了一个喜欢捂着卖产品的队友,以致于2013年Tegra业务营收下降了48%。

    还有就是NVIDIA的市场策略,Tegra处理器在智能手机市场上寻求突破并不容易,除了性能、功耗、发热及价格上的因素之外,基带也是个问题,有着“买基带送处理器”美誉的高通如此强大也得益于基带市场的垄断性优势,NVIDIA收购了Icera公司之后开始自己搞基带,Ice 500基带也早就支持LTE了,但是直到现在也没多少应用,整合Ice 500基带的Tegra 4i处理器及相关设备更是凤毛麟角,因为现在的基带极为复杂,多模多频的要求使得运营商测试、认证需要大量时间和精力,这一点上NVIDIA还在积累经验,需要时间。

    NVIDIA今年也调整了重心,Tegra处理器更倾向于平板、安卓游戏设备等不怎么需要网络的市场,NVIDIA自己也有Shield掌机以及Tegra Note平板,而且在这个市场上,高通的触角也没伸展开来。但在平板市场上,国内公司反倒是个阻力,全志、瑞芯微、华为海思以及台系的联发科都不是省油的灯,NVIDIA比成本肯定比不上上述公司,而Intel也把目标瞄准了平板市场,今年的出货量目标定到了4000-6000万,几乎是去年的10倍,为此Intel不惜大手笔补贴厂商10亿美元,Bay Trail处理器标价最高37美元,大厂商拿货价可以低至10美元内。

    不论是智能手机还是平板市场,NVIDIA都面临着严重的竞争,Tegra K1在性能上进步非常大,但是别的厂商也没有闲着,高通、三星、Intel、联发科等公司都有推出新一代处理器,Tegra K1性能不是问题,如何找到适合自己的那片“蓝海”才是最大的问题。

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    • 游客  2015-10-26 13:49

      该评论年代久远,荒废失修,暂不可见。

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      42#

    • 超能网友研究生 2014-03-10 19:32    |  加入黑名单

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      41#

    • 超能网友研究生 2014-03-06 18:02    |  加入黑名单

      该评论年代久远,荒废失修,暂不可见。

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      40#

    • 游客  2014-03-06 09:32

      该评论年代久远,荒废失修,暂不可见。

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      39#

    • 游客  2014-03-05 11:47

      该评论年代久远,荒废失修,暂不可见。

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      38#

    • 超能网友终极杀人王 2014-03-05 09:11    |  加入黑名单

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      37#

    • 游客  2014-03-05 02:17

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      36#

    • 游客  2014-03-05 01:15

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      35#

    • 超能网友学前班 2014-03-04 21:35    |  加入黑名单

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      34#

    • 游客  2014-03-04 21:18

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      33#

    • 游客  2014-03-04 20:31

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      32#

    • 游客  2014-03-04 20:11

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      31#

    • 游客  2014-03-04 18:22

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      29#

    • 游客  2014-03-04 17:14

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      28#

    • 游客  2014-03-04 15:46

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      26#

    • 超能网友编辑 2014-03-04 14:56    |  加入黑名单

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      25#

    • 游客  2014-01-09 08:55

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      24#

    • 游客  2014-01-08 23:48

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      23#

    • 游客  2014-01-08 23:46

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      22#

    • 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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      19#

    • 游客  2014-01-08 12:40

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      18#

    • 游客  2014-01-07 11:02

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      17#

    • 游客  2014-01-07 09:26

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      16#

    • 游客  2014-01-06 23:31

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      15#

    • 游客  2014-01-06 20:27

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      14#

    • 游客  2014-01-06 19:38

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      13#

    • 超能网友终极杀人王 2014-01-06 16:51    |  加入黑名单

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      12#

    • 游客  2014-01-06 16:39

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