O Tegra K1 marcou uma mudança e tanto na estratégia mobile da Nvidia, introduzindo pela primeira vez uma arquitetura de processamento gráfico projetada para desktops (a série Kepler, no caso) à cena mobile. O Tegra X1 anunciado hoje vai além: sua arquitetura, conhecida como Maxwell, foi desenvolvida desde o início com aplicações mobile em primeiro plano.
Embora a série Maxwell tenha sido inaugurada com GPUs de desktop (grupo que inclui a poderosa GTX 980), sua organização física e seus sistemas de controle se concentram em eficiência energética e não apenas em desempenho. Por exemplo, a maneira como os núcleos de processamento eram ativados nas placas Kepler foi alterada para permitir um controle mais fino de recursos e evitar que tarefas simples ativem mais núcleos do que o necessário. Mudanças como essa tornaram o translado da arquitetura Maxwell para o espaço do SoC mobile uma tarefa mais simples.
A GPU do Tegra X1 é como uma versão miniaturizada das placas Maxwell, com 256 núcleos CUDA operando a uma frequência de cerca de 1 GHz. Todos os recursos das placas maiores estão presente,s incluindo suporte a DirectX 12 e OpenGL 4.5, novos métodos de compressão de cor e MFAA (antialiasing temporal e espacial), entre outros. Simplificando, isso quer dizer que o Tegra X1 é o chip gráfico mobile mais avançado do momento, superando até a Adreno 420 da Qualcomm em termos de recursos. Os núcleos CUDA são acompanhados de 16 unidades de textura e um mesmo número de ROPs.
Há contudo uma novidade em relação às placas de desktop: o X1 oferece atenção especial aos cálculos de ponto flutuante de meia precisão (FP16). Embora a arquitetura Maxwell só preveja núcleos dedicados a FP32 e FP64, a Nvidia reconheceu a importância das operações menos precisas de GPGPU para sistemas mobile como o Android e preparou o Tegra de acordo com essa demanda. Operando em FP16, a GPU consegue atingir 1 TFLOPS e metade desse valor em operações de precisão simples (FP32). Para se ter uma dimensão do que isso significa, considere que a GPU do PlayStation 4 é capaz de calcular 1,84 TFLOPS em FP32.
CPU, memória e 4K
Naturalmente, não foi apenas a GPU que melhorou no novo Tegra. O SoC mantém uma interface de memória de 64 bits, mas para dar conta do processamento extra, a Nvidia introduziu o suporte a RAM LPDDR4. Em números, isso quer dizer que a banda de memória aumenta de 14,9 GB/s para 25,6 GB/s. Há ainda uma série de novidades relacionadas à resolução 4K. O chip agora inclui codificação e decodificação de vídeo em HEVC (H.265) e VP9, sem contar o suporte a HDMI 2.0, o que permite o envio de sinal de vídeo em 4K a 60 Hz para monitores externos.
Em outras áreas, a Nvidia tomou decisões no mínimo curiosas. O Tegra X1 não tem um modem integrado, por exemplo, o que deve militar seu em smartphones. Mais impressionante ainda é o fato de que o novo SoC não usa CPUs com a arquitetura Denver, que havia sido lançada com muita pompa com o Tegra K1. Como a Qualcomm e seu Snapdragon 810, a Nvidia decidiu implementar a solução big.LITTLE da ARM, com dois quartetos de núcleos Cortex A53 e Cortex A57.
GPU no carro
Além das novidades tradicionais, a Nvidia anunciou duas plataformas de computação automotiva baseadas no Tegra, o Drive CX e o Drive PX. Isso pode parecer um tanto absurdo vindo de uma empresa focadas em GPUs, mas não é um movimento tão inesperado. Há nos os chips Tegra têm sido usados em sistemas de carros da Tesla, por exemplo.
O Drive CX é um sistema relativamente convencional que envolve o controle de aplicações de entretenimento (música, por exemplo), GPS e instrumentos (velocidade, câmeras, conexões sem fio e outros). Como era de se esperar, a interface do CX é baseada em uma tela sensível ao toque e, a princípio, o SoC suportará até três desses monitores simultaneamente.
Consideravelmente mais futurista, o Drive PX se propõe a servir como um sistema de direção semi-autônoma. Basicamente, a empresa usa dois Tegra X1 para processar os dados de um grupo de até 12 câmeras para fins variados, como ajudar o motorista a fazer a baliza. Graças à alta performance do SoC, as 12 câmeras são capazes de capturar vídeo simultaneamente em 1080p a 60 FPS ou em 720p a 120 FPS. A Nvidia planeja ainda usar redes neurais de processadores para melhorar as capacidades de reconhecimento de imagem do sistema, que deve se tornar mais sofisticado com o tempo conforme mais carros o utilizam.
0 comentários:
Postar um comentário