Nvidia Tegra X1: 256 Octa-Core

Dies ist eine verbessert automatische übersetzung dieses artikels.

Nvidia kündigte eine Vielzahl neuer Produkte Opf Sonntagabend während der CES, während im Jahr zuvor, führten sie den ersten voll programmierbaren mobilen GPU mit DX12-Unterstützung, auf der Grundlage seiner Kepler Desktop GPU. Jetzt brachte Nvidia die neue Tegra X1 Octa Kern SoC mit einem 4 × 4 Konfiguration und 256-Core-Maxwell-basierten GPU H.265-Unterstützung und volle VP9 decodieren.

Im Vergleich zum aktuellen Tegra K1, hat Tegra X1 eine Erhöhung der Kerne 33% mit Maxwells überlegene Leistung pro Watt, Leistungsaufnahme und bandbreitenschonende Fähigkeiten. Dank seiner beispiellosen 16-Bit-Fließnummern, mobile GPU hat Tegra X1 einen signifikanten Anstieg der theoretischen Leistung.

Nvidia behauptet auch, dass die neue Tegra X1 wird besser als alle Vorgänger Energieeffizienz-klug, als auch, und unter Berücksichtigung Maxwells Datensatz mit diesem Bereich, ist es nicht so große Strecke. Während es dauerte fast zwei Jahre, für die Freisetzung von Tegra K1 nach der Veröffentlichung des ersten GTX 680 ist Maxwell-Debüt in mobilen fast ein Jahr nach dem Start der GTX 750 Ti. Obwohl Nvidia CEO Jen-Hsun Huang kündigte eine 4 Monate Zeit Linie wurden Maxwell-Class Hardware von Anfang 2014 gemacht.

Wo ist all das Performance hin?

Nvidia will die neue Tegra X1 in den Automobil-Computing-Bereich zu integrieren, in dem, so argumentieren sie, X1 wäre sehr wichtig. Das Unternehmen hat bereits ihre eigene Automobilplattform (Drive CX), die sie den Spitznamen “œDigital Cockpit ‘erstellt.

Neben seiner Tätigkeit als Entwicklungsplattform für Nvidias Antriebs Studio zielt Antriebs CX, die übliche Cockpit mit einer virtualisierten Version ausschließlich von mehreren Touchscreens voll mit Anwendungen zusammen zu ersetzen. Diese Idee klingt gut in der Theorie, sondern realen Anwendung ist bestenfalls fragwürdig. MyFord Touch und andere ähnliche Kritiker argumentieren, dass das All-Touchscreens Idee ist einfach nicht möglich für realen Welt Anwendung.

Aber Nvidia hat noch ehrgeizigere Pläne als reich angezeigt. Sie drängen die Automobilunternehmen zu integrieren ihre Hardware mit ihren Systemen, um mehrere Kameraanalysesysteme erstellen Sie dann diese Ergebnisse nutzt, um selbstfahrende Fahrzeuge der nächsten Generation zu schaffen.

Jen-Hsun Verkaufs Tonhöhe wird mit einem ‘œdeep neuronales Netz “-Ansatz, um einen Chip, um zu programmieren, um besser zu unterscheiden, was ein Fußgänger ist oder nicht, so dass das Fahrzeug mehr situativ bewusst sein. Wenn das Konzept eines selbstfahrenden Auto ist überhaupt zum Leben zu erwachen, Ansätze wie diese müssen gründlich durchdacht und wenn festgelegt werden und, wenn nötig.

Ist Tegra X1 werde mit all diesen neuen Entwicklungen gekommen? Wir sind nicht sicher. Während die Automobilhersteller haben sich die Dinge schwierig für mobile SoC-Implementierung vorgenommen, Nvidia-Partner Audi kooperiert mit einigen der Ideen, die volldigitale Steuerungen, Surround Kameras und volldigitalen Cockpits sind, nachdem er mit ihnen in der Vergangenheit bei anderen CES arbeitete zeigt. Natürlich könnte als Teil der größeren und komplexeren fünf bis 10 Jahre Automobil Roadmap Strategie ersichtlich ist. Nvidia Auffassung, dass die GPU in der Mitte ihrer X1 ist eine mögliche Lösung für die Probleme der Selbstfahrkonzeptfahrzeugs wie zB das Navigieren durch verschiedene Hindernisse, Selbstparker und Erkennen seiner Umgebung, Probleme, die Google hat sich mit als auch.

Mobilteil ‘”ausschließlich mit einem Kraft Fokus?

Tegra X1 könnte in einigen Tabletten und Hardware-Debüt, obwohl Jen-Hsun die absolut nichts in Bezug auf diese Märkte. Es ist auch unklar, ob die neue SoC-Chip ist entweder ein Projekt Denver stammenden Kern oder eine herkömmliche Cortex A57 (oder A53 in einem großen, kleinen Konfiguration).

Was war sehr klar war Nvidias Absicht, sich von den Consumer-Markt zu distanzieren. Es kann sein Schild Tablette Upgrade aber das Unternehmen wird langsam Schritt aus dem Massenmarkt Andriod Wettbewerb mit Leuten wie Samsung und Qualcomm.