Nuevos detalles de la próxima generación de NVIDIA Tegra han sido revelados, que por ahora se llama Tegra 4. Tegra 4 está construido en un proceso de 28nm, y debería soportar GPGPU para hacer que su núcleo de gráficos impulse CUDA, OpenCL y otras tareas de propósito general.
Nvidia pasó cinco años en el diseño y la optimización de Kepler para que sea mucho más conservador en su uso de la energía. Tegra 4, con nombre código T40, tendrá un máximo de cuatro núcleos Cortex-A15 y un GPU basado en Kepler con entre 32 y 64 núcleos, fabricados en un proceso de 28nm para una disipación térmica óptima. En contraste, el Tegra 3 se fabrica utilizando cuatro núcleos Cortex-A9 con un proceso de 40nm.
Se espera que el rendimiento de la GPU de esta nueva arquitectura sea 10 veces más rápido que el Tegra 2 (o alrededor de 5 veces más rápida que el Tegra 3), para competir con el A6 de Apple, Exynos 5 de Samsung, OMAP5 de Texas Instruments y la arquitectura de Qualcomm Krait. Como resultado de las comparaciones entre el Tegra 3 quad-core y el dual-core de Snapdragon S4, Nvidia no está liderando la competencia, y podría quedar aún más atrás en el transcurso del año.
El CEO de Nvidia, Jen-Hsun Huang, envió recientemente un correo electrónico a la empresa detallando su objetivo para el futuro de Kepler, nombrando su objetivo de construir ‘super teléfonos’. “Hoy es sólo el comienzo de Kepler. Debido a su arquitectura súper eficient, vamos a ampliar las GPU en los centros de datos, para super computadores portátiles delgados, y para supertelefonos. Sin mencionar la alegría y el placer de millones de jugadores de todo el mundo. ”
Mejorando el rendimiento de los juegos
La GPU que tiene Tegra 2 y Tegra 3, tiene un número fijo de pixels y vertex shaders y es más cercana con la GeForce serie 7 que con la Serie GeForce 8. Los productos actuales Tegra son capaces de ejecutar programas con shaders complejos, pero no los cálculos generales que hacen PhysX o GPGPU posible.
Un GPU con la tecnología de la Serie 8 tienen dos ventajas. En primer lugar, es más eficiente. El rendimiento de una GPU de función fija puede variar considerablemente de un juego a otro dependiendo de si el título enfatiza el sombreado de píxeles, o la geometría de modelos. Una GPU basada en Kepler sería mucho más flexible, capaz de asignar sus recursos de ejecución para procesar todo el volumen de trabajo.
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