Skillnad mellan NVIDIA Tegra 2 och Tegra 3

NVIDIA Tegra 2 vs Tegra 3 | Nvidia Tegra 3 (Quad Core Processor) mot Tegra 2 Speed, Performance
 

NVIDIA, som ursprungligen var ett tillverkningsföretag för grafikkprocessorenhet (som hävdades ha uppfunnit GPUs i slutet av nittiotalet), har nyligen flyttat in på marknaden för mobila datorer där NVIDIAs system på chips (SoC) distribueras i telefoner, tabletter och andra handhållna enheter . Tegra är en SoC-serie som utvecklats av NVIDIA-inriktning på distribution på mobilmarknaden. I en lagmedlems term är en SoC en dator på en enda IC (Integrated Circuit, aka chip). Tekniskt sett är en SoC en IC som integrerar typiska komponenter på en dator (såsom mikroprocessor, minne, ingång / utgång) och andra system som tillgodoser elektroniska och radiofunktioner. Målet med denna artikel är att jämföra två nyligen Tegra-serien SoCs, nämligen NVIDIA Tegra 2 och NVIDIA Tegra 3.

De två huvudkomponenterna i Tegra 2 och Tegra 3 är deras ARM-baserade CPU (Central Processing Unit, aka-processor) och NVIDIA-baserade GPU. Både Tegra 2 och Tegra 3 är baserade på ARMs v7 ISA (instruktionssättarkitektur, den som används som utgångspunkt för att designa en processor) och deras GPUer är baserade på NVIDIAs GeForce. CPU och GPU i både Tegra 2 och Tegra 3 är byggda i halvledartekniken känd som 40nm från TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company).

Tegra 2 (Serie)

Tegra 2-serien SoCs marknadsfördes första gången i början av 2010, och den första uppsättningen enheter för att distribuera dem är några inte så kända tablet-datorer. Den första utplaceringen av samma i en smartphone kom i februari 2011 när LG släppte sin Optimus 2X-mobiltelefon. Efter vilket ett stort antal andra mobila enheter har använt Tegra 2-serien SoCs, varav några är Motorola Atrix 4G, Motorola Photon, LG Optimus Pad, Motorola Xoom, Lenevo ThinkPad Tablet och Samsung Galaxy Tab 10.1.

Tegra 2-serien SoCs (tekniskt MPSoC, på grund av multiprocessorns CPU-implementering) hade ARM Cotex-A9-baserade dual core-processorer (som använder ARM v7 ISA), som vanligtvis klockades vid 1GHz. Inriktning på mindre dysområde, NVIDIA stödde inte NEON-instruktioner (ARMs Advanced SIMD-förlängning) i dessa processorer. Den GPU som valts var NVIDIAs Ultra Low Power (ULP) GeForce, som hade 8 kärnor packade in i det (det är inte en överraskning för ett företag som är känt för sina flera till många centrala GPU-enheter). GPU: erna klockades mellan 300 MHz och 400 MHz i olika chips i serien. Tegra 2 har både L1-cacheminne (instruktion och data - privat för varje CPU-kärna) och L2-cacheminne (delad mellan båda CPU-kärnor) -hierarkierna, och det går att pakka upp till 1GB DDR2-minnesmoduler.

Tegra 3 (Serie)

Den första SoC (eller snarare MPSoC) i Tegra 3-serien släpptes i början av november 2011 och ska ändå distribueras i kommersiellt tillgängliga enheter. NVIDIA hävdar att detta är den första mobilen superprocessor, för att sätta ihop quad-core ARM Cotex-A9-arkitekturen. Även om Tegra 3 har fyra (och därmed fyra) ARM Cotex-A9-kärnor som huvudprocessor, har den en extra ARM Cotex-A9-kärna (namngiven följeslagare kärna) som är identisk i arkitekturen med de andra, men är etsad på ett lågt kraftigt tyg och klockas vid en mycket låg frekvens. Medan huvudkärnorna kan klockas vid 1,3 GHz (när alla fyra kärnorna är aktiva) till 1,4 GHz (när endast en av de fyra kärnorna är aktiv), klockas hjälpkärnan vid 500MHz. Målet med hjälpkärnan är att köra bakgrundsprocesser när enheten är i standby-läge och därmed sparar ström. I motsats till Tegra 2 stödjer Tegra 3 NEON instruktioner. Den GPU som används i Tegra 3 är NVIDIAs GeForce, som har 12 kärnor packade in i den. Tegra 3 har både L1-cache och L2-cache som liknar Tergra 2 och som tillåter packning av upp till 2 GB DDR2 RAM. 

Jämförelsen mellan Tegra 2 (serie) och Tegra 3 (serie) MPSoCs är tabellen nedan:

Sammanfattning 

Sammanfattningsvis har NVIDIA, i namnet Tegra 3-serien, kommit ut med en MPSoC med höga potentialer. Det överträffar uppenbarligen sina Tegra 2-serie MPSoCs i både dator- och grafikprestanda. Idén om a följeslagare kärnan är väldigt snygg, eftersom den kan vara mycket användbar för mobila enheter, eftersom sådana enheter är oftare i vänteläge och de förväntas köra bakgrundsuppgifter. Hur den mobila dataindustrin kommer att utnyttja potentialen, är ännu inte synlig.