Nvidia Tegra K1: сила Xbox в мобильной платформе? – THG.RU

Обзор Nvidia Tegra K1 | Немного ПК в вашем следующем планшете?

Давайте сегодня представим, что успех решения на рынке напрямую зависит от технических спецификаций, что общественность демонстрирует уровень энтузиазма наравне с компанией, а мобильный процессор Tegra 4 стал успехом Nvidia.

Аппаратные характеристики платформы Tegra 4 на бумаге смотрелись достаточно серьёзно, а сотрудники, с которыми мы общались год назад, с воодушевлением рассказывали о перспективах своих платформ на базе новых SoC. Мы ожидали, что преимущества нового системного чипа позволят компании создавать более функциональные смартфоны и планшеты, однако, несмотря на всё это, список созданных на базе Tegra 4 устройств остаётся слишком коротким.

Может быть, причина в отсутствии поддержки API, в перебоях с поставками компонентов со стороны Nvidia, впоказателях энергопотребления, отсутствии привычного модема? Или же в том, что широкая линейка продуктов компании Qualcomm предлагает своим партнёрам больший выбор процессоров с поддержкой или без поддержки LTE? Скорее всего, сочетание всех этих факторов и является ответом на вопрос. Но мы снова, убеждаемся в том, что будущее не всегда определяется прошлым.

Стилизованное изображение кристалла Tegra K1

В это можно поверить по мере того, как Nvidia представляет Nvidia Tegra K1 SoC – мобильную платформу, которая, по мнению компании, настолько опережает всё, что существовало до неё, что в последний момент представители изменили решение насчёт брендинга – и от изначального названия Tegra 5 пришлось отказаться. Руководители компании ещё больше нагнетают интерес общественности, уровень которого уже выше, чем при выходе Tegra 4, и заявляют о том, что новая разработка – это победа. Притом во всех публичных выступлениях до сих пор ни разу не упомянули реализацию сотовой связи в платформе, предпочитая концентрироваться на способности Nvidia Tegra K1 в сфере обработки данных, графики и выводе изображения.

Таким образом, мы углубляемся в технические характеристики новой платформы, забыв о прошлом и находясь на пороге новой истории, поскольку Nvidia Tegra K1, и об этом уже известно вендорам, впервые в отрасли объединяет в себе мобильную архитектуру и графический процессор (далее – GPU) от GeForce, благодаря которому компания и добилась столь громкого успеха. За несколько часов до того, как воскресным вечером Nvidia показала свою разработку, мы встретились на CES с представителями Lenovo, которые продемонстрировали свой дисплей ThinkVision 28 с разрешением Ultra HD, работающий на Android и реализованный на базе чипа Tegra “следующего поколения”. На наш взгляд, это и есть первая успешная реализация новой архитектуры Nvidia среди производителей конечных устройств (принимая во внимание разрешение экрана в 3840×2160 пикселей). Новое устройство пока ещё не рассмотрено в подробностях, но гораздо более важен тот факт, что компании уже готовы использовать Nvidia Tegra K1, причём на самом раннем этапе её выхода на рынок.

Обзор Nvidia Tegra K1 | Знакомство с SoC Tegra K1

Прежде чем мы более детально ознакомимся с подсистемами платформы Nvidia Tegra K1, необходимо составить небольшой обзор, который во многом совпадает с тем, что был опубликован в момент выхода Tegra 4.

Nvidia объявила о выпуске двух версий Nvidia Tegra K1. Структура первой версии, изображённой выше, уже была большей частью известна. В ней используется архитектура 4+1, которая включает в себя четыре “больших” ядра Cortex-A15 и одно ядро Cortex-A15 для работы в «экономичном» режиме с невысокой нагрузкой – ядро с 2 Мбайт кэш-памяти L2. Неожиданностью стала вторая версия: она совместима по разъёмам, но содержит при этом два 64-битных ядра в микросхеме Project Denver, возможность выпуска которой первоначально обсуждалась ещё в 2011 году.

Nvidia не раскроет все секреты модели, базирующейся на проекте Denver, зато мы знаем, что в ней имеются поддержка 64-битных архитектур, семикомандная суперскалярная конструкция (по сравнению с трёхсторонней у Cortex-A15), частота 2,5 ГГц со 128 Кбайт кэша инструкций L1 и 64 Кбайт кэша данных L1 . Конечно же, данный чип предствляет собой индивидуальную разработку на базе архитектуры ARMv8.

GPU серьёзно переделан и больше не состоит из отдельных программируемых вершинных и пиксельных шейдеров: он лучше сконструирован и использует ту же архитектуру Kepler, на которой основаны GPU видеокарт GeForce- семейства Nvidia. Nvidia Tegra K1 имеет 192 CUDA-ядра, которые, естественно, никак нельзя сравнивать с конструкцией Tegra 4, включающей 24 вершинных и 48 пиксельных шейдеров, поскольку между ними имеются принципиальные отличия. Также реализация архитектуры Kepler в Nvidia Tegra K1 позволяет использовать отсутствующий в Tegra 4 интерфейс OpenGL ES 3.0. Включена поддержка DirectX 11-, OpenGL 4.4-, OpenCL 1.1, а также CUDA-приложений.

Очевидно, что формирование качественного изображения являлось главной задачей Tegra 4, однако мы уверены в том, что весь потенциал процессора обработки изображений Nvidia пока не раскрыт до конца. При этом компания значительно совершенствует данную подсистему в Nvidia Tegra K1, повышая пропускную способность до 1,2 гигапикселя в секунду (по сравнению с заявленной, 350 мегапикселей в секунду) и поддерживая модули цифровых камер с разрешением до 100 мегапикселей.

Возможность кодирования и декодирования видео при использовании Tegra 4 заявлена на уровне 2160p при частоте кадров 24 FPS, тогда как Nvidia Tegra K1 поддерживает формат 2160p на скорости до 30 кадров в секунду. Впрочем, Nvidia не намекает на наличие какого-либо ускоренного декодирования HEVC, тогда как процессор Snapdragon 805 от Qualcomm будет поддерживать его на аппаратном уровне.

Улучшен видеоконтроллер, поддерживается 4×2 DSI, включены eDP, LVDS и HDMI 1.4b для работы с внешними устройствами и панелями с разрешением 4K. Также имеется внешний чип DSI-to-eDP для подключения через разъём DisplayPort.

Nvidia Tegra K1 изготовлен с помощью 28-нанометрового HPM-техпроцесса, который используется и в процессорах Qualcomm Snapdragon 800, установленных на многих современных устройствах. В сравнении с ними, Tegra 4 использовала не слишком подходящий для мобильных устройств 28-нанометровый HPM-техпроцесс с высокой производительностью и низким уровнем утечки.

Обзор Nvidia Tegra K1 | Процессор Tegra K1: обновлённая конструкция 4+1 Cortex-A15

Nvidia и Samsung используют ядра, которые разработаны ARM, в то время как Qualcomm и Apple создают собственные ядра с набором команд ARM. Tegra 4 стала первой системой, которую Nvidia создала на основе Cortex-A15, а показатель её тактовой частоты достиг 1,9 ГГц. Компания продолжила использовать Cortex-A15 в 32-битной системе, но повысила производительность на 40% при том же уровне мощности и позволила платформе SoC использовать 45% энергопитания при определённом уровне производительности при тестировании SPECint2000.

Четыре ядра Cortex-A15 разделяют 16-полосный модульно-ассоциативный кэш L2

Так выглядят некоторые существенные претензии приведённому поколению процессоров. В то же время, Nvidia выделяют три фактора при изготовлении продукта: во-первых, за плечами у инженеров имеется опыт конструирования Tegra 4, и хотя речь идёт о Cortex-A15, оптимизация расположения компонентов является уникальной для Nvidia. Переход от техпроцесса 28 нм HPL от TSMC к HPM также ненамного уменьшает динамическую мощность. Наконец, ARM проводит четвёртую доработку Cortex-A15. Nvidia Tegra K1 использует r3p3 (третья доработка), тогда как Tegra 4 была основана на r2. Согласно технической документации ARM, большинство различий между двумя SoC связаны с технологией уменьшения энергопотребления и парой других настраиваемых энергосберегающих опций. По оценкам, увеличение производительности достигает 5-10%. В результате тактовая частота четырёхъядерного Nvidia Tegra K1 равна 2,3 ГГц.

Архитектура Krait от Qualcomm выделяет 512 Кбайт L2 на каждое ядро

Предоставление выбора между высокой производительностью и пониженным энергопотреблением означает, что Nvidia может более свободно определять потребление энергии по сравнению с предыдущим поколением: к примеру, можно перенаправить потребляемую энергию на графическую подсистему за счёт уменьшения энергопотребления CPU, что очень логично при запуске графических приложений. Поддержка API в Nvidia Tegra K1 раскрывает ещё большие возможности перед разработчиками, которые теперь (технически) способны портировать более графически совершенные игры на планшеты на базе Android.

Примечательно, что меньше всего было сказано о двухъядерной модели на базе Denver, за исключением того, что его более широкий суперскалярный исполнительный конвейер должен обеспечить заметно более высокую поточную производительность и повышенную скорость одного ядра, тактовая частота которого достигает 2,5 ГГц.

Обзор Nvidia Tegra K1 | Kepler внутри Tegra: всё о графике

Итак, мы ознакомились с ядрами Cortex-A15, о ядрах Denver станет известно позже, а изготовление Nvidia Tegra K1 посредством 28-нанометрового HPM-техпроцесса позволяет увеличить производительность по сравнению с предшествующей архитектурой. Звучит неплохо, но вряд ли этого хватит для того, чтобы изменить устоявшиеся взгляды партнёров.

Вместо этого Nvidia делает ход, которого многие ждали от компании во времена Tegra 4: производитель объединяет графическую технологию Tegra c широко распространёнными дизайнами, например, реализованными в высокопроизводительных компьютерах, рабочих станциях, настольных ПК и мобильных решениях. Программируемые вершинные и пиксельные шейдеры, которые рассматривались как основное направление для развития Tegra 4 канули в Лету и были заменены на архитектуру Kepler.

При запуске “Wayne” представители Nvidia не могли сказать о том, что архитектура Kepler построена таким образом, чтобы облегчить масштабируемость от 250 Вт у дискретных GPU, находящихся в рабочих станциях, до GPU мощностью менее2 Вт в Nvidia Tegra K1. Архитектура Kepler являласьнеобходимым элементом, который помог Nvidia отказаться от старой архитектуры.

С каждой новой архитектурой GPU Nvidia будет двигаться вперёд, развиваться с учётом потребностей мобильных решений, что и было утверждено во времена разработки Kepler и с самого появления архитектуры Maxwell. Однако это не означает, что Maxwell дебютирует в Tegra (на самом деле, поступление первых дискретных GPU на базе Maxwell ожидается в течение следующих нескольких недель). Но к разработке архитектуры подошли с учётом характеристик, необходимых для мобильных устройств, в том числе, уровня энергопотребления. Это кажется некоторой авантюрой для компании, успех которой напрямую зависит от выпуска настольных GPU. В свою очередь, Nvidia настаивает на том, что принципы разработки архитектуры с учётом потребностей мобильных устройств помогут максимально увеличить эффективность работы и дискретных продуктов. Мы сможем оценить это при тестировании GeForce GTX 750, как только она будет представлена.

Обратной стороной медали является вопрос от создателей игр для ПК: нужны ли смартфонам и планшетам такие же возможности графики, как и настольным компьютерам? Мы привыкли пользоваться мышью и клавиатурой в различных сюжетных и многопользовательских играх или расслабиться на диване с более удобной игровой консолью. Учитывая маленькие экраны и ограничения интерфейсов ввода, есть ли смысл использовать в мобильных системах мощную графику? По данным Nvidia – да, поскольку большая часть доходов Google Play получена от реализации игр, на них же приходится и большая часть времяпровождения за планшетом. При этом большинство разработчиков игр ориентируется на мобильные устройства (даже чуть больше, чем на ПК). И хотя мы шутим, что при играх на планшете в ванной ни на что другое времени не остаётся, возможно, что сильная графика и правильная поддержка API – это как раз то, что нужно для вывода данного сегмента на новый уровень.

Естественно Nvidia, как компания, которая серьёзно занимается графикой, рассчитывает на то, что игры на планшетах так и останутся главным занятием их владельцев. Для тех, кто применяет старую мобильную архитектуру, это может стать толчком к дальнейшему развитию при использовании тех же программных средств. Станут ли разработчики успешных игр, например GTA, переходить с консолей предыдущих поколений на Android – это вопрос из области бизнеса. Однако Nvidia делает этот переход возможным на аппаратном уровне и через разработку программного обеспечения. Отдельные элементы не слишком интересуют любителей, им нужна поддержка DirectX 11 и OpenGL, а любые версии OpenGL ES, CUDA и OpenCL 1.1 доступны при использовании операционных систем Windows, Linux и OS X.

Трудно не заметить, что всё это резко контрастирует с прошлогодним сообщением об отсутствии в чипе Tegra 4 поддержки OpenGL, OpenGL ES 3.0, CUDA, и DirectX 11, но при этом он был оптимизирован для различных приложений и обзавёлся идеальным набором функций. В перспективе мы предпочли бы, чтобы Tegra дала толчок разработчикам Android и Windows RT использовать доступные аппаратные средства Tegra в 2014 году. Если бы речь шла о другом поставщике оборудования, то было бы сложно ожидать проведения специальных оптимизаций игр для конкретной платформы. У Nvidia в плане партнёрских отношений всё в порядке, поскольку уже существует немало контента с поддержкой платформы Tegra.

Скриншот с демо Nvidia UE 4

Словно в подтверждение этого довода, Nvidia показала демонстрационную версию движка Unreal Engine 4 и его функций (включая несколько позиций, входящих в состав OpenGL ES 3.0), который был запущен на референсном планшете на базе Nvidia Tegra K1, созданном при использовании корпуса существующего планшета Tegra Note 7. Движок был портирован на Android и дополнен рендерером OpenGL 4.4 – и вот уже контент на основе Unreal Engine 4 запускается на Nvidia Tegra K1. Игры Serious Sam 3 и Trine 2, выпущенном в 2011 году, также отлично запускались на продуктах Nvidia.

Обзор Nvidia Tegra K1 | GPU в Tegra K1: один SMX – это много или мало?

Конечно, в работе Nvidia Tegra K1 наблюдаются некоторые ограничения: в условиях определённого запаса мощности, даже несмотря на использование архитектуры Kepler, реализация Nvidia Tegra K1 должна быть тщательно проработана. В сущности, мы располагаем одним потоковым мультипроцессом, который встроен в один кластер графической обработки. SMX содержит 192 ядра CUDA. Вместо 16 текстурных блоков, которые имеются в ПК, Nvidia Tegra K1 сокращает количество SMX до восьми. И пока каждый ROP выводит 8 пикселей за такт, скажем, в GK104, Nvidia Tegra K1 снижает это количество до четырёх.

Несмотря на то, что Nvidia не сообщила нам точную тактовую частоту своего графического комплекса, в одном из слайдов упоминается максимальный показатель 365 ГФЛОПС. При помощи 192 шейдеров частота достигнет уровня примерно 950 МГц.

Сложнее рассказать о некоторых других изменениях, которые требуются для функционирования Kepler в Nvidia Tegra K1. Вкратце: если вы обратите внимание на блок-схему GPU, то представленная серым цветом структура со взаимодействующими компонентами была заменена в целях повышения эффективности. Несмотря на то, что архитектура следующего поколения Maxwell была создана с учётом потребностей мобильных устройств, в дальнейшем компания станет использовать совершенно разные структуры для построения мобильных и более крупных GPU, создавая необходимый баланс между производительностью и энергопотреблением.

Nvidia быстро дала понять, что не старается ограничить другие особенности архитектуры: например, тесселяция хоть и возникает через DirectX 11 и OpenGL, но движок второго поколения PolyMorph, имеющийся в настольных GPU на архитектуре Kepler, считается частью SMX. Мы не впервые слышим о тесселяции через DirectX 11 на аппаратном уровне – Qualcomm Snapdragon 805 с графикой Adreno 420 также поддерживают поверхностный, доменный и геометрический шейдеры, как и ядра Vega от Vivante. Nvidia уверена в своём методе и считает его лучше остальных, но на данный момент это никак не проверить опытным путём. Мы же думаем, что применение таких функций, как тесселяция и использование геометрических шейдеров, позволит разработчикам применить эти возможности в следующем поколении игр.

GPU-ускоряемый алгоритм path rendering является ещё одной технологией, с которой Nvidia экспериментировала на своих больших GPU (на самом деле, ещё в 2001 году) и которую пытается реализовать в мире мобильных решений. Он обычно применим при использовании независимых от разрешения двухмерных графических приложениях – это характерно для такого контента, как PostScript, PDF, шрифты TrueType, Flash, Silverlight, HTML5 Canvas, наряду с API Direct2D и OpenVG. Исторически это являлось задачей CPU. Артефакты, являющиеся результатом, очень заметны при использовании мобильных устройств.При масштабировании веб-страницы щипком на первом iPad проходило несколько секунд, пока SoC А4 повторно растрировал картинку, текст же за это время так и оставался размытым. iPad Mini с А5 справляется с задачей лучше: стоит отпустить картинку и шрифты становятся чёткими, но пока пальцы остаются на картинке – сохраняется размытие. Nvidia заявляет о том, что ускоренный рендеринг поможет избавиться от такого эффекта, одновременно используя необходимую мощность, поскольку процессор CPU при этом не задействован.

Справа видно пятно от и масштабирования щипком, слева шрифты повторно растеризованы

Возможно, под впечатлением от показателей устройства Qualcomm Snapdragon 805 с интерфейсом памяти LPDDR3-1600 128бит (128бит разделить на восемь и умножить на 1600 MT/с в итоге составляет 25,6 Гбит/с), Nvidia старается доказать, что вполне достаточно и 17 Гбит/с на 64-битной шине с 2133 MT/с. Конечно же, пропускная способность является важной характеристикой. Тем не менее, Nvidia внедряет архитектурные особенности Kepler, улучшая функционирование Tegra помимо улучшения спецификаций. Одним из примеров является наличие 128 Кбайт кэша L2, что облегчает требования DRAM в тех ситуациях, когда ссылки на используемые данные приводят к увеличению количества обращений, а поскольку кэш унифицирован, то любой чип в блоке может выполнять задачу. Использование ряда технологий отказов и сжатий также минимизирует трафик памяти: к данным оптимизациям относятся отсечение невидимых поверхностей (Z-cull), Early Z и Z-сжатие, а также сжатие структур (включая XT, ETC и ASTC) и цветов.

Некоторые из этих возможностей выходят даже за рамки 3D-нагрузок и вполне соответствуют многоуровневым пользовательским интерфейсам, в которых оптимизация использования пропускной способности может способствовать поддержке более высокого разрешения (может быть, именно поэтому большинство устройств на Tegra 4 использует более низкое разрешение). Впервые в Nvidia Tegra K1 используется сжатие с использованием дельта-кодирования, где сравниваются блоки пикселей для уменьшения влияния данных о цвете. Nvidia также способна сэкономить пропускную способность на уровнях пользовательского интерфейса благодаря большой прозрачности – GPU распознаёт «чистые» участки и пропускает этот рабочий процесс. Имея соответственное устройства для тестирования, мы, конечно, получим более глубокое представление о том, как подсистема памяти Tegra влияет на производительность. На данный момент Nvidia настаивает на том, что элегантность решения имеет не меньшую ценность по сравнению с грубой силой.

В дополнение Nvidia Tegra K1 унаследовала у Kepler поддержку гетерогенных вычислений. До недавнего времени все последние разработки графических систем PowerVR, Mali и Adreno использовали сочетание OpenCL и/или Renderscript, из-за меньшей гибкости изолируя устаревающую мобильную архитектуру Nvidia. Всё изменилось после того, как Nvidia внедрила CUDA, OpenCL, Renderscript, Rootbeer (для Java) и ряд других вычислительных языков в своей новой платформе.

Обзор Nvidia Tegra K1 | Как масштабировать мощность Kepler ниже 2 Вт?

На первый взгляд, математически это звучит абсурдно. GPU GK104 в GeForce GTX 680 от Nvidia содержит восемь блоков SMX и рассчитан примерно на 200 Вт. Конечно, имеются четыре раздела ROP, 256-битная шина памяти и в два раза больше текстурных блоков на один SMX. При этом вы рассчитываете на, по крайней мере, десятикратную разницу между Kepler в Tegra и теоретическим дискретным GPU, так как в последнем задействован всего один SMX. Как же это исправить?

В качестве примера старший вице-президент Nvidia Джона Албэн (Jonah Alben) тестировал GeForce GT 740M мощностью 19 Вт на двух SMX. Память ввода-вывода и шина PCI Express 3.0 отвечают за 3 Вт от всей мощности GPU. Утечка достигает примерно 6 Вт. GK107 имеет два SMX, поэтому надо разделить данный показатель мощности, чтобы получить мощность одного блока SMX. Получается 5 Вт. Имея эту цифру в виду, представьте, что Nvidia способна поднять напряжение и тактовые частоты своих дискретных GPU, чтобы уложиться в заданный запас мощности. Через масштабирование напряжения возможно добиться 2 Вт или около того, как раз для GPU на Nvidia Tegra K1.

Увеличение эффективности решения происходит немного сложнее, чем представлено выше. Многоуровневая система уменьшения энергопотребления за счёт запрета подачи тактовых сигналов на неиспользуемые цепи схемы работает таким образом, что в масштабе всего GPU неиспользуемый в какой-то момент времени алгоритм отключается. Существуют два уровня экономии энергии, где отключение тока происходят на чипе или в регуляторе. Внутри SoC инженерам Nvidia пришлось оптимизировать внутренние соединения и каналы передачи данных, находя компромисс между повышением производительности и снижением энергопотребления, где это необходимо.

Nvidia представила собственные результаты тестирования через GFXBench 3.0, сравнив частоту подачи кадров с энергопотреблением при разрешении 1080p при помощи автономного теста Manhattan. Примерами для сравнения были выбраны Apple iPhone 5s и Sony Xperia Z Ultra, основанные на SoC A7 и Snapdragon 800. При неизменном уровне производительности компания заявляет о том, что показатель производительности на ватт в 1,5 раза превышает возможности других платформ при совокупном энергопотреблении процессора и памяти DRAM.

Обзор Nvidia Tegra K1 | Chimera 2: особое внимание формированию изображения

При создании Tegra 4 Nvidia явно ориентировалась на повышение качества изображения, а учитывая крепкие позиции компании в области графических решений, имело смысл расширить своё влияние в области обработки фото и видео. К сожалению, мы ждали почти целый год до тех пор, пока нам не продемонстрировали реализацию технологии Computational Photography Engine, которая внедряла средства стабилизации HDR-изображений и видео. С другой стороны, учитывая небольшое количество устройств, основанных на Tegra 4, не выглядит неожиданностью и скромный набор программного обеспечения. Если Nvidia Tegra K1 будет широко распространена, мы надеемся на то, что в будущем производители устройств станут больше использовать возможности новой SoC в области обработки изображений.

Данный потенциал значительно выше в случае с Nvidia Tegra K1. Показатель пропускной способности ISP у Tegra 4 достигал 350 мегапикселей в секунду. В новейшем устройстве содержатся уже два ISP по 600 мегапикселей (два потока 20 Мп на частоте 30 Гц). С помощью пары ISP можно принимать изображения с одного источника, в то время как изображения с другого находятся в обработке, либо можно работать с двумя камерами, либо с камерой и памятью. Перекрёстная структура соединяет оба ISP с памятью, где происходит соединение с CPU и GPU.

В перспективе ожидается поддержка 4096 точек фокусировки, входного сигнала 14 бит, 100 мегапиксельных сенсоров, взаимодействие с вычислениями общего назначения, расширение возможностей для минимизации шума, исправления «битых» пикселей и уменьшение масштаба – появление всего этого видится вполне возможным. Некоторые функции служат всего лишь для улучшения качества изображения, в то время как остальные могут проложить путь для новых приложений визуализации.

К примеру, добиваться показателя более 4000 точек фокусировки не имеет смысла, однако Nvidia считает, что это полезно для отслеживания нескольких объектов, и мы на самом деле видели демонстрацию движения, при котором камера обнаруживает и отслеживает объект, фокусируясь на нём, несмотря на те изменения, происходящие в остальной части картинки.

В том же ключе, используя приобретённую способность движка к вычислениям, эффекты могут применяться и к контенту ISP в режиме реального времени. Глубокое изображение, в котором каждый пиксель способен хранить любое количество выборок на канал (вместо одной), станет вполне возможным. То же касается и создания панорамных снимков путём “рисования” сенсором камеры.

Мощные ISP при поддержке сильного GPU открывают двери к новым формам творчества, и команда Nvidia очевидно имеет представление о том, как применить инновации в этой сфере. Как уже упоминалось, демонстрация уровня, которого может достичь фотография, указывает на то, насколько медленно может реализовываться инновация в коммерческом продукте. Взяв бразды правления в свои руки и представив Tegra Note 7, Nvidia была вынуждена разрабатывать новое программное обеспечение. Первое обновление OTA появилось несколько недель назад. Возможно, сейчас, после выхода Nvidia Tegra K1, следует перейти с размеренного на ускоренный шаг – мы не хотим ждать ещё год до следующих свежих демо компании.

Когда в прошлом году Nvidia представила Chimera, она презентовала слайд, очень похожий на этот, правда, ISP был всего лишь один, а GPU не базировался на Kepler.

Обзор Nvidia Tegra K1 | Может ли Nvidia ковать железо, пока горячо?

На бумаге Nvidia Tegra K1 устраняет проблемы, из-за которых Tegra 4 была настолько неконкурентоспособной платформой. На некоторые вопросы мы не получим ответ до тех пор, пока не проведём тестирование реального устройства, но на некоторые – лишь тогда, когда разработчики игр либо портируют премиум-контент с консолей на планшеты, либо создадут нечто новое, используя усовершенствованные API.

Мы надеялись провести испытания одной из референсных аппаратных платформ Nvidia до представления Nvidia Tegra K1, но они всё ещё настолько редки, что результаты тестов производительности появятся позже. Производство SoC якобы началось в декабре, а представители компании утверждают, что устройства на базе Nvidia Tegra K1 поступят в продажу в первой половине 2014 года. Впрочем, точные сроки выхода конечных устройств не зависят от Nvidia, так что пока нет информации о форм-факторах данных устройств и регионах, где они будут доступны (то же касается собственных устройств компании на базе Nvidia Tegra K1). Но, по крайней мере, один продукт на Nvidia Tegra K1 уже изготовлен. Это хорошая новость.

Зато из слов представителей компании стало понятно, что Nvidia Tegra K1 создавалась именно для планшетов и будет использоваться и в премиальных моделях телефонов с большими экранами и множеством технологических новшеств. Платформа Tegra 4i со встроенным LTE-модемом i500, которая больше ориентирована на смартфоны, предположительно будет выпускаться, причём более подробная информация по ней появится в первой половине 2014 года.

Впрочем, сегодняшняя дискуссия идёт не о заслугах Tegra и не об окончательной судьбе Nvidia Tegra K1. Зная, насколько остро наша аудитория реагирует на данные о скоростях и производительности, Nvidia скорее хотела поделиться информацией о внутреннем строении SoC. Наряду с Intel, Nvidia является одним из наиболее общительных поставщиков в мобильном сегменте, рассказывая гораздо больше о своей продукции, чем Apple или Qualcomm. Остаются и небольшие пробелы (к примеру, конечная тактовая частота GPU), но, учитывая то, что мы уже знали об архитектуре Kepler, это как раз та Tegra, которую мы надеялись получить в 2013 году.

На одном из своих слайдов, представленных на брифинге, Nvidia продемонстрировала сравнение Nvidia Tegra K1 с Xbox 360 и PS3. Спецификации не являются стопроцентно точными, согласно вычислениям, один SMX, работая, как мы предполагаем, на частоте 950 МГц, обеспечивает больше шейдеров и почти такую же максимальную скорость прорисовки текстур. По крайней мере, в теории Nvidia Tegra K1 может находиться на одном уровне с этими системами предыдущего поколения, которые до сих пор доступны в продаже. Можете ли вы представить игровую производительность вашего старого Xbox в планшете, да ещё и с Bluetooth-контроллером?

Мы будем скучать по играм, что само по себе неплохо для Nvidia, учитывая то, какие тесные взаимоотношения связывают компанию с игроками на рынке ПК. Посмотрим, возможно ли переосмыслить сегмент мобильных игр, используя накопленный опыт, чтобы пополнить копилку игр чем-то поинтереснее Tegra-модифицированных франшиз.

Наш призыв к Nvidia: сделать всё возможное, чтобы на планшетах можно было играть в интересные игры, в которые обычно играют ПК-энтузиасты, а не в те жалкие игрушки, которыми мы занимаем себя только тогда, когда нам нечего делать. Покажите нам, что ваши мобильные решения также сильны, как архитектура Kepler на обычных ПК, что заставит других разработчиков последовать вашему примеру. В тот момент, когда игры на Android вырастут до уровня игр на ПК, за новыми планшетами выстроится целая очередь из читателей THG.