英伟达Tegra 3 vs三星Exynos 4210 |三星Exynos 4210 vsNVIDIA Tegra 3速度,性能
本文比较了两种最近的芯片系统(SoC), NVIDIA Tegra3和三星Exynos 4210,分别由苹果和三星部署在消费电子产品中。用外行人的术语来说,SoC是单IC(集成电路,又名芯片)上的计算机。从技术上讲,SoC是集成了计算机上典型组件(如微处理器、内存、输入/输出)和其他满足电子和无线电功能的系统的IC。NVIDIA Tegra3和三星Exynos 4210都是多处理器片上系统(MPSoC),其中设计使用多处理器架构来开发可用的计算能力。Exynos 4210发布于2011年4月;三星发布了搭载Exynos 4210的Galaxy S2;NVIDIA在2011年11月发布了Tegra3,但它还没有被用于消费电子产品。
通常,SoC的主要组件是CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器)。NVIDIA Tegra3和Exynos 4210中的cpu是基于ARM的(先进的RICS -简化指令集计算机-机器),由ARM HoldingsISA(指令集体系结构,用来作为设计处理器的起点)。
英伟达Tegra3(系列)
NVIDIA最初是一家GPU(图形处理器)制造公司(声称在90年代末发明了GPU),最近进入了移动计算市场,NVIDIA的芯片系统(SoC)被部署在手机、平板电脑和其他手持设备上。Tegra是NVIDIA针对移动市场开发的SoC系列。Tegra3系列的首个MPSoC于2011年11月初发布,但尚未部署在商用设备中。
NVIDIA声称Tegra3是第一款移动设备超级处理器,首次组装了四核ARM Cotex-A9架构。虽然Tegra3有四个(因此是四个)ARM Cotex-A9核作为它的主CPU,它有一个辅助的ARM Cotex-A9核(命名为同伴核心),在结构上与其他相同,但蚀刻在低功率的织物上,并以非常低的频率计时。当主核心可以在1.3GHz(当所有四个核心都是活动的)到1.4GHz(当四个核心中只有一个是活动的)时,辅助核心的时钟在500MHz。辅助核心的目标是在设备处于待机模式时运行后台进程;因此,储蓄力量。Tegra3使用的GPU是NVIDIA的GeForce,它有12个内核。Tegra 3有L1缓存和L2缓存,这与Tergra 2类似,它允许封装高达2GB的DDR2 RAM。
三星Exynos 4210
2011年4月,三星在Galaxy S2中首次部署了Exynos 4210。Exynos 4210是三星电子以代号设计和生产的产品猎户座.这是三星Exynos 3110的后续产品。它的CPU是一个双核ARM Cotex A9系列,时钟为1.2GHz,它的GPU是ARM著名的马里- 400mp(4核)设计,时钟为275MHz。Exynos 4210是第一个部署了ARM的Mali-400MP的SoC(更确切地说是MPSoC)。Exynos 4210的另一个吸引力是它对三种显示的本机支持(三种显示输出:1xWXGA, 2xWSVGA),这对于Exynos 4210瞄准的设备来说非常方便。该芯片包含L1(指令和数据)和L2缓存层次结构,内置1GB DDR3 SDRAM。
下面是NVIDIA Tegra3和Exynos 4210的对比表。
Tegra 3系 |
三星Exynos 4210 |
|
发布日期 |
2011年11月 |
2011年4月 |
类型 |
MPSoC |
MPSoC |
第一个装置 |
没有部署 |
三星Galaxy S2 |
ISA |
手臂v7(32位) |
手臂v7(32位) |
CPU |
ARM Cortex-A9(四核) |
ARM Cotex A9(双核) |
CPU的时钟速度 |
单核-高达1.4 GHz 四核-高达1.3 GHz 伴生核心- 500兆赫 |
1.2 ghz |
GPU |
NVIDIA GeForce(12核) |
ARM Mali-400MP(4核) |
GPU的时钟速度 |
不可用 |
275兆赫 |
CPU / GPU技术 |
台积电的40纳米 |
台积电的45 nm制程 |
L1缓存 |
32kB指令,32kB数据 (每个CPU核) |
32kB指令,32kB数据 (每个CPU核) |
L2高速缓存 |
1 mb (所有CPU内核共享) |
1 mb (所有CPU内核共享) |
内存 |
高达2GB的DDR2 |
1GB低功耗(LP) DDR3 |
总结
总之,英伟达以Tegra 3系列的名义推出了一款具有高潜力的MPSoC。显然,它在计算能力和图形性能上都超过了它。这个想法同伴Core非常简洁,因为它可以用于移动设备,因为这些设备通常处于待机模式,它们被期望运行后台任务。有些人可能会说,在伴生核心中使用的昂贵的低功率织物会给用户带来负担。移动计算行业将如何利用Tegra3的潜力和市场可行性还有待观察。
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