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NVIDIA Tegra 3和三星Exynos 4210的区别

2011年11月21日发布的罗山Ragel

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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关于作者:罗山Ragel

roshan G. Ragel博士是计算机科学与工程博士,IET(英国)和IEEE成员。他的研究兴趣包括嵌入式系统设计的微架构方面及其安全性和可靠性问题。

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