Nvidia stellt 64-Bit-CPU „Denver“ für Android-Geräte vor

Dabei handelt es sich um die zweite Variante des Mobilprozessors Tegra K1. Sie nutzt dieselbe Kepler-GPU mit 192 Grafikkernen. Seine zwei Rechenkerne takten mit bis zu 2,5 GHz. Eine 7-Wege-Superscalar-Mikroarchitektur soll für eine PC-ähnliche Performance sorgen.

Nvidia hat auf der jährlich stattfindenden Konferenz Hot Chips in Cupertino die unter dem Codenamen „Project Denver“ entwickelte 64-Bit-Version seines Mobilprozessors Tegra K1 vorgestellt. Wie die im Januar zur CES enthüllte 32-Bit-Variante verwendet der 64-Bit-Chip eine auf Nvidias Kepler-Architektur basierende GPU mit 192 Grafikkernen.

Technische Basis von Denver ist die ARMv8-Architektur, während die 32-Bit-Ausführung des Tegra K1 vier ARM-Kerne des Typs Cortex-A15 plus einen Companion-Kern für weniger anspruchsvolle Aufgaben nutzt. Die zwei angepassten Denver-Kerne takten mit bis zu 2,5 GHz. Sie haben Zugriff auf 128 KByte L1-Befehlscache, 64 KByte L1-Datencache und 2 MByte L2-Cache. Die vier Cortex-A15-Kerne der 32-Bit-Version arbeiten mit bis zu 2,3 GHz, jeweils 32 KByte L1-Befehls- und Datencache sowie ebenfalls 2 MByte L2 Cache. Dass beide Varianten Pin-kompatibel sind, erleichtert es Herstellern, Geräte zu entwickeln, die beide Tegra-K1-Ausführungen unterstützen.

Den Tegra K1 gibt es in einer 32- und einer 64-Bit-Variante (Bild: Nvidia).

Die Idee hinter Denver ist laut Darell Boggs, Director of CPU Architecture und Principal Architect bei Nvidia, eine PC-ähnliche Leistung für Mobilgeräte zu liefern, die zu ARMs Hardware und umfangreichen Ökosystem kompatibel sind. Für die nötige Performance soll eine 7-Wege-Superscalar-Mikroarchitektur sorgen, die sieben Befehle in einem Taktzyklus ausführen kann, verglichen mit drei Befehlen pro Taktzyklus bei der Cortex-A15-Architektur. Außerdem kommt „aggresives“ Hardware-Prefetching zum Einsatz, das die Befehlsausführung durch Verkürzung des Wartezustands beschleunigt.

Zur weiteren Leistungssteigerung setzt Nvidia zudem eine Technik namens „Dynamic Code Optimization“ ein: Der Prozessor wandelt regelmäßig wiederverwendeten ARM-Code in optimierten Micro-Code um und hält ihn in einem dedizierten 128-MByte-Cache des Hauptsystemspeichers vor. So kann er die Leistungsvorteile von Out-of-order execution nutzen, ohne die sonst üblichen Nachteile beim Stromverbrauch. Out-of-order execution erlaubt eine bessere Auslastung, indem Befehle in einer anderen Reihenfolge ausgeführt werden, als sie im Programmcode stehen. Laut Nvidia erreicht Denver durch die Code-Konvertierung die doppelte Leistung der Basis-Hardware.

Aufbau der Denver-CPU (Bild: Nvidia)

Anders als andere Tegra-Prozessoren verzichtet die 64-Bit-Version des K1 auf einen stromsparenden Companion-Core. Stattdessen unterstützt er einen neuen Stromsparmodus, in dem die Energieaufnahme unter die minimale Betriebsspannung absinkt. Das System kann dabei sehr schnell in und aus diesen Zustand wechseln.

Auf der Hot-Chips-Konferenz präsentierte Nvidia auch erstmals öffentlich Benchmarks, die einen Leistungsvergleich zwischen dem Denver-basierten Tegra K1 und anderen High-End-Mobilprozessoren zulassen. Dazu zählen Qualcomms Snapdragon (MSM8974), Apples A7 Cyclone aus dem iPhone 5S, Intels Atom-basiertes Bay-Trail-SoC Celeron N2910 sowie Intels häufig in Chromebooks eingesetzter Chip Celeron 2955U auf Haswell-Basis. Als Orientierungspunkt dient die Leistung des Cortex-A15-basierten Tegra K1. Demnach deklassiert Denver die ARM-basierten und Bay-Trail-Prozessoren in allen Kategorien und liefert eine ähnliche Performance wie eine 1,4 GHz schnelle Dual-Core-Haswell-CPU. Da die Benchmarks direkt von Nvidia stammen, sind die Ergebnisse allerdings mit Vorsicht zu genießen.

Die 64-Bit-Version des Tegra K1 soll noch dieses Jahr auf den Markt kommen. Ursprünglich wollte Nvidia Denver auch für Server und Supercomputer herausbringen, doch im Juni erklärte es, sich zunächst auf Android-Mobilgeräte wie Smartphones, Tablets und Chromebooks zu beschränken.

Denver im Leistungsvergleich zu anderen High-End-Mobilprozessoren (Bild: Nvidia)

[mit Material von John Morris, ZDNet.com]

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Themenseiten: Grafikchips, Nvidia, Prozessoren

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