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tegrax1的简单介绍

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英伟达x1相当于什么显卡

据NVIDIA官方的解释,

TegraX1的图形性能与Geforce7300GT性能相当。

后者是2006至2007年主流桌面级显卡。不过TegraX1的功耗仅1.5W,比7300GT(约40W)低多了。

小米平板3为什么不选择Tegra x1处理器

我把我认为的几点说下呀。

一 tegra X1功耗实在太大了,这个想必你也知道。制程工艺落后,性能强是肯定的,但是发热巨大。 MT8173的性能可以参照骁龙650 ,虽然性能指标略差于650,但是实际体验很接近。联发科要是把用在平板上的芯片花点心思琢磨下能用在手机上,估计 可以打开更多市场。综合下功耗和散热,只能上风扇,或者上游戏机了。最厉害的是用在无人驾驶领域。这颗芯片本来的设计就没打算用在移动平台上的,起初英伟达的设计就是为了给无人驾驶和游戏机做准备的。据国外的评测,这颗芯片满载功耗10W,只高不减。。。。。。

二 国外的开发者以及评测媒体拿到裸片,这货贵呀,成本也是其中的原因吧。小米平板3毕竟定价才1000出头的样子,未免有点奢侈。

三 软件层面上官方没有提供很好的后续解决方案吧。目前市面上只见的谷歌的个别产品和英伟达自家的几个产品才有。其他几个大厂都对这个芯片没有任何反应,推断啊。只是推断。这芯片英伟达估计就没打算卖给太多客户,应该就是那几个合作客户,例如谷歌啊,以及我们不知道的几个研究自动驾驶的厂商。

四 实在想体验X1魅力的话,可以试下pixel C。但是贴吧到手的用户貌似不是满血版的,有点810的意思。功耗太大了,只能降频来解决。所以最强的还是ipad pro 12.9,A9X性能和功耗还是碾压了x1体验也更好。

高通骁龙810与英伟达Tegra X1各有什么特点?

虽然高通骁龙系列处理器在市场上拥有很高的占有率,不过在CES2015展会期间,英伟达也给出了强有力的回应,发布了全新旗舰级移动处理器Tegra X1。Tegra X1配备了八核64位CPU以及256核Maxwell GPU,性能甚至比十五年前的超级计算机还要强。\x0d\x0a\x0d\x0a当然,说到定位旗舰级别的Tegra X1,人们自然也会想到英伟达老对手高通的骁龙810,而究竟哪款处理器会从这场旗舰之争中脱颖而出呢?\x0d\x0aCPU对比\x0d\x0a\x0d\x0a与采用Denver架构的Tegra K1不同,英伟达此次为Tegra X1选用了ARM标准Cortex架构,而高通也放弃了之前的Krait架构,同样选用了标准Cortex架构。Denver和Krait架构是英伟达和高通基于ARM标准Cortex分别深度定制的版本,而或许是为了能够让旗舰处理器尽快上市,英伟达和骁龙此次不约而同地使用了标准Cortex架构。Tegra X1和骁龙810在处理器核心的选择也完全相同,均搭载了四颗注重性能的Cortex-A57处理核心以及四颗注重功耗的Cortex-A53处理核心,并且这八颗处理核心均可以同时运行。\x0d\x0a另外,Tegra X1和骁龙810也都使用了20nm工艺制程,内部组件不仅更加小巧而且更加节能,而且还配备了主频为1.6GHz的LPDDR4内存,峰值带宽可达25.6GB/s。不过英伟达目前尚未公布Tegra X1的主频,而骁龙810的最高主频可以达到2.7GHz。\x0d\x0a虽然从处理核心的角度来看,Tegra X1和骁龙810的差距不大,不过其实两者还是有很多区别的,比如各种优化技术和超降频管理,因此两者的最终表现可能会大相径庭。当然,除了这些看不到的区别之外,Tegra X1和骁龙810最大的区别还在于两者搭载的GPU。\x0d\x0aGPU对比\x0d\x0a\x0d\x0aTegra X1仍然延续了英伟达在GPU微架构上的推广策略。之前英伟达曾花了两年的时间才将在GeForce 600系列上首发的Kepler微架构应用在了移动处理器上,不过如今Maxwell微架构从推出到登陆移动处理器上只花了一年的时间,进步速度可以说相当明显。相比于配备192个渲染核心的Tegra K1,Tegra X1的GPU配备了多达256个Maxwell架构渲染核心。\x0d\x0a而骁龙810则配备了Adreno 430 GPU,内置有288个渲染核心。虽然数量比Tegra X1还要多,但是主频只有600MHz,而Tegra X1的GPU主频则能达到1GHz,因此图形处理性能也要优于骁龙810。\x0d\x0a虽然Tegra X1是一款未来将出现在手机等移动设备上的处理器,不过与此同时汽车也是Tegra X1另一个最主要的应用领域。凭借着强大的CPU和GPU性能,Tegra X1不仅能够在汽车行驶过程中计算距离,而且还能同时处理来自多达六个摄像头的视频信号。尽管Tegra X1也适用于运行各种大型3D游戏,但是只有在汽车中才能发挥其全部性能。如果用在手机或平板中的话,Tegra X1不得不为了节省电量而降低性能,因此实际的体验或许并不会比目前市面上的高端处理器优秀很多。\x0d\x0a连接性和多媒体技术\x0d\x0a除了处理性能之外,由于智能手机和平板电脑还兼具多媒体和通讯功能,因此在这两方面对处理器的要求也比较高。英伟达Tegra X1支持播放4K视频并可以通过HDMI 2.0接口以60fps的帧率输出4K视频,而且还支持H.265/H.264编解码,JPEG图片的压缩和解压缩速度也是原来的五倍。此外,Tegra X1还支持eMMC 5.1、蓝牙、Wi-Fi、NFC、GPS以及2G/3G/4G通讯基带。\x0d\x0a骁龙810则在多媒体处理方面稍差一些,只支持eMMC 5.0,仅能够通过HDMI 1.4输出或编辑4K/30fps的视频。不过骁龙810配备了基带,支持LTE Cat. 9网络,最高数据下载速度可达450Mbps。\x0d\x0aTegra X1的性能真的能超过超级计算机吗?\x0d\x0a\x0d\x0a英伟达表示Tegra X1的性能超过了十五年前当时最快的超级计算机ASCI Red。ASCI Red在美国能源部桑迪亚国家实验室服役了十年之久,同时也是全球第一台每秒能够达到万亿次浮点运算的超级计算机系统。英伟达称ASCI Red的占地面积超过了150平方米,功率高达500kW,而Tegra X1却能能够封装到手机中,功耗也仅有15W。\x0d\x0a详细追究的话英伟达的说法并不成立,其结论其实是基于Tegra X1的16位浮点性能和ASCI Red的64位浮点性能之间的比较而得出的。目前16位浮点运算足以应付某些图像应用程序,但是对于高性能计算应用却远远不够。所以16位浮点性能和64位浮点性能之间的可比性并不大。需要注意的是,Maxwell微架构并不是为超级计算机而设计的,而64位浮点计算速率只相当于32位浮点计算速率的1/32左右,因此如果Tegra X1中的256个渲染核心在32位浮点下能够实现每秒5120亿次浮点运算的话,那么在64位浮点计算下其速度仅为每秒160亿次浮点运算而已,远没有达到ASCI Red万亿次的级别。但在16位浮点计算下高达10240亿次的计算速度仍然证明了Tegra X1的强大性能,只不过还无法和超级计算机相比而已。\x0d\x0a结论:主攻市场不同,很难产生正面交锋\x0d\x0a不可否认的是Tegra X1已经成为了目前移动应用平台最先进的处理器,不过与此同时英伟达也表示智能手机和平板电脑现在还用不到Tegra X1的超强性能,因此Tegra X1其实更适合自动驾驶汽车等对性能有更高要求并且对功耗限制不大的应用领域。考虑到这种定位上的差异,英伟达Tegra X1其实很难在智能手机等领域与骁龙810进行正面竞争,而骁龙810仍然将成为2015年大多数旗舰机型的选择。当然,由于主攻的市场不同,因此英伟达对骁龙810一家独大的局面也并不担心。

tegra x1相当于高通什么处理器

相当于高通骁龙810。

egra X1和骁龙810都使用了20nm工艺制程,内部组件不仅更加小巧而且更加节能,而且还配备了主频为1.6GHz的LPDDR4内存,峰值带宽可达25.6GB/s。不过英伟达目前尚未公布Tegra X1的主频,而骁龙810的最高主频可以达到2.7GHz。

虽然从处理核心的角度来看,Tegra X1和骁龙810的差距不大,不过其实两者还是有很多区别的,比如各种优化技术和超降频管理,因此两者的最终表现可能会大相径庭。当然,除了这些看不到的区别之外,Tegra X1和骁龙810最大的区别还在于两者搭载的GPU。 

nvidia tegra x1相当于骁龙多少

nvidia tegra x1相当于骁龙820,Tegra X1的图形性能与Geforce 7300GT性能相当。骁龙是业界领先的全合一、全系列智能移动平台,具有高性能、低功耗、智能化以及全面的连接性能表现。

Tegra X1是什么处理器?

楼主所说的Tegra

X1使用的是第十代麦克斯韦架构,采用了四个A57、四个A53组成的双架构八核心,和已经发布的高通骁龙810还有三星Exynos

7基本一样。流处理器数量也从192个增至256个,完整支持DirectX

12,OpenGL

4.5。另外Tegra

X1首次采用20nm新工艺制造,不过因为规模庞大,所以功耗和发热量情况都不太理想,根据之前K1的情况来看,Tegra

X1使用在手机上基本是不可能了,不过Tegra

X1的参数确实是非常出色的,原生支持60FPS

4K视频硬件解码和13亿像素摄像头输出,总的来说,Tegra

X1是第一个有能力媲美超级计算机和游戏主机的移动处理器,不过比较遗憾的是只能出现在平板电脑以及其他的大型设备上了。

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