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Der A8X mit Heatspreader
Der A8X mit Heatspreader (Bild: iFixit)

Denver-Doppel optimiert sich

Nvidia hat sich für den Tegra K1 die sogenannte Dynamic Code Optimization ausgedacht, von der im Alltag oft verwendete Apps profitieren dürften. Hintergrund ist das In-Order-Design: Anders als bei Apple mit Out-Of-Order-Ausführung muss der Tegra K1 Befehle stur der Reihe nach abarbeiten. Das benötigt zwar weniger Energie, lastet die Recheneinheiten jedoch schlechter aus und ist somit langsamer.

Um den Nachteil des In-Order-Designs auszugleichen, optimiert der Tegra K1 die verwendeten Apps: Hierzu legt das SoC im Hauptspeicher einen 128 MByte großen Puffer an, lädt bereits decodierte Micro-Ops hinein und konvertiert die Befehle innerhalb kürzester Zeit.

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  • Der A8X beinhaltet drei Milliarden Transistoren, der A8 nur zwei. (Bild: Apple)
  • Geschwindigkeitssteigerungen der CPU-Kerne (Bild: Apple)
  • Tegra K1 als 32- und 64-Bit-Version (Bild: Nvidia)
  • Das CPU-Design des K1-Denver ist 7fach skalar ausgelegt. (Bild: Nvidia)
  • Die Sprungvorhersage des K1-Denver soll besser arbeiten. (Bild: Nvidia)
  • Dynamic Code Optimization (Bild: Nvidia)
  • Dynamic Code Optimization (Bild: Nvidia)
  • Dynamic Code Optimization (Bild: Nvidia)
  • Dynamic Code Optimization (Bild: Nvidia)
  • Geschwindigkeitssteigerungen der Grafikeinheit (Bild: Apple)
  • Blockdiagramm der GX6650-Grafikeinheit (Bild: IMG)
  • Der A8X und A8 nutzen eine PowerVR Series 6XT. (Bild: IMG)
  • Blockdiagramm des Kepler-192 (Bild: Nvidia)
Dynamic Code Optimization (Bild: Nvidia)

Wird die App erneut gestartet, prüft der Tegra K1, ob optimierter Code vorhanden ist und wenn ja, kopiert er diesen aus dem Puffer zurück in den L1-Instruktionen-Cache, wodurch die Recheneinheiten die Befehle schneller ausführen. Zwar dauert das Einladen länger als der direkte Zugriff, unterm Strich soll die Dynamic Code Optimization aber effizienter sein.

Wir haben mit dem Geekbench und dem Physics-Test des 3DMark Ice Storm Unlimited ausprobiert, was passiert, wenn wir die Apps häufig starten. Typisch wäre, dass die Resultate im Rahmen der Messungenauigkeit streuen, die einzelnen Werte sich aber um maximal einen Prozentpunkt voneinander unterscheiden.

Anders beim Tegra K1 mit Denver-Kernen: Ab dem zweiten Durchlauf sind die Resultate höher, ein dritter bis fünfter Start hingegen ändert an den Werten nichts mehr. So steigt der Single-Thread-Score des Geekbench um 7 Prozent (2.031 statt 1.896 Punkte), der Multi-Score-Wert um 6 Prozent (3.481 statt 3.278 Punkte) und der Physics-Test gibt 12.643 statt 12.128 Punkte aus (+4 Prozent).

 Hochtaktender Nvidia-ZweierSehr flotte Grafikeinheiten 

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KritikerKritiker 14. Nov 2014

Interessant! Von der AMD Variante hatte ich bisher noch gar nichts gewusst. Lediglich...

Trollversteher 11. Nov 2014

Moment, trotzdem schlägt der Tegra K1 den A8x nur ganz knapp im Singlecore-Benchmark...

Trollversteher 10. Nov 2014

Das ist ein Gerücht, welches schon seit über einem Jahr nicht mehr stimmt - bereits der...

NobodZ 09. Nov 2014

Das kann aber nicht viel ausmachen. WLAN, Beleuchtung, etc. fressen deutlich mehr. Ich...

Clouds 09. Nov 2014

Was du beschreibst ist alles möglich, das sind nur eingebaute Software sperren und hat...



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