NVIDIA 推出 Tegra X1 行動超級晶片
Maxwell GPU 架構打造第一顆 Teraflops 級行動處理器
驅動各種深度學習與電腦視覺應用
NVIDIA (輝達) 今天宣佈推出新一代行動超級晶片 Tegra® X1 行動處理器,不僅擁有強悍的 Teraflops 級以上運算能力,更提供各種可開啟無與倫比的繪圖效能和複雜的深度學習和電腦視覺應用等優異功能。
Tegra X1 以 NVIDIA (輝達) 剛在數月前為全球最頂尖遊戲效能繪圖卡 GeForce® GTX 980推出的 NVIDIA MaxwellTM GPU 架構為基礎。這款內含 256 個核心的處理器可比其前一代產品 Tegra K1 提供雙倍效能。採用前一代 KeplerTM 架構的 Tegra K1 去年也是在國際消費電子大展 (CES 2014) 首次亮相。
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Tegra 處理器專為各種嵌入式產品、行動裝置、智慧型機器和汽車應用設計,而Tegra X1 晶片將於今年上半年陸續採用於各種應用市場。
Tegra X1 也將採用於全新推出的 NVIDIA DRIVETM 車用電腦,分別有 DRIVE PX 和 DRIVE CX。DRIVE PX 是一個自動駕駛運算平台,可從 12 個車上攝影機擷取影像構成 360 度環場鳥瞰監視停車功能和無人自動停車功能;而 DRIVE CX 則是一個完整的駕駛儀表平台,特別為車上越來越多螢幕所需的高階繪圖功能設計,而這些螢幕皆用於數位叢集、資通訊娛樂系統、抬頭顯示器、虛擬後視鏡和後座娛樂系統。
NVIDIA (輝達) 執行長暨共同創辦人黃仁勳表示:「我們看到了自動駕駛車輛、機器人和無人飛機的未來,它們不但會看會學習,更具備了令人難以想像的真正智慧功能,並可實現更安全的駕駛、更令人放心的城市,以及為我們所有人提供無比的便利生活。要實現這個夢想則需要大量視覺和平行運算的先進功能,而 Tegra X1 可達到超過 Teraflop 的運算效能,為這種革命性的技術演進帶來巨大且影響深遠的貢獻。」
Tegra X1 具備了 NVIDIA 第十代 GPU 架構 Maxwell 提供的優異繪圖運算效能,更是第一款擁有 Teraflop 級運算威力的行動處理器,其眾多功能均可匹敵超級電腦和遊戲主機。
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比上一代頂級超級電腦還要快的運算速度
Tegra X1 的確可超越 15 年前最快的超級電腦 ASCI Red ,全球第一個 Teraflop 級運算系統。ASCI Red 由美國能源部桑迪亞國家實驗室經營了 10 年,其佔地多達 1,600 平方英呎,耗電量高達 50 萬瓦,而放置 ASCI Red 空間的散熱和冷卻作業也需消耗另外 50 萬瓦電力。相較之下,Tegra X1 只有指甲般大小,而且功耗更低於15瓦。
用過 NVIDIA® GeForce® GTX 980 GPU 的重度遊戲玩家都知道, Maxwell 架構解決了視覺運算中最複雜的光影效果和繪圖難題,其中的創新功能包括立體像素全域照明技術 (VXGI),可達到即時動態全域照明效果;另外,多幀取樣反鋸齒技術 (MFAA) 可為要求最嚴格的遊戲和應用程式提供極生動繪圖功能。
Linley Group 創辦人暨首席分析師 Linley Gwennap 表示:「Tegra K1 為 GPU 運算效能樹立了全新的標準,現在僅一年時間 Tegra X1 則可提供 Tegra K1 加倍的運算效能。這種技術突破令人驚艷,並可同時加惠於 3D 繪圖和 GPGPU 軟體程式,尤其是搭載高解析度螢幕的裝置更可受益於大幅提升的3D繪圖效能,另外在各種汽車應用中已逐漸普及的 GPGPU 運算也將從突破性的技術演進獲得提升。」
技術規格
Tegra X1 支援包括 Unreal Engine 4 、 DirectX 12 、 OpeGL 4.5 、 CUDA® 、 OpenGL ES 3.1 和 Android 延伸套件等所有主要繪圖標準,讓開發人員更輕鬆地在行動平台上實現各種 PC 遊戲。
Tegra X1具備以下技術規格:
• 256 核心 Maxwell GPU
• 8 個 CPU 核心 (4 個是 ARM Cortex A57,4 個是 ARM Cortex A53)
• 錄製 60 FPS 4K 影片 (支援 H265 、 H.624 、 VP9格式)
• 1.3 Gigapixel 超高畫質相機輸出
• 採用 20 奈米製程
更多相關詳細資訊,請瀏覽 Tegra X1 網站。
關於 NVIDIA (輝達)
NVIDIA (輝達) 公司自 1993 年即成為視覺運算藝術和科學的先驅。NVIDIA (輝達) 藉其眾多先進技術將充滿影像的世界變成為高互動性的探索歷程,更讓遊戲玩家到科學家、一般消費者到企業用戶都能從中受益。欲瞭解更多資訊,請瀏覽http://www.nvidia.com.tw/object/newsroom_tw 及 https://blogs.nvidia.com.tw 網站。

