Quad-core Kal-El da Nvidia na verdade tem 5 núcleos

Quad-core Kal-El da Nvidia na verdade tem 5 núcleos

A Nvidia revelou novos detalhes do seu chip Kal-El, um quad-core (?) voltado a tablets (ou smartphones bem potentes) demonstrado há alguns meses.

Os textos revelados detalham a arquitetura de SMP variável. E uma surpresa: ele não tem quatro núcleos, tem cinco.

O quinto core no Kal-El

O quinto núcleo é baseado no mesmo Cortex A9, porém usa uma tecnologia voltada a baixo consumo em vez de alto desempenho. Seu clock será limitado a 500 MHz e foi apelidado de companion.

Apesar de ser um Cortex A9, o núcleo extra é otimizado para consumir pouca energia

A plataforma tende a ser bem eficiente, já que nem todos os 5 núcleos ficarão ativos ao mesmo tempo. O núcleo ajudante de baixa frequência e baixo consumo irá operar ao lidar com tarefas básicas, como leitura de textos, execução de música e vídeo, etc. Ao precisar de mais poder o Kal-El desativa o núcleo auxiliar e inicia a operação dos demais, um de cada vez, conforme a necessidade aumentar.

Esse núcleo mais fraco é extremamente importante para os momentos ociosos quando a tela está apagada: notificações push, downloads e outras atividades leves. Usar um dos outros núcleos para essas atividades seria um desperdício de energia.

Gráfico comparando o desempenho e consumo do núcleo auxiliar e dos demais

A arquitetura dele opera de forma independente do sistema operacional. Não é necessário adaptar o sistema nem os programas.

Em termos de desempenho espera-se que ele entregue até 50% mais poder do que o Tegra 2. Nos gráficos a Nvidia alega que a sua GPU de 12 núcleos pode oferecer até 3x o desempenho do Tegra 2, também números impressionantes.

Uma boa ideia do consumo de energia, quando comparado à geração anterior:

Consumo de energia do Kal-El

E em desempenho geral:

Comparação de desempenho

Outra ilustração interessante, abordando exemplos de tarefas e a quantidade de núcleos que elas podem ativar:

Uso dos núcleos conforme o uso

Os detalhes técnicos estão nos whitepapers aqui e aqui (PDF).

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