Für Smartphones und Tablets: Nvidia zeigt Tegra 4 auf der CES

Der Prozessor besteht aus vier Cortex-A15-Kernen plus einem sogenannten Companion. Mit 72 Grafikkernen besitzt der Tegra 4 sechsmal so viele wie sein Vorgänger. Beim Surfen im Web soll er damit zweieinhalb mal so schnell sein. Außerdem verbessert er die Fototechnik High Dynamic Range (HDR) deutlich.

von Peter Marwan 0


Nvidia hat auf der CES in Las Vegas mit dem Tegra 4 ein System-on-a-Chip (SoC) für Smartphones und Tablets mit vier Kernen vorgestellt. Wie im Vorfeld vermutet, basiert der Tegra 4 tatsächlich auf ARMs Prozessorarchitektur Cortex-A15.

Der Tegra 4 soll Tablets und Smartphones deutlich schneller machen (Bild: Nvidia).

Wie beim Tegra 3 auf Basis des ARM Cortex-A9 verwendet Nvidia auch diesmal sein Konzept 4-plus-1: Es ergänzt die vier leistungsfähigen A15-Kerne also um einen schwächeren “Companion”, der sich statt um Routineaufgaben kümmert. Da der Companion nie gleichzeitig mit den vier Hauptkernen aktiv ist, sondern sie nur gegebenenfalls ersetzt, spricht Nvidia trotz der fünf Kerne auf dem Wafer nicht von einem Penta-Core-System.

Der Tegra 4 nutzt 72 Grafikprozessorkerne – sechsmal so viele wie der Tegra 3. Erstmals integriert Nvidia optional auch ein LTE-Modem des Typs Icera i500. Die Leistung beim Surfen im Web gibt es mit dem 2,6-Fachen des Vorgängers an.

Das SoC bringt außerdem die Fototechnik High Dynamic Range (HDR) mit, die zwei Bilder schnell hintereinander mit unterschiedlicher Belichtungszeit schießt und sie zu einem Bild mit größerer Dynamik zusammenfügt. Nvidia-CEO Jen-Hsun Huang zufolge lassen sich HDR-Aufnahmen mit Tegra 4 in 0,2 Sekunden pro Frame schießen. Damit wäre die Lösung zehnmal schneller als die HDR-Funktion des iPhone, das für eine solche Aufnahme 2 Sekunden braucht, weshalb sich die Verwendung eines Stativs empfiehlt.

HDR wird auch bei Panoramabildern unterstützt. Der Tegra 4 bringt außerdem eine Technik mit, um bewegliche Objekte ohne Verwischen zu fokussieren. In der Summe spricht de Hersteller von einer Computational Photography Architecture.

[mit Material von Florian Kalenda, ZDNet.de]

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Autor: Peter Marwan
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