El misterioso quinto núcleo de Kal-El

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La próxima generación de chips Tegra de Nvidia ofrecerá cinco núcleos en vez de cuatro, como se había dicho, para ahorrar energía en modo “standby” y al realizar tareas que exigen poca potencia.

Durante meses, Nvidia se había jactado de que su próxima generación de chips Tegra, con nombre en clave “Kal-El”, sería la primera en conseguir smartphones y tabletas de cuatro núcleos. Sin embargo, la empresa de Santa Clara corrige ahora sus proclamas para decir que no son cuatro… ¡sino cinco!

En una entrada de su blog corporativo, el director de marketing de producto, Matt Wuebbling, ha explicado que este “compañero” se ejecutará a una frecuencia menor que el resto y funcionará con niveles de energía excepcionalmente bajos.

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Por ejemplo, durante la suspensión, “la lectura web o la reproducción de música y vídeo, Kal-El apagará por completo sus cuatro núcleos adaptados al rendimiento y, en su lugar, utilizará este quinto núcleo”, relata Wuebbling. Para tareas más exigentes “desactivará ese compañero y ejecutará sus cuatro núcleos, de uno en uno, a medida que aumente la carga de trabajo”.

Esta tecnología, que Nvidia llama “multiprocesamiento variable simétrico” (SMP), es transparente para el sistema operativo, lo que significa que ni plataforma móvil ni aplicaciones deberán ser rediseñadas para aprovechar las bondades del nuevo núcleo de “Kal-El”.

El secreto se encuentra en el proceso de fabricación. Y es que, mientras la mayor parte del chip está construido con un proceso de silicio estándar para llegar a frecuencias altas, el quinto núcleo está basado en un proceso especial de baja potencia, que le permite funcionar de manera eficiente a bajas velocidades. Eso sí, los cinco se basan en el diseño Cortex-A9 de ARM.

A pesar de este cambio en la estructura de procesador, Nvidia sigue defendiendo su arquitectura SMP como más eficiente energéticamente que las de sus competidores.

“Con el fin de satisfacer las demandas de rendimiento en un entorno multitarea, una CPU de núcleo único no sólo funciona en frecuencias de reloj y voltajes mayores que una CPU multi-core, también le lleva más tiempo completar una tarea determinada”, compara Wuebbling, que añade que las de Nvidia “son capaces de utilizar multiproceso simétrico y distribuir la carga de trabajo a través de múltiples núcleos de CPU”.

Dado que se comparte la carga de trabajo, cada núcleo puede funcionar a una frecuencia y un voltaje más bajos para completar una tarea multi-hilo, o varias tareas en un escenario multitarea.

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