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NewsJetson TX2: Nvidias Supercomputer auf einem Modul wird schneller
Nvidia legt den „Supercomputer auf einem Modul“ neu auf: Der Jetson TX2 bietet auf Basis von Parker mehr Kerne, Takt, Arbeits- und Flash-Speicher. Die im SoC integrierte GPU wechselt von Maxwell auf Pascal. Gegenüber dem Jetson TX1 ist der TX2 auf dieser Basis wahlweise doppelt so schnell oder doppelt so energieeffizient.
Ist heute nicht jeder IC irgendwo ein SuperComputer?
Es geht wohl bei der Begriffswahl darum, dass der kleine Jetson sich prima in Clustern betreiben lässt. Alleine das schon unterscheidet ihn von einem herkömmlichen "PC".
Die Performance gegenüber einem aktuellen Handy-SOC wäre sehr interessant, vor Allem in Verbindung mit dessen Stromverbrauch.
Supercomputer? Naja eher ein aufgemotzter Tablet SoC, aber er hat doch schon ganz spannende Erweiterungen und Funktionen. Mich würde mal die Leistung der Denver 2 Cores interessieren. Die dürften wohl auf Apples ARM Niveau mitspielen, Denver 1 war ja auch schon sehr leistungsstark.
Der neue Exynos 8895 bietet - abgesehen vom 128 Bit RAM - weitaus bessere Specs und ist statt 16 in 10 nm gefertigt, sodass man auch von einer deutlich besseren Energie-Effizienz ausgehen kann. Von daher ist das nVidia-Teil "ganz nett", aber in keinem Fall besonders. Und günstig mit 399 USD ja schonmal gar nicht, für den Preis bekommt man bereits ein HighEnd-Tablet/Smartphone mit ähnlicher Leistung.
Das Code Morphing von Denver 1 führte vor allem zu sehr starken Leistungsschwankungen unter Android: in manchen Benchmarks liegt man sogar vor Apples Zephyr, aber in anderen Benchmarks ist jeder Cortex A15 schneller. Es ist auf jeden Fall ein interessanter Ansatz, allerdings ist dieser alles andere als neu (Transmeta) und hatte bis heute nie Erfolg.
Ich glaube die meisten verstehen nicht so recht das Einsatzgebiet von dem Teil. Primär interessant ist vor allem die Grafikeinheit (CUDA) und die CAN-Schnittstelle. Beispielsweise für die Entwicklung im PKW wobei Bilderkennung zum Einsatz kommt. Die ARM-Kerne sollten wohl mehr als netten Dreingabe gesehen werden.
Dafür hat nVidia viel zu viel Zeit in die ARM Kerne investiert. Wenn die Teile nur als nette Dreingabe gesehen werden sollen, dann kann man auch einen ARM von der Stange kaufen. Das Ziel dürfte es schon gewesen sein, die schnellste ARMv8-kompatible CPU zu entwickeln.
Gerade im Bereich von autonomen Robotern und Drohnen ist das Nutzen einer starken Grafikeinheit meiner Meinung nach aber viel interessanter und wichtiger. Ich sehe zumindest keinen Grund das Board zu verwenden, wenn man die CUDA-Kerne nicht nutzen möchte.
Wann soll das Ding doppelt so schnell sein? In der Tabelle ist man max. 52% schneller (bei max. Clock) und verbraucht dabei 25% mehr.
Das doppelt so energieeffizient ist auch sehr großzügig ausgelegt. Je nach Test liegt man bei 65-90%
Da mir noch eine andere Firma bekannt ist, die bis zum St. Nimmerleinstag auf die Chips gewartet hat, könnte es auch sein, dass Nvidia die Produktion nicht rechtzeitig auf die Kette bekommen hat.
Ansonsten kommt das Dingen sehr gelegen für automotive Anwendungen, wenn man seine Bildverarbeitung nicht auch gleich zum Heizen des Innenraums verwenden möchte.
Naja, Super-Computer-Lösung trifft wohl eher auf den HGX-1 Hyperscale Accelerator von nVidia in Zusammenarbeit mit Microsoft und Ingrasys zu, zumindest scheint das wohl der neue Industriestandard für AI Cloud Computing zu werden .
Es geht wohl bei der Begriffswahl darum, dass der kleine Jetson sich prima in Clustern betreiben lässt. Alleine das schon unterscheidet ihn von einem herkömmlichen "PC"
