Los dispositivos móviles ofrecen cada día mejores prestaciones fotográficas y los fabricantes de la industria móvil están constantemente en busca de nuevas tecnologías que permiten superarlas. Nvidia, con su chip móvil Tegra K1, pretende elevar aún un escalón más estas capacidades, gracias a la potencia inherente de las GPU.

Las GPU (Graphical Processor Unit o Unidad de Procesado Gráfico) están cada día más en boca de los ingenieros y desarrolladores de software, y no por ser algo precisamente novedoso, sino por el papel cada vez más protagonista que está tomando el mundo audiovisual. Originalmente, la mayoría de las tareas de toda computadora era realizada por las CPU (Central Processor Unit o Unidad Central de Procesado), pero con el crecimiento de las necesidades gráficas se diseñaron chips específicos para realizar dichas tareas, las GPU.

Gracias al uso de la GPU del Tegra K1, Nvidia pretender elevar un escalón más el nivel de prestaciones gráficas de los dispositivos móviles © Albedo Media
Gracias al uso de la GPU del Tegra K1, Nvidia pretender elevar un escalón más el nivel de prestaciones gráficas de los dispositivos móviles © Albedo Media

Las CPU y GPU han convivido mucho tiempo en ordenadores, cada una de ellas realizando sus tareas específicas, pero en los últimos años las GPU han experimentado una enorme escalada en prestaciones  – sobre todo de la mano de Nvidia y ATI, conocidos fabricantes de tarjetas gráficas –, que ha hecho que muchos desarrolladores e ingenieros hayan empezado a explotar estas capacidades.

La gran diferencia con la mayoría de las soluciones actuales es que Nvidia hace uso de la GPU para realizar tareas que normalmente otros fabricantes realizan con la CPU; y el resultado puede llegar a ser abismal

El chip móvil Nvidia Tegra K1 es posiblemente la apuesta más seria dentro de la industria móvil para aprovechar el potencial de estas GPU con en fin de ofrecer unas capacidades de procesado por encima de las soluciones actuales. Diseñado para smartphones y tablets de alta gama, la clave del Tegra K1 es utilizar la GPU para realizar los cálculos intensivos que necesita el tratamiento de imágenes, tarea que normalmente se destina a las CPU.

Durante el pasado Mobile World Congress 2014 tuvimos ocasión de entrevistar a Sridhar Ramaswamy,  Senior Technical Marketing Manager de Nvidia Tegra © Albedo Media
Durante el pasado Mobile World Congress 2014 tuvimos ocasión de entrevistar a Sridhar Ramaswamy,  Senior Technical Marketing Manager de Nvidia Tegra © Albedo Media

Tal como nos comentaba Sridhar Ramaswamy (Senior Technical Marketing Manager de Nvidia Tegra), el uso del potencial de la GPU ofrece grandes ventaja en cuanto a capacidades fotográficas se refiere. En general, la mayoría de los fabricantes de dispositivos móviles optan por incorporar cámaras de prestaciones más bien modestas, porque necesitan hacer un uso intensivo del software para intentar mejorarlas. Caso aparte sería el enfoque del Nokia Lumia 1020, que prefiere decantarse por un módulo de cámara con un sensor y objetivo Zeiss de mejor calidad.

El Tegra K1 está basado en la arquitectura Kepler de Nvidia, y consta de dos versiones, una de 32 bits y otra de 64 bits; la primera basada en una CPU quad core A15 y la segunda en una CPU dual core Denver. Pero ambas comparten la GPU de 192 cores CUDA, unidades independientes que pueden realizar de forma paralela diferentes tareas.

© Nvidia
© Nvidia

Una de las claves es precisamente CUDA, un lenguaje mediante el cual se puede programar y utilizar una GPU como si de una CPU se tratara; y esto permite utilizar la gran potencia de cálculo de las GPU – sobre todo el cálculo en paralelo, muy adaptado al tratamiento de imágenes, a diferencia de la CPU, que está generalmente enfocada a un tratamiento en serie, es decir, una tarea después de otra.

Nvidia proporciona de hecho la correspondiente API (Application Programming Interface o Interfaz de Programación de Aplicaciones), para que los desarrolladores externos a la compañía puedan utilizar las capacidades del Tegra K1 para diseñar sus propias aplicaciones y funcionalidades, algo realmente necesario para poder expandir este ecosistema y atraer a otros fabricantes a utilizar el chip de la compañía californiana.

Una de las tablets de "referencia" que Nvidia presentó en su estand durante el pasado MWC 2014, con una arquitectura basada en el Tegra K1 que ofrece capacidades de "rendering" fotorealísticas © Albedo Media
Una de las tablets de «referencia» que Nvidia presentó en su estand durante el pasado MWC 2014, con una arquitectura basada en el Tegra K1 que ofrece capacidades de «rendering» fotorealísticas © Albedo Media

En cuanto a sus capacidades de vídeo, el Tegra K1 incluye codecs para codificar y decodificar vídeo UHD 4K por hardware, hasta 24 fps y 30 fps respectivamente – recordamos que se necesita más potencia para codificar que para decodificar, de ahí la diferencia –; en el caso de vídeo Full HD (aprox. 2K), los valores se incrementan a 60 fps y 120 fps respectivamente.

Con el Tegra K1, la potencia gráfica de los dispositivos móviles – smartphones y tablets  – se acerca aún más a la que ofrecen los actuales ordenadores portátiles

En cuestión de potencia, estamos hablando, según Nvidia, de aproximadamente la mitad de la que ofrecería una tarjeta gráfica GeForce 730M/740M; nos estamos acercando pues a las prestaciones de un ordenador portátil que, tarde o temprano, están llamados a ser sustituidos por las tablets, al menos para la mayoría de los usuarios no profesionales. Nvidia asegura que con el Tegra K1 se consiguen mejores prestaciones que con sus actuales homólogos de la competencia, como por ejemplo el chip A7 de Apple o el Qualcomm Snapdragon 800 utilizados en smartphones Android.

Las aplicaciones del Tegra K1 y su uso intenso de la GPU son múltiples, como por ejemplo, el procesado de imágenes HDR. Tradicionalmente, esta técnica combina, en los dispositivos móviles, tres muestras independientes que luego se fusionan en una sola imagen, una tarea que toma su tiempo pues necesita de bastantes recursos de la CPU del smartphone. En el chip de Nvidia todo el procesado HDR se realizar en la GPU – que denominan «always-on HDR» –, la cual entrega una única imagen al procesador, con lo que apenas hay retardo.

Algunas de las funcionalidades de computación fotográfica que se pueden realizar con el Tegra © Nvidia
Algunas de las funcionalidades de computación fotográfica que se pueden realizar con el Tegra © Nvidia

El «real time video filtering» o aplicación de filtros de vídeo en tiempo real es otro tipo de funcionalidad que solo es posible conseguir gracias al cálculo intrínsecamente paralelo que ofrece la GPU. Otra aplicación que permite esta gran capacidad de procesado es el «object tracking» o seguimiento de objetos, algo que también se hace en las cámaras fotográficas actualmente. Esta última funcionalidad tiene aplicaciones también en el campo de la industria automovilística, domde de hecho, donde las cámaras integradas realizan mucho procesado de imagen.

Aplicaciones de seguimientos de objetos para cámaras integradas en el coche, una funcionalidad similar a la que encontramos en las cámaras fotográficas para seguir el enfoque © Albedo Media
Aplicaciones de seguimientos de objetos para cámaras integradas en el coche, una funcionalidad similar a la que encontramos en las cámaras fotográficas para seguir el enfoque © Albedo Media

Por supuesto, Nvidia recalca también que la arquitectura Tegra da una nueva dimensión al gaming, pero también a las aplicaciones científicas, que pueden aprovechar la potencia de la GPU para sus cálculos intensivos.

El chip Tegra K1 ya está disponible en productos de la propia Nvidia, aunque esperan establecer colaboraciones con otros fabricantes para finales de año, sin especificar ningún nombre en particular.

Más información detallada en el Tegra K1 white paper.

       

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