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AMD A10 X4 7870K Box FM2 -
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La nueva APU A10-7870K de AMD. Inicialmente destinado a integradores de sistemas que desean ofrecer una APU atractiva a un precio razonable. La APU: con una CPU y una GPU integrada combinadas, ofrecen una buena cantidad de rendimiento del procesador, especialmente con aplicaciones asistidas por OpenCL y GPU. AMD es muy fuerte, se opone a Intel. El A10-7870K tal como se revisó hoy se basa en la arquitectura Kaveri. Estas APU ofrecen hasta 12 núcleos de cómputo utilizables en total, la realidad aquí es que AMD agrega 4 x núcleos de CPU con 8 núcleos de GPU para llegar a ese número.
¿Qué es una APU?
Una APU es una serie de procesadores con gráficos integrados (en el molde del procesador), una idea muy parecida a lo que hizo Intel con Sandy Bridge, procesadores Ivy Bridge y Haswell. APU es una abreviatura de Unidad de procesamiento acelerado. El procesador APU A10-7870K de AMD, por ejemplo, está dirigido contra los procesadores Haswell Core i3 e i5 de Intel.
La generación anterior de APU AMD se etiquetó como arquitectura Trinity y Richland, las APU de segunda y tercera generación. Kaveri es la cuarta generación de APU de AMD. Trinity y Richland se basaron en una fabricación de 32 nm. Kaveri está alojado en un paquete SHP más pequeño. La APU Kaveri presenta una arquitectura de múltiples subprocesos que se enfoca en mejorar el IPC (Instrucción por ciclo) hasta en un 25%. Godavari es un paso ligeramente nuevo de la APU, lo que permite ajustarlo un poco mejor.
Los núcleos logicos del CPU
Dentro de la APU verás dos grupos. Dentro de los módulos, vemos dos núcleos de CPU enteros que comparten una unidad de punto flotante. El tamaño de la caché de instrucciones L1 aumentó de 64 KB a 96 KB. La memoria caché L2 es de 2 MB por módulo de doble núcleo, por lo que es de 1 MB por núcleo, por así decirlo. Básicamente esta es la jerarquía del caché en el dado: Caché de código L1 96KB x2, Caché de datos L1 16KBx4 y Caché L2 2048KB x2.
Lo que verá con Kaveri son los beneficios de rendimiento sobre la competencia y la arquitectura de la generación anterior en las aplicaciones de cómputo más genéricas, especialmente las que utilizan OpenCL para el cálculo donde muchos números deben ser procesados.
Turbo Core 3.0
Una característica que comenzó en los procesadores Phenom II Hexacore de AMD es, por supuesto, AMD Turbo Core. La APU mide constantemente factores como la carga de trabajo, las limitaciones de potencia, los voltajes y los niveles de calor tanto para la CPU como para la GPU. En función de los algoritmos, la frecuencia de reloj de los núcleos de la CPU cambiará. Si está utilizando Photoshop y aplica un filtro, entonces, para una breve ráfaga, el modo Turbo Core se activará y acelerará la frecuencia de reloj de los núcleos de la CPU un poco más. Si utiliza la GPU en Photoshop (crea más carga / calor), entonces ese modo Turbo se perderá y se asegurará de que los núcleos del procesador permanezcan en su frecuencia de reloj de referencia.
La APU A10-7870K, por ejemplo, tiene un reloj base de 3900 MHz pero puede ser Turbo hacia 4100 MHz. La revisión 3.0 del Turbo se ha implementado para que sea lo más eficiente posible, la CPU y la GPU cambiarán realmente entre sí. Si necesita un poco más de potencia de la CPU, la GPU obtendrá un poco menos.
El consumo de energía
Consumo de energía sabio de AMD, pudo mantener el TDP de estas APU en el camino, ya sea 45W, 65W o 95W dependiendo de su elección de APU y en este caso, el A10-7870K viene con un 95W TDP. La APU es un producto bastante inteligente cuando se trata de su diseño de potencia y estados de potencia.
No solo los núcleos del procesador se pueden reducir de forma independiente, reduciendo el voltaje y lo que no, hay diferentes estados de alimentación dentro de la APU que permiten el cierre casi completo de segmentos / dominios dentro de la APU. Por ejemplo, si la GPU no se utiliza, puede ser alimentada o ralentizada. Lo mismo ocurre con los núcleos de la CPU.
Desempeño del OpenCL
Open Computing Language (OpenCL), es un marco para escribir programas que se ejecutan en plataformas heterogéneas que constan de unidades de procesamiento central (CPU), unidades de procesamiento de gráficos (GPU), procesadores de señal digital (DSP) y otros procesadores. Ejemplo, OpenCL se puede usar para dar acceso a una aplicación a una unidad de procesamiento de gráficos para computación no gráfica. Debido a que muchas manos extra hacen menos trabajo, los cientos de pequeños procesadores en una tarjeta gráfica son las manos adicionales. Pero la cooperación con el procesador principal sigue siendo importante para lograr el máximo rendimiento.
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