11、移动GPU发展历程:Nvidia Tegra与Bitboys的故事

移动GPU发展历程:Nvidia Tegra与Bitboys的故事

1. Nvidia Tegra的发展历程

1.1 Tegra的诞生

2007年夏天,Nvidia在台北推出了以Tegra命名的新品牌和产品线。Tegra加入了GoForce、Quadro和Tesla的行列,同时Nvidia逐渐搁置了移动GoForce产品线。

2008年,Nvidia推出了Tegra APX250 SoC,它集成了300 - 400MHz的GPU和600MHz的Arm 11处理器。奥迪将其应用于娱乐系统,其他汽车公司也纷纷效仿。2017年3月,任天堂宣布在新的Switch游戏主机中使用Tegra。

Tegra是Nvidia基于Arm架构的应用处理器系列,目标市场包括手持设备(APX 2500)和移动互联网设备(MID,如Tegra 650和600)。Nvidia还对MID市场进行了定义。

Nvidia的首款应用处理器APX 2500于2008年2月在世界移动通信大会上发布。原计划于2008年底推出的Tegra SoC,因开发难度大,推迟到2009年春末。2009年2月,Nvidia又宣布了APX 2600。

2009年9月,微软的Zune HD媒体播放器成为首批使用Tegra的产品之一。三星在其Vodafone M1中采用了Tegra,微软的Kin是首款使用Tegra的手机,但由于微软没有应用商店,该手机销量不佳。

当时,Tegra在Nvidia的产品线中表现较弱,面临着诸多挑战,如低平均销售价格和利润率、强大的竞争对手(如高通、德州仪器、飞思卡尔等)、运营商对市场的控制以及英特尔即将重新进入市场等。尽管如此,Nv

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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