光是Tegra 3比对手强上8倍性能的GPU就让NVIDIA有了更多的竞争筹码，如果战力全开将电脑平台上的游戏合作伙伴全部挖来为其开发手机/平板游戏，那消费者还会选择搭载了Cortax-A15处理器的手机么？
别出心裁 NVIDIA新构架Tegra3详解
或许是电脑平台上的战斗让NVIDIA习惯了快节奏的生活，当高通、TI等传统移动处理器巨头都还处在半遮半掩的时候，抢先推出了代号为Kal-El的四核心移动处理器Tegra 3，将手机和平板电脑的处理性能带到了『四核』这一全新的高度。与移动设备的元件供应商所不同的是，NVIDIA更加喜欢凡事高声宣扬，从去年下半年开始就宣扬他们的这个『氪星超人』。拥有四核心的ARM Cortex-A9处理器，采用了台积电40纳米制程工艺（很快将更新为28纳米），拥有12个单元的GeForce ULP图形处理器，配备了LPDDR2 1066MHz内存，完整支持Neon指令集，从参数上看，似乎看不出有些什么特别之处？
如果我说Tegra 3是一个五核处理器，大家的第一反应就是耗电吧：原本以为四核处理器已经够吓人了，没想到NVIDIA还故意骗人，五核处理器那得多吓人啊，搭配这种处理器的手机是不是和以前的笔记本电脑一样用两小时就没电了？事实上多出来的这颗核心是vSMP（Variable Symmetric Multi Processing）可变对称式多重处理器，vSMP能够实现Tegra 3处理器在低功耗与高性能之间的平衡，进一步延长电池续航力，这也是为什么NVIDIA会宣称Tegra 3四核处理器会上一代Tegra 2更加省电。
通俗的讲，vSMP技术对于处理器的分类处理就像是一个公司里的员工与清洁工，两种处理器分别是采用了低功耗制程技术与快速制程技术的处理器：前者拥有更低的漏电功耗，但在高性能下会消耗更多功耗；后者则在待机时拥有较高的漏电功耗。就像是一个普通员工比较好学上手较快，但是身体薄弱不能持续干体力活，而清洁工则拥有不错的体力，虽然培训比较花时间，但上手之后就能比普通员工擦更多窗，搬更多桶水，洗更多的地。
NVIDIA于是就将这两种员工融合到了一起，员工在上班时间自然做更为重要的工作，打扫公司这种事自然就交给清洁工来做啦。公司自然能够节省开支（节省功耗）。
从3.0蜂巢(Honeycomb)系统开始，谷歌就开始将多重处理技术作为常规支援功能内置Android系统中，以便系统能够同时利用多个处理器核心的性能。但问题在于该系统会假定所有可用的处理器核心均能够实现相同的性能，并根据这一假设来为可用的核心调度任务。因此，Tegra 3针对的4个主要运算核心与协同运算的Companion“伴芯”采用了软硬两套不同管理办法。
硬件上，专业的处理器管理逻辑单元会不断监控处理器的性能负载，以便动态地随时启用和禁用处理器协同伴芯和主核心。是否开关伴芯和主核心的决定完全取决于当前的处理器协同运算负载以及处理器频率控制子系统所得出的处理器工作频率推荐值，该子系统则用软件的形式嵌入在操作系统内核之中，用户在使用时并不需要对应用程序或者操作系统进行任何更动，这也有点类似之前笔记本电脑上的智能显卡切换技术NVIDIA OPTIMUS。
但工作的时间并不适合打扫卫生，Tegra 3的协同伴芯和主核心频率不同，两者在工作时的内存频率也各不相同，直接导致了协同伴芯和主核心不能同时开启，这也让NVIDIA想出了最佳的解决办法：
1、高速缓存一致性： 因为vSMP技术不允许协同伴芯与主核心同时启用，所以在这些以不同频率运行的核心之间不涉及高速缓存同步的补偿问题。协同伴芯与主核心共用同一个L2快高速缓存，NVIDIA通过对该高速缓存进行编程设计，使其以相同的几十亿万分之一秒速度为协同伴芯与主核心返回资料。
2、改善操作系统效率：Android操作系统默认会假定所有可用的处理器核心均相同，能够实现相近的性能，作业系统按照这一假定的情形来为这些核心调度协同运算。 当多个处理器 核心中的每一个都以不同的非同步频率运行时，就会导致这些核心实现不同的性能，这样会造成操作系统在任务调度上效率不高。与之相比，vSMP技术则始终让所有活动的核心均保持相近的同步工作频率，从而实现优化的操作系统任务调度。 即便当vSMP从协同伴芯切换至另一个或多个主核心时，处理器管理逻辑单元也会确保无缝的过渡，最终用户完全觉察不到这种过渡，而且这种过渡也不会造成操作系统的调度补偿。
3、功耗最佳化：在基于非同步时序的处理器架构中，每个核心一般均处于不同的电源层(亦称电压轨或电压层)上，以便根据工作频率来调整每个核心的电压。 这会导致整个电压层的信号线以及电源线杂讯增大，从而对性能造成负面影响。 因为每个电压层均可能需要自己的稳压器，所以这些架构并不像增加处理器核心数量那样易于扩展。增加稳压器会提高处理器的成本以及功耗。 如果所有核心均使用同一个电压轨，那麽每个核心将以最快核心所需的电压运行，如此一来，便失去可降低功耗的“电压平方”效应优势。
实际上vSMP技术也有些许问题所在，譬如协同伴芯与主核心之间的切换过程在2毫秒左右，会不会出现在打开程序或者切面界面时带来迟滞感还有待观察，同时切换的这段时间处理器将处在一个真空期，任何工作都会暂时停滞下来，不过说到底，用户还是更加关心四核处理器的功耗，协同伴芯到底能否解决移动平台上最关键的续航问题？下一页我们来仔细研究一番。
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