移动处理器发展新方向，整合更多的GPU将成为主流？

　　以高动态范围全景摄影来说，其中运用广角或「鱼眼」镜头的效果，通常是只在昂贵的数位单眼相机才具备的功能。Chimera架构让相机在移动时即可撷取场景，毋须依循特定的方位进行扫描，并可任意从左右、上下或对角线等方向移动，让使用者可随心所欲运用更多角度和任何顺序的影像，即时「描绘」一张全景相片。 持续型Tap-to-Track技术则让使用者能在拍照时，针对场景中的一个人物或物件进行自动曝光和锁定，随后无论对焦主体移动位置，或者相机调整到另一个更好的拍摄角度，相机都会自动追踪原先已锁定的主体。持续型的Tap-to-track功能也能随着相机移动调整曝光，避免影像主体或背景有曝光不足或过度曝光的现象。

　　更进一步来看，Chimera架构能为人所不能的原因，凭藉的是其影像处理的速度高达每秒执行约一千亿次的数学运算。同时，它导入了许多先进演算法，包括运用X光电脑断层扫描（CT）器、深度太空望远镜和间谍卫星所使用的电脑运算技术，进而排除从前无法解决的问题，让行动影像的呈现效果就像人类肉眼看到的世界一样，有很多不同的景物、地点和场景，并富含各种的光线变化。

　　异质多核心SoC扩张应用版图

　　异质多核心的SoC架构的优势明显，加上由行动市场所驱动的技术演进日渐成熟，使得更多嵌入式应用也开始选择导入这类的行动处理器，其中一个快速成长的市场，即是车用电子领域，特别是车内资讯娱乐（IVI）系统、数位仪表板、驾驶支援等应用，皆仰赖更强大的GPU/CPU来加以支援。

　　以IVI系统来说，须要提供逼真的3D地图和地形、时髦流畅的使用者介面，以及功能丰富的音讯系统。透过在行动应用已证实可行的Tegra行动处理器，汽车制造商可以更快将这些功能整合至车辆当中。在视觉处理方面，辉达即特别为车商开发出基于Tegra行动处理器的视觉运算模组（Visual Computing Module， VCM）。

　　相较于更新周期较长的其他车载电子系统，汽车用户期待自己的IVI系统和行动应用有相似的体验。透过这套VCM模组式设计，车商就能将快速发展的行动处理器技术独立出来开发与整合，进而能在不同的车款中快速建置IVI车载系统，此举也有助于大幅节省开发时间和成本。

　　举例来说，知名汽车品牌商奥迪（Audi）即导入VCM并推出具连网功能的Audi MIB系统，让Audi Connect平台可随时完整更新Google地球影像和Google地图街景服务的360度全景图。它同时也能实现其他网路资料的传输，如即时汽油价、天气预测及Google本地搜寻的有用资讯。

　　挑选CPU与GPU　软体开发支援/开发工具成指标

　　除了先进的硬体功能外，软体开发的支援及开发工具也是开发者选择GPU/CPU的关键。如前所述，Tegra系列的弹性化架构，让开发者能运用客制化的演算法来调整GPU架构，进而得到更突出的视觉效果。不仅如此，在Tegra开发人员工具（Tegra Android Developer Pack）中支持包括CPU采样分析（Tegra Profiler）和GPU分析（PerfHUD ES）等功能，Nsight Tegra则提供Android本地端的开发环境，让开发者能更方便且快速的达成工作目标。

　　在更高的GPU绘图效能带动下，可以预见行动或车载装置将能享有更佳的视觉体验。另一个值得关注的发展，则是未来透过浏览器实现3D场景、高画质显示及快速反应游戏的需求将会浮现，背后驱动的力量则来自HTML5及WebGL等技术的发展。

　　事实上，HTML5已能支援GPU的应用，愈来愈多浏览器也开始运用GPU来加速其视觉表现。在跨装置、跨平台的网站上提供强大视觉内容的时代即将来临，这将会带来很大的商机，当然，挑战也不小呢！