MADRID, 16 (Portaltic/EP)
El nuevo chip, que apuesta por un mayor rendimiento y una mejora de la eficiencia, se unifica con la tecnología de OPPO al confirmarse que será uno de los primeros fabricantes que contarán con este procesador en su serie Find X. Además, la marca de 'smartphones' ha trabajado conjuntamente con Qualcomm Technologies desde la primera fase del desarrollo del procesador de nueva generación.
En este sentido, la compañía ha asegurado en una nota de prensa que los usuarios que utilicen el Find X percibirán un salto en sus experiencias de vídeojuegos, así como en la conectividad. "Estamos deseando ampliar nuestra cooperación con Qualcomm Technologies para redefinir la experiencia de los 'smartphones' y poner más tecnología de vanguardia en manos de millones de usuarios de todo el mundo", ha añadido al respecto el vicepresidente senior y director del producto de OPPO, Pete Lau.
Por otra parte, OPPO también ha destacado la tecnología 'ray tracing', el trazado de rayos para móviles, que ha desarrollado junto con Qualcomm y que hace posible que se visualicen sombras que ofrecen un gran realismo, reflejos en superficies curvadas e iluminación global.
"Esta tecnología permite a los desarrolladores de juegos aprovechar al máximo la calidad del trazo de rayos de los ordenadores de mesa y así poder disfrutar de una experiencia de juego de alto nivel en el móvil", ha explicado el vicepresidente de Gestión de Productos de Qualcomm, Ziad Asghar.
Con esta tecnología, los mejores juegos para móviles podrán funcionar a 60 FPS constantes. Además, la eficiencia de renderizado del trazado de rayos se ha multiplicado por cinco y ha reducido la carga de trabajo de la CPU en un 90 por ciento.
De igual manera, la compañía de móviles ha puesto en valor los avances logrados junto con Google y Qualcom para implementar Google Vertex AI Neural Architecture Search (Google NAS) por primera vez en un teléfono.
Según ha informado OPPO, esta tecnología consigue una reducción del 27 por ciento de la potencia del algoritmo de detención de objetivos y una reducción del 40 por ciento de la latencia de cálculo. Unas mejoras que "permitirán entrenar los modelos de IA con mayor eficiencia energética y compatibilidad con el hardware en un plazo más corto".