12. 다양한 옵션으로 배터리 사용 시간 늘려
엔비디아 테그라3 플랫폼은 저전력 동작에 특화된 별도의 컴패니언 코어가 탑재된 4-PLUS-1 아키텍처를 기반으로 하기 때문에 저전력 동작시 기존의 테그라2와 비교해 더 오랜 시간 사용이 가능하다.
특히 이전에는 높은 CPU 성능을 필요로 했던 비디오 재생을 MPE 탑재로 인해 컴패니언 코어 수준에서 동작시킬 수 있게 되면서 비디오 연속 재생만으로는 최대 12시간 이상 배터리 사용이 가능하다고 주장하고 있다.
테그라3를 처음 탑재한 ASUS 트랜스포머 프라임은 테그라3와 ICS에서 자동으로 소비 전력을 조절하게 두는 것이 아니라 사용자가 직접 절전-균형-일반 모드로 프로세서 동작 방식을 설정할 수 있는 옵션을 제공한다.
<Super IPS+ 모드 Off>
<Super IPS+ (아웃도어 모드) 사용>
여기에 디스플레이도 기존 IPS 패널보다 휘도가 더 높은 외부(Outdoor)용 IPS+ 모드를 추가하면서 디스플레이 백라이트가 소모하는 전력도 추가될 수 있다.
또한 트랜스포머 프라임은 외부 배터리팩 역할도 수행하는 모바일 독을 기본 제공하므로 각 상황에 맞는 정확한 배터리 시간을 측정하려면 최소 12가지 이상의 환경을 고려한 배터리 시간 테스트가 필요하다.
그러나 보드나라의 테스트 시간이 그만큼 길지 못하고 스마트폰보다 배터리 용량이 훨씬 큰 태블릿 특성상 한 번 배터리 시간을 측정하려면 하루 일과를 통째로 사용해야 하기 때문에 배터리 소모가 가장 심한 환경과 중간, 낮은 환경을 임의로 설정해서 배터리 시간을 측정했다. 또한 위에서 보는 것처럼 무선랜을 켜고 측정했는데, 만약 3G를 지원하는 모델이라면 배터리 시간이 더 짧아질 수 있음을 미리 알려둔다.
동영상 연속 재생 시간 측정
테그라3 프로세서의 동작 모드를 절전이 아닌 일반 모드로 놓고 디스플레이도 IPS+에 최대 밝기로 설정했을 때 1차 배터리 경고(14%)가 뜰 때까지 약 5시간 가량, 배터리가 완전히 소모되어 시스템이 종료될 때까지 약 5시간 49분이 걸렸다.
균형 모드에서 디스플레이 밝기를 최대로 하고 IPS+를 사용하지 않았을 때는 배터리 경고까지 7시간 31분, 시스템 종료까지 8시간 43분 가량 소요되었다.
마지막으로 프로세서 절전 모드에서 디스플레이 밝기를 자동으로 놓고 테스트한 결과는 배터리 경고까지 9시간 9분, 시스템 종료까지 10시간 35분이 소요되었다. 자동 밝기가 아닌 밝기를 최저 수준으로 했다면 엔비디아의 자료와 비슷한 11시간 가까운 재생도 가능했을 것으로 보인다.
프로세서 성능과 IPS+에 따른 배터리 시간 변화
이번에는 트랜스포머 프라임의 배터리 사용 시간에서 디스플레이와 모바일 AP 가운데 어느 쪽이 소비 전력에 더 많은 영향을 미치는지 살펴보았다.
프로세서를 절전 모드로 하고 디스플레이 밝기를 IPS+ 최대와 IPS 자동으로 설정했을 때의 배터리 시간 차이는 약 3시간 40분 가량, 디스플레이 밝기를 IPS+ 최대로 하고 프로세서 동작 모드를 일반과 절전으로 설정했을 때는 1시간 4분 정도에 불과했다.
물론 비디오 재생이 테그라3의 쿼드코어 CPU나 지포스 GPU를 최대로 사용하는 작업이 아니기 때문에 디스플레이와 프로세서의 정확한 소비 전력 차이를 구한 것으로 볼 순 없다. 하지만 비디오 재생이나 웹 서핑 등의 일반적인 수준에서는 프로세서보다 디스플레이의 밝기가 더 큰 영향을 미치는 것은 사실이다.
시스템 작업 환경과 디스플레이 밝기에 따라 최대 2배 가까이 차이가 나는 배터리 시간을 보완하기 위해 트랜스포머 프라임에 장착되는 모바일 독은 본체와 비슷한 용량인 22Wh 리튬 폴리머 배터리가 내장되어 있다. 따라서 모바일 독을 결합하는 것으로 태블릿의 사용 시간을 늘릴 뿐만 아니라 본체의 외부 충전기 역할도 수행한다.
보드나라에서 트랜스포머 프라임을 거의 완전 방전시킨 상태에서 모바일 독에 결합하고 외부 어댑터를 연결하지 않고 충전한 결과 본체 배터리 용량의 약 65% 가량 충전이 가능했다. 모바일 독으로 본체를 충전하는 동시에 켜진 상태로 전력이 소모되었기 때문인 것으로 추정된다.
[영상] 엔비디아에 대응하는 인텔 가우디3/AMD MI300/범클라우드 진영의 NPU/,그리고 AI 하드웨어 개발 흐름과 추세는? 
