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英特尔发布首款笔电专用Arc GPU 最早用于三星

发布时间:2022/03/31 数码 浏览:182

3月31日消息,经过长达五年的努力,英特尔在研发独立图形处理器(GPU)方面的工作终于取得了成果,该公司于美国当地时间周三发布了首批专为笔记本电脑视频游戏设计的新产品。

这款新的图形处理器被称为Arc3,虽然芯片本身将用于笔记本电脑,但其背后的技术已经远远超出了视频游戏的用途。英特尔客户图形产品和解决方案副总裁罗杰·钱德勒(RogerChandler)表示,Arc的架构、人工智能(AI)处理能力和支持软件将由英特尔服务器和PC业务部门共享。每个单元将能够采用共同的构建模块,然后将这种技术提炼成针对各自服务器或PC客户的芯片。

钱德勒说:“我们有一种衍生的、类似于并行的架构,它基于相同的DNA,而且实际上是针对数据中心类的产品。我们在这里有类似的路径,所以这是个跨部门的商业计划。”

发布新款笔记本电脑图形处理器是英特尔不断变化的新迹象,该公司此前向来以强大的芯片制造实力闻名于世。首席执行官帕特·基辛格(PatGelsinger)接任后不久就表示,英特尔未来的计划包括重获芯片制造领域的领导地位,但他也表示,公司将更愿意借助台积电等芯片制造商的代工能力。据悉,英特尔已与台积电签约生产Arc3。

英特尔表示,在Arc3内部,该公司将其Xe内核与实时光线追踪单元(该技术使计算机图像看起来更真实)以及特定的处理器功能(用于AI和流媒体视频编码)结合起来。英特尔称Arc3芯片是其集成图形技术的升级,其功能足够强大,可以轻松满足新视频游戏的需求,还可以执行与视频编辑相关的创造性任务。

然而,周三的发布活动只是英特尔Arc整体计划的开始。首先,该公司只推出了性能最弱的Arc3系列图形处理器,包括A350M(有六个Xe内核和六个光线跟踪单元)和A370M(有八个Xe内核和八个光线跟踪单元)。考虑到25W到50W的功率范围,它们是为超便携设备设计的,意在提供比单独集成图像更强大的能力,而不是专用于游戏设备。

任何想要购买搭载英特尔新款GPU游戏笔记本电脑的人,可能必须等待Arc5和Arc7于夏初面世,这两款GPU将提供更多的显卡核、光线追踪单元、内存和功率。

客户也在等待ArcGPU的桌面版本,英特尔之前承诺最终将在2022年第二季度上市,工作站卡将在第三季度的某个时候上市。还有“ProjectEndGame”,这是一项神秘的服务,将在今年晚些时候让客户访问ArcGPU,“获得始终可访问的低延迟计算体验”。

那么,英特尔的新GPU到底有多好?至少就目前而言,答案是“比英特尔的Xe集成显卡要好”,有时性能几乎是后者的两倍,其功耗也几乎与英特尔的CPU相当,这是该公司在其公告中给出的基准比较。但英特尔显然没有提供其他数据,说明在与竞争对手英伟达、AMD或苹果M1系列芯片上的集成图形处理器相比,ArcGPU具有哪些优势。钱德勒称:“我们专注于提供良好的体验,并将在我们占据优势和暂时落后的方面提供某些基准比较。”

可以肯定的是,英特尔不会将其最好的图形处理器(至少今年)只用于笔记本电脑上。钱德勒说:“我们想要设计一款能够传递优秀游戏体验的图像产品,但它也是为应对其他新挑战而设计的,因为我们都在经历远程办公或孩子远程教育的情况。”

所有的ArcGPU除了强大的功能外,还有许多创新功能,这可能有助于它们从竞争对手中脱颖而出。英特尔正在包括全面的AV1硬件加速支持(该公司称这是业内首创),在各种应用程序中实现更快的视频编码,其中一个例子是AV1编码如何使用XSplit实现更流畅的流媒体游戏。

ArcGPU的另一个关键部分将是英特尔的“深度链接”(DeepLink)技术,该技术利用英特尔处理器和显卡的完整硬件堆栈来优化功率共享,即CPU或GPU是否需要更高功率来完成给定任务。“深度链接”还将让计算机同时利用集成和独立GPU,以实现更快的媒体编码或基于机器学习的图像处理。这并非英特尔独有的方法,英伟达最新的3080Ti和3070Ti笔记本电脑图形处理器也有类似的功能。

英特尔还推出了新的ArcControl应用,它可以让客户处理游戏驱动程序更新、调整和监控性能等。它还将提供游戏中的覆盖功能,这样你就可以在玩游戏时密切关注图形性能,而不需要客户注册账户才能使用。

英特尔将以三星GalaxyBook2Pro开启其Arc时代,这是首款搭载Arc3GPU的笔记本电脑。英特尔承诺,在未来几周和几个月内,将陆续推出更多设计,邀请宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想、微星等合作伙伴,Arc笔记本电脑的起价将降至899美元。

为了完善Arc3的开发,英特尔将目光投向自家办公室和高管办公室以外的地方,至少有半数工程师和其他图形芯片人员来自英特尔以外。在将图形处理器市场拱手让给英伟达和ATI(最终被AMD收购)多年后,英特尔重新开始努力,并开始将图形处理集成到其中央处理器(CPU)设计中。

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