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英特爾院士 Aditya Navale 從實現更好的像素繪制到解決人類復雜計算挑戰，共享圖形處理器的演變過程。

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- Aditya Navale，英特爾院士，GPU 核心 IP 架構總監

事實上，我們期待著英特爾進入獨立的顯卡市場。

英特爾院士 Aditya Navale 我一直希望英特爾能進入獨特的市場。Aditya Navale 在英特爾工作 30 年，其中 20 多年來深耕圖形技術。

不久前，英特爾發布了英特爾銳炫 移動獨立顯卡，今年將推出應用于臺式機的獨立顯卡。這標志著英特爾在顯卡過程中邁出了重要速計算系統和圖形業務部門，Navale 團隊至關重要——他們開發的核心 IP 多代英特爾的結構 GPU 奠定了基礎，包括首款英特爾銳炫 A 獨立顯卡系列。

如果我們把集成顯卡(通常與 CPU 英特爾已經在同一個裸片上集成了) PC 顯卡市場份額的領先地位。Navale 對英特爾來說，從集成顯卡到獨立顯卡是一個重要的步驟，因為這是一項具有挑戰性的復雜任務。

自 2019 多年來，英特爾集成顯卡的游戲性能已經提升到原來的幾倍，而英特爾銳炫獨立顯卡基于集成顯卡技術再次實現了游戲性能的顯著提升。目前的英特爾集成顯卡最多包括 96 一個執行單元，銳炫獨立顯卡將使用多達 512 個 Xe 矢量引擎。Navale 指出:面積增加 5 同時，我們需要克服的挑戰是在特定的功率范圍內更好地提高性能�！�

除了進入獨特的市場，成為重要的一員，我們開發銳炫顯卡的想法之一就是探索大規模的 GPU 他解釋說，架構設計和軟件開發。

作為一個獨特領域的新人，成為一個有競爭力的新選擇意味著產品的特點和性能不僅應該有吸引力，而且應該支持一系列的游戲和應用程序。軟件第一的概念一直在推動我們的架構創新。

從像素繪制到深度學習

是什么促進了人們對數倍于普通筆記本電腦圖形處理能力的需求？答案是豐富的對比研究。

GPU 主要任務是加速圖形渲染： 2D 屏幕上創建 2D 和 3D 圖像。簡而言之，GPU 它負責在屏幕上繪制像素。CPU 一次處理一兩個復雜的任務， GPU 它旨在并行處理許多小任務，即繪制像素。

例如，當你閱讀這篇文章時，屏幕上的像素變化不大，所以 GPU 不需要做太多的工作。但當系統運行逼真時 3D 在游戲等任務中，像素會不斷變化。Navale 解釋說：越想在游戲中呈現身臨其境的沉浸感，GPU 你需要做的工作越多。無論是微風中漂浮的頭發，還是不同程度的光影效果，這些細節都需要更多的努力來顯示每個像素。為了保證細節渲染的流暢性，這些工作需要快速完成。

游戲只是開始。

GPTransphorm代理U 可用于高度并行計算的數據處理器，Navale 表示：“GPU 除了繪制像素，應用場景也在快速增長。GPU 應用于人工智能、深度學習和高性能計算也有助于人類解決復雜的計算挑戰。

不同負載的芯片開發聽起來很復雜。Navale 所以基于表示 GPU 構建的軟件生態為上述困境提供了解決方案。

我們構建了滿足所有新要求的軟件生態系統。 Navale 考慮到高性能計算、人工智能和游戲等領域的需求，軟件生態需要以高度協調的方式進化。為此，我們需要在仔細考慮后不斷改進結構。

GPU需求成倍增長-走向Z級計算

人們對 GPU 因此，我們需要依靠靈活性和新的設計理念來加倍需求 GPU將性能提升到一個新的高度。我們將構建和部署 IP，確保它既可以應用于集成領域，也可以應用于大型獨顯。 Navale 這種可擴展性是內置的。為了輕松快速地實現其可擴展性，我們還完成了大量的參數化工作。

為了實現 Z 超級計算，即世界上下一個重要的強大計算系統，他解釋說：產品的可擴展性將進一步提高。這不僅意味著每個芯片的計算能力將翻倍，而且還允許多個芯片進行系統級包裝。

“Ponte Vecchio 在這方面取得了一些進展 47 不同的塊（tile） 組合到單個 GPU 但現在這種模式還在發展，隨著我們的進步，它將獲得更好的勢頭和采用。