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英特爾院士 Aditya Navale 從實現(xiàn)更好的像素繪制到解決人類復(fù)雜計算挑戰(zhàn)，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(gòu)總監(jiān)

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(shù)。

不久前，英特爾發(fā)布了英特爾銳炫 移動獨立顯卡，今年將推出應(yīng)用于臺式機的獨立顯卡。這標(biāo)志著英特爾在顯卡過程中邁出了重要速計算系統(tǒng)和圖形業(yè)務(wù)部門，Navale 團隊至關(guān)重要——他們開發(fā)的核心 IP 多代英特爾的結(jié)構(gòu) GPU 奠定了基礎(chǔ)，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(jīng)在同一個裸片上集成了) PC 顯卡市場份額的領(lǐng)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(zhàn)性的復(fù)雜任務(wù)。

自 2019 多年來，英特爾集成顯卡的游戲性能已經(jīng)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(shù)再次實現(xiàn)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(zhí)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(zhàn)是在特定的功率范圍內(nèi)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(fā)銳炫顯卡的想法之一就是探索大規(guī)模的 GPU 他解釋說，架構(gòu)設(shè)計和軟件開發(fā)。

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

從像素繪制到深度學(xué)習(xí)

是什么促進了人們對數(shù)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(wù)是加速圖形渲染： 2D 屏幕上創(chuàng)建 2D 和 3D 圖像。簡而言之，GPU 它負責(zé)在屏幕上繪制像素。CPU 一次處理一兩個復(fù)雜的任務(wù)， GPU 它旨在并行處理許多小任務(wù)，即繪制像素。

例如，當(dāng)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(dāng)系統(tǒng)運行逼真時 3D 在游戲等任務(wù)中，像素會不斷變化。Navale 解釋說：越想在游戲中呈現(xiàn)身臨其境的沉浸感，GPU 你需要做的工作越多。無論是微風(fēng)中漂浮的頭發(fā)，還是不同程度的光影效果，這些細節(jié)都需要更多的努力來顯示每個像素。為了保證細節(jié)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(shù)據(jù)處理器，Navale 表示：“GPU 除了繪制像素，應(yīng)用場景也在快速增長。GPU 應(yīng)用于人工智能、深度學(xué)習(xí)和高性能計算也有助于人類解決復(fù)雜的計算挑戰(zhàn)。

不同負載的芯片開發(fā)聽起來很復(fù)雜。Navale 所以基于表示 GPU 構(gòu)建的軟件生態(tài)為上述困境提供了解決方案。

我們構(gòu)建了滿足所有新要求的軟件生態(tài)系統(tǒng)。 Navale 考慮到高性能計算、人工智能和游戲等領(lǐng)域的需求，軟件生態(tài)需要以高度協(xié)調(diào)的方式進化。為此，我們需要在仔細考慮后不斷改進結(jié)構(gòu)。

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(shè)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(gòu)建和部署 IP，確保它既可以應(yīng)用于集成領(lǐng)域，也可以應(yīng)用于大型獨顯。 Navale 這種可擴展性是內(nèi)置的。為了輕松快速地實現(xiàn)其可擴展性，我們還完成了大量的參數(shù)化工作。

為了實現(xiàn) Z 超級計算，即世界上下一個重要的強大計算系統(tǒng)，他解釋說：產(chǎn)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(tǒng)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(xiàn)在這種模式還在發(fā)展，隨著我們的進步，它將獲得更好的勢頭和采用。