CES 2022: AMD, Intel und Nvidia bringen CPUs und GPUs zusammen

Ende letzten Jahres schrieb ich über Apples erste MacBook Pros mit M1-Serie und wie das Unternehmen keine Gelegenheit ausließ, diese auf den Markt zu bringen große Benchmark-Waffen sowohl gegen seine bisherigen Bemühungen als auch gegen seine Konkurrenten. Auf der CES schlugen die Imperien (zumindest diejenigen, die PC-Chips beherrschen) zurück, mit AMD, Intel, Und Nvidia Alle kündigen neue Versionen von Flaggschiffen an, die auf die Notwendigkeit eingehen, mehr Leistung effizienter zu liefern. Zu den Techniken, die sie angesprochen haben, zählen alle Leistung und Effizienz, indem sie die Vielseitigkeit des Windows-Ökosystems nutzen, um neue Möglichkeiten für die Zusammenarbeit von CPUs und GPUs zu schaffen. Die Schritte sind zum Teil ein Konter gegen Apple, das mit seiner integrierten GPU eine beeindruckende Leistung erzielt hat, aber (noch) keine eigene diskrete GPU entwickelt hat.

Da AMD die längste Tradition hat, sowohl CPUs als auch separate GPUs anzubieten, war es keine Überraschung, dass das Unternehmen intelligentere Machtverschiebungen zwischen beiden einführte. Das Unternehmen hat seine SmartShift-Technologie zur Weiterleitung der Rechenlast zwischen CPU und GPU auf SmartShift Max erweitert. Das Unternehmen behauptete, dass die Technologie nun eine breitere Palette von Spielen und Arbeitsabläufen beschleunigen könne, und nannte Beispiele dafür, dass einige Spiele von keiner Beschleunigung zu einer Verbesserung von bis zu 13 % führten.

Der diskrete GPU-Neuling Intel zeigte unter dem Banner von Deep Link ein breiteres Spektrum an Integrationsvorteilen zwischen seinen CPUs und diskreten Arc-Grafikprozessoren. Während das Unternehmen kurz eine Reihe von Power-Routing-Tricks besprach, die die Spieleleistung verbessern können, Es zeigte auch, wie seine diskreten GPUs in Verbindung mit der integrierten GPU seiner Core-Architektur funktionieren können. Mit diesem Ansatz könnte beispielsweise die Videobearbeitungs-App DaVinci Resolve die Codierung abwechselnder Frames eines Bildes überflüssig machen Video zwischen den einzelnen Grafikverarbeitungsoptionen, was laut Intel eine 40-prozentige Verbesserung beim Rendering bewirken könnte mal.

Schließlich hat Nvidias Abwesenheit bei den PC-CPUs das Unternehmen nicht davon abgehalten, einen eigenen Ansatz für eine Partnerschaft zwischen seinen diskreten GPUs und führenden CPUs zu entwickeln. Als Teil der vierten Generation von In seinem KI-gestützten Max-Q-Ansatz für das Systemdesign stellte das Unternehmen den CPU Optimizer vor, ein Low-Level-Framework, das es den GPUs des Unternehmens ermöglicht, die Leistung, Temperatur und Leistung zu regulieren CPUs der nächsten Generation. Dies führt zu einer effizienteren CPU-Leistung, wodurch mehr Leistung auf GPUs übertragen werden kann. Das Unternehmen besprach auch seine zweite Generation der Battery Boost-Technologie. Dabei werden Faktoren wie CPU- und GPU-Stromverbrauch, Akkuentladung, Bildqualität und Bildraten in Echtzeit berücksichtigt, um die Akkulaufzeit beim Spielen um bis zu 70 % zu verbessern.

Die drei großen PC-Siliziumanbieter präsentierten ihre Ansätze für eine engere CPU-GPU-Zusammenarbeit Fortschritte beim KI-gestützten Upsampling wie Nvidias Deep Learning Super Sampling im Zusammenhang mit der Verbesserung von Spielen Leistung. Solche Verbesserungen gehen mit Verbesserungen für viele kreative Software-Apps einher. Im Laufe der Zeit könnten sich die Steigerungen auf mehr Mainstream-Anwendungen auswirken, insbesondere wenn sich AR- und VR-Anwendungen weiterentwickeln.