Ross Rubin Bidragande skribent
Ross Rubin är grundare och huvudanalytiker på Reticle Research och medvärd för Techspansive-podden
Fullständig Bio den 6 januari 2022 | Ämne: Processorer
I slutet av förra året skrev jag om Apples första M1-seriedrivna MacBook Pros och hur företaget inte sparade någon möjlighet att ta fram de stora benchmark-pistolerna mot sina tidigare ansträngningar såväl som rivaler. På CES slog imperierna (åtminstone de som styr PC-chips) tillbaka, med AMD, Intel och Nvidia som alla tillkännagav nya versioner av flaggskepp som adresserar behovet av att leverera mer prestanda mer effektivt. Bland de tekniker de har tagit upp har de all prestanda och effektivitet genom att utnyttja mångsidigheten i Windows-ekosystemet för nya sätt för CPU:er och GPU:er att arbeta tillsammans. Åtgärderna är delvis en motsats till Apple, som har uppnått imponerande prestanda med sin integrerade GPU, men inte har utvecklat sin egen diskreta GPU (ännu),
Eftersom AMD har den längsta historien och erbjuder både processorer och diskreta GPU:er, har det inte varit någon överraskning att se företaget omfamna mer intelligenta kraftskiften mellan de två. Företaget höjde sin SmartShift-teknik för att dirigera beräkningsbelastning mellan CPU och GPU till SmartShift Max. Företaget hävdade att tekniken nu kan accelerera ett bredare utbud av spel och arbetsflöden, och citerade exempel på vissa spel som går från ingen acceleration till att få ut så mycket som 13 % förbättring.
Den diskreta GPU-nykomlingen Intel visade upp ett bredare utbud av integrationsfördelar mellan sina processorer och Iris Xe diskret grafik under Deep Link-fanan. Medan företaget kort diskuterade en rad power-routing-trick som kan förbättra spelprestandan, visade det också hur dess diskreta GPU:er kan fungera tillsammans med Core-arkitekturens integrerade GPU. Genom att använda detta tillvägagångssätt skulle till exempel videoredigeringsappen DaVinci Resolve kunna använda kodning av alternerande bildrutor i en video mellan varje grafikbearbetningsalternativ, vilket Intel hävdar skulle kunna ge en 40-procentig förbättring av renderingstider.
Slutligen, Nvidias frånvaro från PC-processorerna har inte hindrat den från att utveckla sin egen strategi för ett partnerskap mellan dess diskreta GPU:er och ledande CPU:er. Som en del av den fjärde generationen av sin AI-drivna Max-Q-inställning till systemdesign, presenterade företaget CPU Optimizer, ett ramverk på låg nivå som gör det möjligt för företagets GPU:er att reglera prestanda, temperatur och kraft hos nästa generations CPU:er. Detta resulterar i effektivare CPU-prestanda, vilket gör att mer kraft kan överföras till GPU:er. Företaget diskuterade också sin andra generation av Battery Boost-teknik, som tar hänsyn till faktorer som CPU- och GPU-strömanvändning, batteriurladdning, bildkvalitet och bildhastigheter i realtid för att ge upp till 70 % förbättring av batteritiden när man spelar spel .
De tre stora PC-kiselleverantörerna presenterade sina tillvägagångssätt för stramare CPU-GPU-samarbete, tillsammans med framsteg inom AI-driven uppsampling som Nvidias Dynamic Learning Super Sampling, i samband med att förbättra spelprestanda. Sådana förbättringar går hand i hand med förbättringar för många kreativa programvaruappar. Med tiden kan ökningarna filtreras ner till mer vanliga applikationer, särskilt när AR- och VR-applikationer utvecklas.
CES 2022
Asus lanserar 17-tums hopfällbar OLED-laptop, rymd- Zenbook med tema Samsung vill ersätta dina bildskärmar med en enda stor skärm Google, Amazon ger sina visioner för “ambient computing” till bilar Acer uppdaterar Swift X laptop, Chromebook-uppställningar Microsoft, Qualcomm för att samarbeta om anpassade augmented-reality-chips Intel säger att deras bästa mobila Alder Lake Core i9 kommer att slå Apple M1 Max Laptops | Hårdvara | Intel | ARM | Artificiell intelligens | Innovation