En CES, AMD, Intel y Nvidia hacen que las CPU y las GPU se unan

Una colaboración más inteligente entre los dos motores computacionales principales de una PC está aumentando el rendimiento y la eficiencia energética.

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A fines del año pasado, escribí sobre los primeros MacBook Pro con tecnología de la serie M1 de Apple y cómo la compañía no escatimó oportunidades para sacar las grandes armas de referencia contra sus esfuerzos anteriores y sus rivales. En CES, los imperios (al menos aquellos que gobiernan los chips de PC) contraatacaron, con AMD, Intel y Nvidia anunciando nuevas versiones de productos emblemáticos que abordan la necesidad de ofrecer más rendimiento de manera más eficiente. Entre las técnicas que han abordado, tienen todo el rendimiento y la eficiencia al aprovechar la versatilidad del ecosistema de Windows para nuevas formas en que las CPU y las GPU trabajan juntas. Los movimientos son en parte un contraataque a Apple, que ha logrado un rendimiento impresionante con su GPU integrada, pero no ha desarrollado su propia GPU discreta (todavía),

Dado que AMD tiene la historia más larga que ofrece CPU y GPU discretas, no ha sido una sorpresa ver que la empresa adopta cambios de potencia más inteligentes entre los dos. La empresa mejoró su tecnología SmartShift para enrutar la carga computacional entre la CPU y la GPU a SmartShift Max. La compañía afirmó que la tecnología ahora puede acelerar una gama más amplia de juegos y flujos de trabajo, y citó ejemplos de algunos juegos que pasaron de no tener aceleración a lograr una mejora de hasta un 13%.

Intel, el recién llegado a la GPU discreta, mostró una gama más amplia de beneficios de integración entre sus CPU y los gráficos discretos Iris Xe bajo el estandarte de Deep Link. Si bien la compañía discutió brevemente una variedad de trucos de enrutamiento de energía que pueden mejorar el rendimiento de los juegos, también mostró cómo sus GPU discretas pueden funcionar junto con la GPU integrada de su arquitectura Core. Usando este enfoque, por ejemplo, la aplicación de edición de video DaVinci Resolve podría generar la codificación de fotogramas alternos de un video entre cada opción de procesamiento de gráficos, lo que, según Intel, podría producir una mejora del 40 por ciento en los tiempos de renderizado.

Finalmente, la ausencia de Nvidia de las CPU de PC no le ha impedido desarrollar su propio enfoque para una asociación entre sus GPU discretas y las CPU líderes. Como parte de la cuarta generación de su enfoque Max-Q impulsado por IA para el diseño de sistemas, la empresa detalló CPU Optimizer, un marco de trabajo de bajo nivel que permite que las GPU de la empresa regulen el rendimiento, la temperatura y la potencia de las CPU de última generación. Esto da como resultado un rendimiento de la CPU más eficiente, lo que permite transferir más potencia a las GPU. La compañía también habló sobre su segunda generación de tecnología Battery Boost, que considera factores como el uso de energía de la CPU y la GPU, la descarga de la batería, la calidad de imagen y las velocidades de cuadros en tiempo real para producir una mejora de hasta un 70 % en la duración de la batería cuando se juegan juegos. .

Los tres principales proveedores de silicio para PC presentaron sus enfoques para una colaboración más estrecha entre CPU y GPU, junto con avances en el muestreo superior impulsado por IA, como Dynamic Learning Super Sampling de Nvidia, en el contexto de la mejora del rendimiento del juego. Estas mejoras van de la mano con las mejoras de muchas aplicaciones de software creativas. Con el tiempo, los impulsos podrían filtrarse a aplicaciones más convencionales, particularmente a medida que evolucionan las aplicaciones AR y VR.

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