Ces types de technologies fonctionnant en mode symbiotique vont désormais se généraliser, puisque l’objectif d’Intel comme de son rival AMD est de proposer des écosystèmes de traitement complets. Évidemment, des choses comme la mémoire seront laissées de côté, mais de nos jours, les GPU ne sont pas seulement utilisés pour afficher de jolis graphismes dans les jeux. Il existe de nombreuses applications qui utilisent le soi-disant pipeline de calcul GPU pour le support.
Lorsque nous parlons de pipeline informatique, nous faisons référence à l’utilisation du processeur graphique, et non pour générer des images à l’écran. C’est-à-dire que les temps morts dans le GPU sont utilisés pour aider le CPU à résoudre certains problèmes plus rapidement et dans certains environnements même où le GPU ne génère pas d’images comme c’est le cas avec le calcul haute performance.
PowerShare dynamique
Il s’agit d’une fonctionnalité conçue pour les ordinateurs portables de jeu qui se compose du processeur Intel Core et du GPU ARC partageant le même circuit de contrôle de l’alimentation, il s’agit donc toujours de l’équivalent Intel d’AMD SmartShift. Qu’est-ce qui permet cela ? Fácil, cuando la carga de trabajo de la CPU es baja y, por tanto, se encuentra consumiendo menos energía de lo normal esto le permite a la GPU tener una pequeña subida en su velocidad de reloj al aprovechar la energía sobrante que le deja la CPU et vice versa.
L’unité chargée de contrôler la température, la vitesse d’horloge et la tension prend en compte les paramètres des deux processeurs pour voir quand il peut accélérer l’autre, mais il ne se limite pas à cela. Il prend également en compte le coût énergétique des instructions futures, ce qui lui permet de « prédire » quand effectuer les chargements et téléchargements correspondants. Pour tout cela, nous devons prendre en compte la capacité « d’apprendre » et, par conséquent, d’automatiser certaines tâches courantes liées à certaines applications.
Nous devons préciser que le Dynamic Power Share ne signifie pas que la consommation est toujours statique et distribuée, car dans les scénarios de faible charge, la vitesse d’horloge du CPU et du GPU sera réduite pour augmenter la durée de vie de la batterie et le temps entre les charges. .
L’iGPU ne sera plus un obstacle dans Deep Link
Normalement, lorsque nous connectons une carte graphique dédiée, elle cesse d’être utile et devient un matériel qui, par exemple, lorsque nous jouons à un jeu ou que nous utilisons une application comme Blender, cesse d’être utile. L’idée d’Intel avec Deep Link est que l’iGPU n’est pas seulement pour la décoration et qu’il sert au moins à accélérer les tâches informatiques en conjonction avec les graphiques ARC. Ce qui signifie que ceux qui utilisent des processeurs Intel Core sans cet élément ne pourront pas profiter de cette technologie.
Cette capacité rappelle le Cell Broadband Engine, le CPU de la PS3 qui apportait une série de cœurs très similaires aux GPU Compute Units qui servaient à accélérer certaines tâches. Par exemple, pour eeffets de post-traitement d’image ou pour effectuer le préculage, qui consiste à restituer l’image sans textures ni programmes de shader pour localiser la géométrie superflue dans la scène. Avec cela, on parvient à ce que tout ce que nous ne voyons pas ne soit pas calculé par le GPU et à pouvoir obtenir plus d’images par seconde.
Cependant, ce n’est pas la seule application que nous pouvons voir, un développeur peut même utiliser Deep Link pour configurer l’iGPU en tant que carte son avancée et nous offrir de l’audio au niveau du matériel dédié haut de gamme. Les applications sont nombreuses, mais cela dépendra des programmeurs optimisant pour un écosystème purement Intel.
L’intelligence artificielle combinée dans Deep Link
L’amélioration la plus populaire et la plus claire que l’intelligence artificielle apporte au traitement d’image est la super résolution. Qui consiste à utiliser des algorithmes de prédiction d’apprentissage en profondeur pour générer une version avec plus de pixels et, par conséquent, qui a moins de résolution que celle qui en a moins. Intel a implémenté l’algorithme IA Gigapixel de Topaz dans Deep Link pour générer des images à une résolution plus élevée en utilisant l’iGPU d’Intel Core pour cela.
C’est une fonctionnalité que les personnes qui travaillent quotidiennement avec des images et qui ont besoin de les obtenir à une résolution plus élevée apprécieront. Comme cela nous permettra de le faire sans dépendre de services distants externes, directement depuis notre PC et avec l’avantage d’avoir les deux GPU combinés pour générer la version de la plus haute qualité.
hyperencoder
L’utilisation de Deep Link ne se limite pas seulement à l’informatique, mais aussi à codecs vidéo matériels. Ce qui signifie que ceux qui viennent avec l’iGPU pourront travailler en tandem avec ceux de la carte graphique afin de partager le travail et terminer l’encodage ou le décodage des images d’un format vidéo et d’une résolution à l’autre en moins de temps. C’est une capacité que si vous travaillez sur des programmes comme Adobe Premiere, SONY Vegas ou si vous vous consacrez simplement au streaming en temps réel sur des plateformes comme Twitch ou YouTube, vous l’apprécierez en termes de performances.