Intel залага на ИИ: във всички нови процесори на компанията ще има VPU ускорител (видео)

На изложението Computex 2023 Intel предварително анонсира следващото семейство фирмени потребителски процесори от фамилията Meteor Lake. Производителят сподели подробна информация за техническите характеристики на платформата и дори посочи датите на излизане на пазара. Презентацията разкри повечето от основните детайли: архитектурата, използваният технологичен процес, графичните възможности и ключовата характеристика на линията под формата на специализиран енджин за значително по-бързо изпълнение на алгоритмите с елементи на изкуствен интелект.

Meteor Lake ще бъдат първите масово произвеждани процесори на бранда, базирани на 7-нанометровия технологичен процес на Intel. Чиповете са базирани на технологията Foveros 3D Packaging, която позволява хибриден децентрализиран дизайн с комбинация от различни кристали (където компонентите са разпръснати на отделни чиплети), а не на монолитен кристал. Този дизайн осигурява не само съвременно управление на захранването, но и предполага адаптивни сценарии на използване. По този начин всеки от чипсетите може да бъде индивидуално ориентиран за определени работни натоварвания, с които може идеално да се справи. Заявената графична система е интегрираната Intel Arc с архитектура Xe 2. Графичната карта поддържа DirectX 12 Ultimate, хардуерно трасиране на лъчите и технологията за мащабиране на изображенията Intel XeSS AI.

Невронният енджин VPU (Versatile Processing Unit) в Meteor Lake е проектиран за ефективно взаимодействие с генеративните модели на изкуствения интелект. Предимствата включват подобрено изпълнение на визуалните и другите ефекти в ОС Windows 11, игрите, областите за създаване на съдържание (редактиране на видео, рендиране на 3D проекти, разпознаване на лица) и аудио интерфейсите, както и операциите с AI асистенти като ChatGPT, Microsoft 365 Copilot и Windows Copilot на локално ниво без съществено изтощаване на ресурсите на батерията. Освен това копроцесорът е специално ориентиран към високопроизводителни изчисления за машинно обучение (GOPS), големи езикови модели (TOPS) и невронни мрежи за генериране на картини.