英特爾公佈代號Arctic Sound-M資料中心GPU的更多細節

　　英特爾至強可擴充套件處理器是面向雲遊戲、多媒體處理與傳輸、虛擬桌面基礎架構和推理運算的處理器標杆，致力於為當今的媒介消費提供鼎力支援。隨著當前工作負載密度和複雜程度的快速增長，以上每個細分領域都將提出不同的工作負載需求，包括從處理畫素、推理和分析、到渲染新的畫面內容，再到將這些畫素輸出至客戶端裝置進行檢視或進一步分析。然而，目前這些工作都是透過在雲端的各個獨立產品來完成的。

　　在本屆英特爾On產業創新峰會（Intel Vision）上，英特爾分享了其代號為Arctic Sound-M（ATS-M）的資料中心GPU的更多細節。ATS-M是一顆支援高質量轉碼和高效能的強大GPU，能夠提供每秒150萬億次運算（150 TOPS），共擁有兩種配置。ATS-M能夠透過單一解決方案靈活地處理廣泛的工作負載，並在不犧牲效能或者質量的同時，最佳化總體擁有成本（TCO）。

　　 面向資料中心工作負載的多用途GPU

　　該英特爾資料中心GPU將包含兩種不同的配置。150W功率版本在一個3/4長、全高尺寸的PCIe 4.0加速卡中封裝了32個Xe核心。75W功率版本則在半高尺寸的PCIe 4.0加速卡中封裝了兩顆具有8個Xe核心的GPU，共16個Xe核心。這兩種配置均配備了4個Xe媒體引擎、英特爾首款面向資料中心的AV1硬體編碼器和加速器、GDDR6記憶體、光線追蹤單元和內建XMX AI加速。

　　 採用開源軟體的行業領先資料中心GPU

　　該英特爾資料中心GPU由完整的解決方案堆疊支援，為開發者提供了面向流媒體、雲遊戲和雲端推理的開源軟體堆疊，並廣泛支援AVC、HEVC、VP9，以及更多API、框架和最新的編解碼器。

　　oneAPI為加速計算提供了高效、智慧的路徑，讓開發者免受專有程式設計模型所帶來的經濟和技術負擔。它為專用硬體的封閉程式語言供了開放的選擇，即透過一套完整、可靠的工具包來完善現有程式語言和平行計算模型，從而釋放硬體的全部效能，並且能夠讓開發者設計出開放、可移植的程式碼，更大限度地利用多種CPU和GPU的組合。

　　 雲遊戲

　　全球雲遊戲市場呈現持續快速增長趨勢，預計到2026年，其複合年增長率（CAGR）將達到43.2%，市值將近32億美元。英特爾可為Windows和Android雲遊戲平臺提供支援，為廣大玩家帶來高品質的遊戲體驗。ATS-M擁有兩種不同的產品外形設計，使用者可靈活地選擇符合他們特定工作負載的產品配置。無論使用者對峰值效能、高密度提出需求，還是期待透過一個平臺滿足跨智慧手機和PC遊戲的融合雲遊戲解決方案，這款GPU均可以提供出色的遊戲串流體驗。

　　 全堆疊媒體流支援

　　該GPU配備了英特爾首款基於硬體加速的AV1編碼器，可在不犧牲質量的同時，帶來30%位元率的提升。作為引領新一代媒體串流的GPU，它可實現一卡同時處理多達8路4K影片流或超過30路1080p影片流。在一臺4卡伺服器中，可以實現每節點處理120路影片流以及每機架處理13,000路影片流。

　　利用Intel oneVPL，媒體串流和傳輸軟體堆疊可以面向包括AV1在內的所有主流編解碼器進行解碼和編碼加速。流媒體發行商可以在FFmpeg或GStreamer這兩大領先多媒體處理框架中進行選擇，它們均可透過oneVPL針對英特爾CPU和GPU進行加速。英特爾還提供了開放視覺雲（Open Visual Cloud），這是一套用於媒體、分析、圖形和沉浸式媒體的開源軟體堆疊，它針對雲原生部署進行了最佳化，使其能夠在FFmpeg和GStreamer框架內執行。

　　 全堆疊虛擬桌面基礎架構支援（VDI）

　　過去兩年，隨著遠端辦公需求的增加，虛擬桌面基礎架構（VDI）和裝置即服務（DaaS）迎來了快速增長（最近一項研究表明增長超過11%）。現代作業系統和應用程式對圖形處理的要求越來越高，顯示器的解析度也隨之提高；GPU可以透過承載渲染和編碼功能，以更短的響應時間和更高的幀率來改善使用者體驗。由此釋放出來的CPU處理能力可以帶來應用程式工作負載的效能提升。

　　英特爾的這款資料中心GPU還提供了靈活的虛擬GPU（vGPU）排程策略（固定的、靈活的以及硬體利用率最佳化過的時間片任務排程器），讓管理員能夠單獨微調GPU上每個虛擬機器的執行指令。目前，其他廠商的產品僅允許在所有虛擬機器的全域性設定中進行相關調整。

　　與目前市面上其他產品不同的是，英特爾不會針對基於硬體的可擴充套件I/O虛擬化（SIOV）額外收取任何軟體授權費，這將有助於相關提供商降低虛擬化部署的總成本。

　　 全堆疊媒體分析支援

　　每個在視覺媒體場景執行的推理都需先經過影片解碼和預處理，然後才能交給AI模型進行下一步操作。整合兩顆GPU的75W功率版本ATS-M能夠在計算和解碼能力上實現很好的平衡，且不受媒體限制。因此，它能夠針對媒體分析類的工作負載提供良好的擴充套件性，為客戶提供更高的流密度和更低的成本。

　　在使用oneVPL對於影片流的解碼和編碼進行加速的同時，oneDNN（oneAPI深度神經網路庫）可針對核心進行AI最佳化，加速面向TensorFlow或PyTorch框架的推理模型；也可透過OpenVINO的模型最佳化器和推理引擎，進一步加速推理以及客戶工作負載的部署。上述AI和媒體軟體以及堆疊的組合可以在至強處理器和英特爾資料中心GPU之間無縫執行。

　　代號為Arctic Sound-M的英特爾資料中心GPU已經獲得超過15款來自業界領先合作伙伴的設計，並將於2022年第三季度釋出。