Microsoft, en collaboration avec les fabricants d’ordinateurs portables et de processeurs, prévoit l’arrivée du soi-disant PC AI (et Apple préparerait également sa propre version lors de la sortie des processeurs M4). Ces appareils auront besoin de performances nettement supérieures pour exécuter des réseaux neuronaux avancés localement sur leur propre matériel. Intel se vante désormais des performances des prochains processeurs Lunar Lake, qui arriveront sur les appareils mobiles sous le nom de Core Ultra de deuxième génération à la fin de l’année.
Lunar Lake sont des processeurs chiplet utilisant le processus de fabrication 3 nm de TSMC, qui seront commercialisés fin 2024 ou début 2025 en tant que Core Ultra de deuxième génération et seront spécialisés dans le segment mobile, tandis que des processeurs plus puissants seront fournis par l’architecture sœur Arrow Lake dans la même génération.
Intel a récemment déclaré que Lunar Lake devrait avoir des performances d’IA en TOPS plus de trois fois supérieures à celles du Core Ultra de première génération (Meteor Lake), qui n’a que 10 TOPS, mais n’a pas partagé le nombre exact. Lors de l’événement Vision 2024, où il a également annoncé des processeurs Meteor Lake 4 nm pour le socket LGA 1851, le PDG Patrick Gelsinger a révélé que les performances atteindraient 45 TOPS, ce qui est censé être la référence de Microsoft en matière d’intelligence artificielle locale.
Mais Gelsinger a maintenant indiqué un autre chiffre plus intéressant : les performances globales de l’ensemble de la plate-forme, ce qui signifie inclure les cœurs CPU et GPU. C’est ainsi que le processeur mobile Lunar Lake est censé atteindre plus de 100 TOPS. Si l’on considère que les cœurs de processeur dotés uniquement d’instructions SIMD AVX2 et VNNI256 de 256 bits sont susceptibles de fournir uniquement des unités TOPS, il s’ensuit que les graphiques Lunar Lake intégrés pourraient fournir environ 50 TOPS (sinon plus) de performances pour les applications d’IA.
Beaucoup de bons iGPU dans Lunar Lake ?
Si nous laissons de côté l’IA un instant, cela pourrait signifier que le processeur dispose d’un GPU très puissant avec lequel il pourrait surprendre, par exemple, dans les ordinateurs de poche de jeu (si cela suffira à surprendre AMD est une autre question). Les performances de l’IA dans TOPS signifient généralement des opérations avec des valeurs entières de 8 bits (INT8). Si ces performances ont été fournies sur les unités XMX, cela ne dit pas grand-chose sur les performances graphiques standard, mais attention : pour les graphiques intégrés dans Meteor Lake, Intel a abandonné les XMX car ils dupliquent la fonction du NPU. La même chose pourrait donc être faite avec Lunar Lake, qui utilise cependant déjà la nouvelle architecture Xe2 LPG (Battlemage), de sorte que les hypothèses basées sur la génération actuelle de GPU Intel Arc et Meteor Lake pourraient ne pas s’appliquer (pour le meilleur ou pour le pire).
Processeur Intel Lunar Lake présenté au CES 2024. Mémoire sur l’emballage visible
Auteur : Intel
Si Lunar Lake ne dispose pas de XMX et atteint 50 TOPS sur ses unités de calcul classiques, alors les performances du GPU en valeurs FP32 pourraient être d’environ 12,5 TFLOPS (puisque les unités SIMD sont 4 fois plus puissantes avec des opérations de type de données quart de largeur). Et ce n’est pas mal du tout pour un GPU intégré, le Ryzen 8000 “Hawk Point” devrait avoir 8,3 TFLOPS sur une carte graphique Radeon 780M, et c’est après avoir pris en compte l’architecture à double problème RDNA 3 sans cette fonctionnalité, dont l’avantage pratique est. limité, ce serait la moitié (bien que cela puisse être similaire avec TFLOPS pour Battlemage et Lunar Lake). À propos, le Ryzen 9 8945HS mobile (actuellement le processeur pour ordinateur portable le plus puissant de la gamme AMD) a des performances totales de plate-forme officiellement déclarées de 39 TOPS, contre >100 TOPS pour Lunar Lake. Mais AMD pourrait également lancer une nouvelle génération de Strix Point. d’ici là.
Il est donc possible que les graphiques de Lunar Lake soient étonnamment gonflés, et si Intel parvient à obtenir une bonne stabilité et une optimisation des pilotes à temps, il pourrait s’agir d’un si petit monstre de jeu mobile. Il y a donc une autre possibilité à laquelle vous devez faire attention : si les 100 TOPS étaient en opérations INT4, alors les performances graphiques en FP32 ne seraient que la moitié de celles-ci, soit environ 6,25 TFLOPS). Voyons s’il y a un piège là-dedans…
Par conséquent, paradoxalement, Lunar Lake pourrait être complètement à l’opposé de ce que l’on attend d’Intel historiquement – c’est-à-dire qu’il pourrait être plus faible principalement en termes de performances du processeur (par rapport aux performances élevées du GPU et du NPU), où il n’offre que quatre gros cœurs et quatre processeurs. de petits E-Cores, qui d’un point de vue traditionnel pourraient probablement être décrits comme l’équivalent de six gros cœurs.
Cependant, l’architecture E-Core des processeurs Lunar Lake et Arrow Lake serait grandement améliorée (il y a des rumeurs selon lesquelles elle pourrait même montrer plus d’avancées que le nouveau P-Core), il est donc possible que le SoC soit capable de fournit plus de puissance qu’il n’y paraît d’après les informations sèches selon lesquelles il a une configuration 4+4. Bien sûr, nous ne savons pas dans quelle mesure Lunar Lake sera capable de réaliser les performances potentielles dans le cadre de la consommation limitée avec laquelle il devra fonctionner sur les ordinateurs portables.
Les performances globales de l’IA peuvent être une mesure délicate
Il convient de noter qu’il y a toute une question de savoir si des applications seront même capables d’utiliser l’ensemble des “performances de la plate-forme” ainsi indiquées, comme ces 100 TOPS, c’est-à-dire les performances combinées du CPU, du GPU et du NPU. En effet, ils devraient répartir leurs calculs entre différents backends informatiques avec des accès mémoire différents et des architectures différentes, sans parler du fait qu’il s’agit de dispositifs différents qui ne sont en aucun cas connectés entre eux.
Habituellement, les applications n’auront probablement pas de difficultés avec cela et fonctionneront soit uniquement sur le GPU, soit uniquement sur le NPU, éventuellement avec l’aide du processeur ou du GPU pour une partie des calculs auxiliaires, du prétraitement et de diverses opérations de service qui ne s’exécuteront pas directement sur le matériel de la matrice NPU ou sur le GPU. Bien sûr, beaucoup dépendra également des backends pour lesquels l’application sera écrite et déboguée, pour cette raison, le matériel spécialisé qui pourrait théoriquement piloter certaines IA peut parfois rester inutilisé.
Source: Le matériel de Tom
2024-04-16 11:09:59
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