过去几年以来,英特尔公司一直不遗余力地强调其进军离散GPU市场的计划,目标自然是阻击已经在消费级PC以及数据中心领域大放异彩的AMD与英伟达显卡。从历史角度来看,英特尔公司其实习惯于藏起前瞻性产品的细节信息,并在临近上市时突然公布,从而获得爆炸式的宣传效果。但作为GPU市场上的后发者,英特尔与PC游戏以及技术爱好者社区进行了直接接触,解答并提出关于离散GPU计划的问题,甚至先后披露了上市策略、下一代GPU架构、即将实现的功能与性能目标乃至未来显卡设计的渲染图。这一系列操作下来,实在让人有点不太适应。
英特尔离散GPU概念图。
英特尔曾经表示,计划在2020年年内正式进军离散GPU市场。为此,芯片巨头当然需要提前准备,确保已经完成能够接受验证测试与试用的内部可用芯片方案。就目前来看,英特尔方面似乎做好了战斗准备。事实上,在最近的财报电话会议上,英特尔公司CEO Bob Swan确认了其下一代离散GPU(从技术角度讲,这也是英特尔首款离散GPU)已经完成工厂试生产并开始接受初步通电验证。
在会议当中,Swan表示“今年第三季度,我们还发布了首款10纳米Agilex FPGA。2020年,我们将继续通过多款振奋人心的新产品扩展10纳米产品组合,其中包括AI推理加速器、5G基站SOC、用于服务器存储及网络的至强CPU,外加一款离散GPU。本季度,我们已经成功完成了首款离散GPU,即DG1的通电测试。”Swan又进一步补充称,这一成就堪称“重要的发展里程碑”。
几个月之前,泄露的英特尔显卡驱动程序信息让我们得以一窥下一代Rocket Lake处理器的真容,其指向的正是第12代英特尔GPU。当时,人们猜测新一代GPU将包含128到512个处理单元,用于提供低功耗与高功耗两种图形解决方案。其中一款GPU将带有DG1标识,因此目前芯片巨头强调的离散解决方案可能正是上述设计的一款衍生产品。当然,作为第一款离散GPU,DG1有可能只是入门级产品,甚至是单纯的开发工作。
就在Swan发布声明的同时,Twitter上也出现了英特尔图形技术团队几位主要成员的神秘推文。英特尔公司高级副总裁、首席架构师兼架构、图形与软件总经理Raja Koduri在Twitter上发文称,“ It’s been quite a Dash”。有人猜测,大写Dash中的“D”肯定有着某种含义。截至目前,大多数关注者已经认定DG1代表的是“离散GPU 1号”,但D也有可能代表Dash、也就是破折号。英特尔公司图形与视觉技术高层总监Chris Hook则在推文中指出,“它活了!”这显然是取自小说《弗兰肯斯坦》中,科学怪人在通电后获得生命的重要瞬间。
英特尔公司图形技术与产品集团副总裁Ari Rauch则就离散GPU发表了多条推文,他的表述可就直白多了。一条推文提到,“我为我们工程技术团队达成的DG1发展里程碑感到自豪。我们还有很长的路要走,但现在的这一步无疑至关重要。”其他英特尔人士也发表了类似的观点。
英特尔公司Ari Rauch接连发推。
由于Swan在今年第三季度(截至9月30日)的财报电话会议上披露了DG1项目,我们可以假定英特尔已经在10月之前完成了这款离散GPU的开机通电验证。换句话说,又是近一个月过去,英特尔方面可能已经开始在该GPU上运行3D应用进行实际测试。当然,这一切都只是猜测。
无论实际情况如何,英特尔公司的离解GPU计划确实在不断推进;而且几乎可以肯定的是,目前的所有努力,都是为了实现芯片巨头定下的2020年发布离散Xe GPU的目标。
好文章,需要你的鼓励
本文探讨如何使用生成式AI和大语言模型作为倾听者,帮助用户表达内心想法。许多主流AI如ChatGPT、Claude等被设计成用户的"最佳伙伴",或试图提供心理健康建议,但有时用户只想要一个尊重的倾听者。文章提供了有效的提示词技巧,指导AI保持中性、尊重的态度,专注于倾听和理解,而非给出建议或判断。同时提醒用户注意隐私保护和AI的局限性。
北京大学团队开发出WoW世界模型,这是首个真正理解物理规律的AI系统。通过200万机器人互动数据训练,WoW不仅能生成逼真视频,更能理解重力、碰撞等物理定律。其创新的SOPHIA框架让AI具备自我纠错能力,在物理理解测试中达到80.16%准确率。该技术将推动智能机器人、视频制作等领域发展,为通用人工智能奠定重要基础。
人工通用智能和超级人工智能的出现,可能会创造出一种全新的外星智能形态。传统AI基于人类智能模式构建,但AGI和ASI一旦存在,可能会选择创造完全不同于人类认知方式的新型智能。这种外星人工智能既可能带来突破性进展,如找到癌症治愈方法,也可能存在未知风险。目前尚不确定这种新智能形态是否会超越人类智能,以及我们是否应该追求这一可能改变人类命运的技术突破。
香港大学和蚂蚁集团联合推出PromptCoT 2.0,这是一种让AI自动生成高质量训练题目的创新方法。通过"概念-思路-题目"的三步策略,AI能像老师备课一样先构思解题思路再出题,大幅提升了题目质量和训练效果。实验显示该方法在数学竞赛和编程任务上都取得了显著提升,为解决AI训练数据稀缺问题提供了新思路。