近日,英特尔近日详细说明了如何利用多个小芯片构建即将推出的Meteor Lake处理器,使其能够混合搭配以提供不同的功能,并简化下一代Arrow Lake的推出,后者也采用了相同的结构。
英特尔在近日举行的Hot Chips大会上展示了如何使用Foveros封装技术把即将推出的CPU拼接在一起,以构建第14代Core处理器。
在该芯片封装的内部,Meteor Lake由四个不同的互连块组成,包括CPU块、图形块、SoC块和I/O扩展块,所有这些块都安装在第五个基础块上。
英特尔高级首席工程师Slade Morgan表示:“我们的目标是获得单体设计无法实现的分解收益,但始终将分解税保持在最低水平。”
“我们有一个分解的核心图块,有一个分解的图形图块,顺便说一下,图形在媒体和显示方面具有非常不同的性能特征,所以我们把它们分开了。”
早些时候有传言称,该图形块可能是由台积电为英特尔生产制造的,使用的工艺节点和计算块是不同的。英特尔首席执行官Pat Gelsinger在此前活动的主题演讲中暗示了存在这种可能性,但在这次Hot Chips上并没有提及这一点。
根据Morgan的说法,这种架构让Meteor Lake系列中不同的核心块可以具有不同的核心数、不同的缓存大小、或者是性能核心和高效核心的混搭。他说:“我们有能力灵活地、轻松地针对每个细分市场,而不会影响其他设计。”
Morgan称,在Meteor Lake系列的整个生命周期中,将提供对核心新的迭代以及新的工艺节点,一旦准备就绪,就可以将二者合并。最初发布的Meteor Lake芯片中,核心块预计是采用Intel 4工艺节点制造的7nm小芯片。
同样地,图形也是可以扩展的,Morgan称,目标是让图形性能从非常低功耗的移动配置一直扩展到与独立GPU相当的性能水平。
SoC块具有内存控制器和I/O结构等功能,专注于低功耗运行,与此同时,不同版本中也可以提供I/O扩展器,为不同的细分市场提供不同的I/O组合。基础块提供其他块之间的电源和互连,就像主板一样。
Meteor Lake的下一代是Arrow Lake,英特尔表示Arrow Lake也将采用相同的架构,但核心块采用了新的设计,是用Intel 20A工艺节点生产制造的,而且还将带来新的图形块选项。
Arrow Lake的下一代Lunar Lake还将延续这种方法,但是会转向采用Foveros封装技术的下一次迭代,凸点间距为25µm,而不是Meteor Lake的36µm。
英特尔表示,Meteor Lake芯片已经启动并在英特尔实验室中使用了,这意味Meteor Lake芯片将如预期在2023年供货,随后是2024年推出Arrow Lake,只要工艺节点没有进一步的问题。
好文章,需要你的鼓励
韩国科学技术院研究团队提出"分叉-合并解码"方法,无需额外训练即可改善音视频大语言模型的多模态理解能力。通过先独立处理音频和视频(分叉阶段),再融合结果(合并阶段),该方法有效缓解了模型过度依赖单一模态的问题,在AVQA、MUSIC-AVQA和AVHBench三个基准测试中均取得显著性能提升,特别是在需要平衡音视频理解的任务上表现突出。
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。