¿Intel a la altura de AMD y NVIDIA en GPU gaming? Mira su arquitectura

¿Intel a la altura de AMD y NVIDIA en GPU gaming? Mira su arquitectura

Redacción

A finales de los años 90 Intel nos dio una enorme decepción, tras pactar con Real3D, la antigua Lockheed Martin, todo el mundo se esperaba una aceleradora 3D de alto rendimiento. No obstante las Intel i740 fueron un fiasco enorme. Tras más de veinte años, Intel vuelve al ruedo de las tarjetas gráficas gaming con su Intel ARC Alchemist del que os vamos a describir su arquitectura.

Desde hace más de una década el rendimiento en un PC no solo es cosa de la CPU, sino que la GPU. Esta última también toma parte a la hora de acelerar la ejecución de los programas y no solo para renderizar gráficos, ya que a día de hoy existen centenares de aplicaciones que para acelerar sus algoritmos en paralelo hacen uso de la capacidad de procesamiento en paralelo de las GPU para conseguir el máximo rendimiento.

El hecho de que Intel se quedará atrás suponía que sus rivales directas y en especial AMD tuvieran ventaja. Gracias al excelente rendimiento de GPU en AMD han obtenido varios contratos del gobierno de los Estados Unidos para el desarrollo de superordenadores. Todo ello en medio del paradigma que es la carrera para llegar al ExaFLOP de potencia de cálculo.

CPU GPU

Esto fue el punto de inflexión para Intel, quien contrató a Raja Koduri desde AMD y montó un equipo a su alrededor con un objetivo. La creación de una arquitectura gráfica escalable que le permitiese competir contra AMD y NVIDIA, desde las GPU integradas en las CPU hasta las GPU HPC. Todo ello sin olvidarnos de las tarjetas gráficas para gaming. Donde las Intel ARC Alchemist son la primera generación con las que Intel pretende recortar cuota de mercado a sus rivales.

Un viaje a la arquitectura del Intel ARC Alchemist

Intel ARC Alchemist drones

Como si nos eleváramos en el aire cada vez más, vamos a desglosar los diferentes componentes que forman parte de la primera GPU para gaming entusiasta de Intel. Empezando desde lo específico para ir a lo global y para que podáis comprender cuál es la organización o arquitectura de la arquitectura Intel ARC Alchemist y cómo se compara con sus contrapartidas de NVIDIA y AMD. Se trata de una GPU Gaming que pese a estar construida por Intel será fabricada en el proceso N6 de TSMC.

La arquitectura Intel ARC Alchemist la veremos tanto en tarjetas gráficas dedicadas para PCs de escritorio como en portátiles gaming en diversas configuraciones donde el ancho de banda de cada una de ellas así como la cantidad de Render Slices variará. Siendo la versión con 8 Render Slices la más avanzada de todas ellas. Se espera su fecha de lanzamiento para una vez entrado el 2022.

El Xe-Core, la base del Intel ARC Alchemist

Xe Core

Lo primero que tenemos que tener en cuenta es que los llamados EU Cores han desaparecido para ser reemplazados por los Xe Cores, pero no son lo mismo, ya que cada Xe Core equivale a la Compute Unit de AMD o al SM de NVIDIA, pero con una serie de cambios que hay que destacar y es que Intel ha dejado fuera al Sampler o unidad de texturas y otras unidades de función fija. No las ha descartado, sino que así lo tienen más fácil para la creación de GPUs no dedicadas a gráficos.

Cada Xe-Core en el Intel ARC Alchemist está compuesto por 16 Vector Engines, cada uno de ellos es una unidad SIMD de 256 bits y por tanto está compuesta por 8 ALUs de coma flotante de 32 bits haciendo un total de 128 unidades de cálculo por Xe-Core. Una proporción equivalente a existente en las NVIDIA RTX 3000 y el doble que en AMD RDNA 2.

En cuanto a las unidades XMX son equivalentes a los Tensor Core de NVIDIA y por tanto están pensadas para acelerar el cálculo con matrices, ideales para algoritmos basados en redes neuronales convolucionales. En lo que a potencia bruta se refiere, las unidades XMX tienen el doble de potencia de cálculo que sus equivalentes en las NVIDIA RTX 3000. Aunque al igual que la arquitectura de NVIDIA, parece ser que estas unidades comparten los registros y el planificador con los Vector Engines. Estas unidades serán clave para su algoritmo XeSS, el cual es el arma de Intel frente al Intel

Cachés de primer nivel, unidad de texturas y Ray Tracing

Ray Tracing arquitectura Intel Arc

Sin salirnos del Xe-Core podemos observar que tanto la caché de primer nivel de instrucciones como la de datos se encuentran dentro de cada Xe-Core. Esto es un elemento diferencial respecto a NVIDIA y AMD, ya que su caché de instrucciones suele ser compartida por dos unidades equivalentes. Otro cambio respecto a la caché de primer nivel viene en comparación con anteriores arquitecturas de Intel.

Hasta sus GPU de la Gen 11, Intel había separado la caché para texturas de la caché de datos. Algo que no es habitual hacer, ahora no solo la han unificado, sino que la memoria local comparte el mismo espacio que la caché de datos. Por lo que los desarrolladores pueden escoger cuánto se asigna a la caché L1 de datos y cuanto a la memoria local. La cual no es una caché, sino una pequeña RAM para almacenar de manera temporal ciertas variables e interconectar entre sí las diferentes unidades.

La caché de datos se utiliza por la unidad de texturas, llamada Sampler por la propia Intel y la unidad para la intersección en el Ray Tracing. Esta última parece ser más avanzada que la de AMD al estar separada de la unidad de texturas y poder realizar por sí misma el recorrido de la estructura de datos que es el árbol BVH. Por lo que es más parecida al RT Core de NVIDIA, pero desconocemos por el momento cuál es su rendimiento, pero dado que el lanzamiento de la arquitectura es para 2022 esperamos un rendimiento equivalente a la de las NVIDIA RTX 3000 en ese aspecto.

Muchos Xe-Cores hacen un Render Slice

Arquitectira Intel ARC Render Slice

El Render Slice es un conjunto de unidades que reúnen en su interior tres unidades de función fija nombradas por Intel como Geometry, Rasterizer y HiZ. Las cuales se encargan de una serie de funcionalidades comunes en todas las GPU y que son esenciales para mostrar gráficos a tiempo real.

Rasterización Función Fija

El primero de ellos es la unidad de rasterizado o Rasterizer y se encarga de la tarea común de proyectar la imagen sobre la pantalla y convertir la geometría de la escena en 3D que está compuesta por vértices a un espacio cartesiano en dos dimensiones compuesto por píxeles o fragmentos. Al igual que el resto de unidades de rasterizado modernas, Intel ha adoptado el rasterizado por tiles sobre la caché LLC de la GPU.

Teselación Adaptiva

El segundo es la clásica unidad de teselación que utilizan muchos juegos para añadir densidad geométrica en los juegos. La cual es llamada Geometry, desconocemos si es un Geometry Engine contemporáneo como el que llevan las GPU de AMD y NVIDIA, pero suponemos que si desde el momento en que este tipo de unidades es esencial para el Mesh Shading. Y no olvidemos que Intel ARC Alchemist soporta DirectX 12 Ultimate.

Hi-Z

La tercera unidad se llama Hi-Z, hay que tener en cuenta que cuando se realiza el rasterizado lo que se hace es generar el Z-Buffer o búfer de profundidad, que lo que hace es almacenar la distancia a la que están respecto a la cámara. La idea del Hi-Z es que en vez utilizar un gran búfer de imagen como Z-Buffer lo que hacemos es hacer uso de una jerarquía de los mismos para acelerar el acceso al mismo. Hay que tener en cuenta que muchos algoritmos de los juegos como por ejemplo los tradicionales mapas de sombras lo utilizan y también es esencial para el Occlusion Culling. El cual le permite a la GPU eliminar los fragmentos con un valor Z más alejado de la cámara.

Tampoco sin salirnos del Render Slice tenemos a los Pixel Backend, el nombre que le ha dado Intel a las clásicas unidades encargadas de generar el búfer de imagen final. Al final del pipeline, cuando el Pixel Shader ha dado color a cada píxel lo que hace es enviarlo al Pixel Backend y de ahí a la caché L2 de la GPU o la memoria.

Varios Render Slice y la caché L2 hacen una GPU

Alchemist Arquitectura

Si nos elevamos aún más podemos ver la arquitectura del Intel ARC Alchemist en todo su esplendor, compuesta por 8 Render Slices y una enorme caché de segundo nivel como LLC del sistema. La cual se encarga de dar coherencia de caché a todas los Render Slice que forman parte de la GPU. Al igual que el resto de las GPUs contemporáneas varias unidades en el Intel Xe HPG importan y exportan datos a la caché L2, por lo que su funcionamiento no tiene más secreto.

¿Qué unidades tienen contacto con la caché L2? Pues las siguientes:

  • Las cachés de primer nivel en cada Xe-Core
  • Las unidades de función fija que os hemos comentado antes: Geometry, Rasterizer y Hi-Z
  • Los Pixel Backend.

En cuanto al motivo por el cual decimos que es casi toda la GPU y por qué hemos de tener en cuenta que Intel lanzará sus primeras GPU Intel ARC Alchemist en el primer trimestre de 2022 y aún tienen datos que revelar sobre la misma. Entre ellos la configuración del procesador de comandos y los clásicos aceleradores de toda GPU como son el controlador de pantalla, el códec de video, las unidades DMA y cualquier otra unidad que Intel no ha revelado todavía.

Esto es todo lo que podemos decir hasta el momento de la nueva arquitectura de Intel.

¡Sé el primero en comentar!
Logo hardzone.es
Navega gratis con cookies…

Navegar por hardzone.es con publicidad personalizada, seguimiento y cookies de forma gratuita. i

Para ello, nosotros y nuestros socios i necesitamos tu consentimiento i para el tratamiento de datos personales i para los siguientes fines:

Las cookies, los identificadores de dispositivos o los identificadores online de similares características (p. ej., los identificadores basados en inicio de sesión, los identificadores asignados aleatoriamente, los identificadores basados en la red), junto con otra información (p. ej., la información y el tipo del navegador, el idioma, el tamaño de la pantalla, las tecnologías compatibles, etc.), pueden almacenarse o leerse en tu dispositivo a fin de reconocerlo siempre que se conecte a una aplicación o a una página web para una o varias de los finalidades que se recogen en el presente texto.

La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias./p>

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

O sin cookies desde 1,67€ al mes

Por solo 1,67€ al mes, disfruta de una navegación sin interrupciones por toda la red del Grupo ADSLZone: adslzone.net, movilzona.es, testdevelocidad.es, lamanzanamordida.net, hardzone.es, softzone.es, redeszone.net, topesdegama.com y más. Al unirte a nuestra comunidad, no solo estarás apoyando nuestro trabajo, sino que también te beneficiarás de una experiencia online sin cookies.