我們在很多場合中不止一次提到過Intel Arc銳炫顯卡是一款會成長的GPU，在推出僅一年多的時間內，Intel Arc就歷經了數次重大升級，包括對DX11、DX9主流遊戲的不斷優化，新遊戲發售當天即刻適配等。在Intel Arc發售以來，已經有超過30次的驅動更新，已經頗有當年A/N卡驅動大戰，驅動大戰的味道。
而就在最近，在英特爾大灣區科技創新中心的英特爾技術分享會上，Intel Arc再次放出接大招，包括DX9、DX11和DX12遊戲性能再次提升，並推出了全新的GPU Busy性能指標參考，Apple ProRes到AV1的高效轉碼，以及包括包括ChatGLM-6b、Llama 2-13b在內的AI生成式內容創作。
海量的功能和技術更新讓筆者忍不住看了一下現在Intel Arc A380僅有三位數的實際售價，嘖嘖，真的是Arc用戶血賺的節奏。
GPU Busy：提升響應新法寶
如何降低遊戲中可能遇到的各種延遲響應是每一家GPU廠商在提升技術和驅動時需要先考慮的問題。比如NVIDIA Reflex會考慮I/O輸入到顯示器輸出過程中的整體系統響應表現，其中有一種情況是，如果遇到CPU性能太強勁，比如Core i9，那麼就會通過CPU Boost來降低CPU速度來確保GPU跟上節奏。
讓CPU受限或者性能過剩，顯然都是不對的。過往的大部分遊戲情況中，如果在Core i5上就能運行很好的遊戲，在Core i7和Core i9中很可能提升不明顯，原因是CPU與GPU之間沒有一個均衡的解決方案，而隨着英特爾優化驅動的引入，這個問題得到了很好的解決，特別是引入的GPU Busy性能指標檢測，就能很好的觀測到這一點。
解鈴還須繫鈴人，CPU和GPU之間搭配的問題，實際上還是需要CPU與GPU之間溝通優化來解決。也就是降低CPU在每幀上花費的時間，並且縮短與GPU的溝通延遲，因此就引出了CPU中的Frametime概念。
不同於GPU在顯示過程中的大規模並行處理，遊戲單幀畫面在CPU中需要歷經遊戲邏輯處理、物理計算、調用I/O、命中檢測等等，而後纔是調用渲染器將當下的遊戲狀態傳遞給GPU進行下一步操作。
但在動輒5GHz的時代，當下想讓GPU趕上CPU的頻率是不可能的，在執行的過程中，CPU會執行一段Wait的命令，等待GPU回饋之後再進行下一個流程。顧名思義，Wait就是CPU在等待GPU做出反應，而這個過程也包含在Frametime的過程中，導致Frametime的實際時間被延長。
當CPU的Frametime大於GPU渲染時間，英特爾就會將其稱爲GPU Busy。是的，這個時候GPU真的很忙。
而原則上，Frametime時間與GPU渲染時間同步，才能保持效率最大化，不會有單方面的處理單元瞎忙活，費力不討好。因此Intel在最新一版的驅動中降低了CPU Frametime，特別是其中Wait的過程，並且消除一些無意義的行爲，讓每一次執行變得更爲高效。
通過對比可以看到，Frametime在《守望先鋒2》1080p Ultra畫質下成功降低了CPU Frametime與GPU渲染之間不同步的問題，並將Frametime響應時間從原本的6-10ms，降低至5ms左右，可以說進步是相當巨大的。
同時這意味着如果與高性能CPU搭配，CPU與GPU之間達到平衡，也可以給GPU帶來更多提升的機會。
重點是GPU Busy是個通用性的概念，它不侷限於英特爾的CPU和GPU中，而是可以檢測到不同品牌CPU、GPU之間的配合，比如Intel CPU+NVIDIA GPU，Intel CPU+AMD GPU，AMD CPU+Intel GPU等等。在最新一版本的PresentMon Beta監測工具工具中，英特爾已經將GPU Busy作爲一個獨立的檢測項，在遊戲的過程中提供CPU與GPU之間匹配度的參考。
DirectX 11體驗再提升
讓我們把目光放回Intel Arc。我們知道Intel Arc在設計之初是針對DirectX 12進行硬件設計的，但顯卡適配本質上是個經驗與體力活，特別對於Intel Arc沒有出生之前的遊戲適配，實際上會存在很多困難。就好比一個英語專業的大學生，畢業之後爲了獲得更好的工作機會，必須重新去學習文言文。
從實際情況來看Intel Arc在推出的一年多的時間內，表現得很好。英特爾首先對DirectX 9驅動進行了重構，放棄了之前轉換層兼容的低效模式，從而獲得43%以上的平均性能提升。
但只有DirectX 9是不夠的，因爲DirectX 11也佔據了主流遊戲的半壁江山，比如時下火熱的《永劫無間》，不要看宣傳說即將支持DirectX 12，支持光追等大量新技術，實際上它現在仍然是基於DirectX 11的遊戲。同等性能GPU下，你振刀的效率低於對手，那作爲玩家的你肯定是無法忍受的。
現在Intel Arc針對DirectX 11再讀給出更新，這也是在第一季度驅動更新之後，Arc針對DirectX 11的再次加強，從Intel官方數據來看，所測試的11款遊戲幀率平均提升幅度將近20%。
而我們常說的1% Low幀，或是99th Percentile情況也更爲明顯，提升幅度也有20%，最高提升可達45%。而所有的測試都是在Intel Core i5-13400F搭配Intel Arc A750完成，可見Arc驅動的成熟度仍在在不斷提升，現在已經有了很好的執行效率，並且未來的表現可能還會更好。
生成式AI：用輕薄本也能跑
一旦提到大語言模型，我們第一個反應是Grace Hopper集齊一套，上千萬美元投資使勁砸，跟我們普通消費者沒什麼直接關係。相比之下，英特爾的想法其實會更激進一些，就是在離線狀態下，也能讓普通消費者體驗到本地生成式AI帶來的優勢和高效。換而言之，英特爾已經着手將AIGC應用到了我們現在常見的輕薄型筆記本上。
在現場，英特爾給我們展示了兩個DEMO。一個是當下喜聞樂見的Stable Diffusion，另一個則是基於ChatGLM-6b、Llama 2-13b的計算。對於開源的AIGC，英特爾的態度顯得非常積極，同樣也得益於OpenVINO優秀的兼容性以及對開發者的友好。
其中Stable Diffusion使用了社區中火熱的Automatic1111模型，將一段推理關鍵詞交個Core i7-13700H的輕薄本來執行。英特爾還特別強調了，利用OpenVINO加速的Stable Diffusion在配置過程中，只添加了一行代碼，就能實現PyTorch模型的加速。
整個過程只依靠Core i7-13700H的核顯來完成，一張512x512分辨率的圖片實現時間爲17秒左右，與獨顯比起來算不上快，但是對於移動過程中臨時生成一張圖片而言，已經完全足夠。
如果是使用獨顯的Arc A770作爲比較，同等條件下生成所需時間則只需要2秒，生成速率大概在9.65it/s左右，也就是每秒迭代9.65次，是個不錯的成績。
另外一個演示則是基於ChatGLM-6b、Llama 2-13b的表現。同樣是Core i7-13700H搭配Xe核顯。其中ChatGLM-6b可以做到首個token生成first latency 241.7ms，後續token平均生成率after latency 55.63ms/token。同時Llama 2-13b則執行了更爲複雜的中文與英文生成，在幾乎不影響閱讀速度的情況下，筆記本也能夠做到快速的生成效果。
順帶一提，ChatGLM-6b、Llama 2-13b中的b是billion的意思，即ChatGLM的60億參數版本，和Llama 2的130億參數版本，前者由清華大學知識工程和數據挖掘小組開發，後者由Facebook，也就是現在的Meta開發，均爲開源。
而根據現場演示，英特爾輕薄本最高可以做到StarCoder-15.5b規模的大語言模型LLM推理演示，將近160億個參數是目前13代酷睿輕薄本執行的天花板，已經非常驚人。這也讓我們看到輕薄本實際上已經具備了一定的AIGC實際應用體驗，在未來不同場景、客戶端中，通過AIGC替代繁瑣的人工，實現更高效的內容創作已經近在咫尺。
寫在最後：Intel Arc進階時
在遊戲和AIGC之外，Intel還在現場利用Arc A770進行了通過單一攝像頭實現人物動作的3D數字重建，通過抓去27個骨骼點實現快速的虛擬人物生成、渲染，並且流暢度達到70FPS。
同時利用Arc A380在極短的時間內完成Apple ProRes到AV1的高效轉碼，效率甚至高過NVIDIA GeForce RTX 4090，確是讓人倍感意外。
不僅如此，英特爾還在積極設計單槽GPU，計劃在未來一段時間中，讓Intel Arc向邊緣計算進一步擴展。
由此可見，Intel Arc仍然處在一個進階狀態，英特爾進軍GPU市場不一定要與A家和N家正面硬剛，通過挖掘Xe架構的優勢，挖掘新的GPU應用與生態，給消費市場提供更豐富且高性價比的選擇，讓人更喜聞樂見。從GPU Busy提出，到DX9、DX11驅動的全面優化，以及對開源大語言模型的積極應對，對AIGC普適化給出解決方案，都已經很好證明了Intel Arc深耕GPU的決心。
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