对Intel显卡来说，现在最欠缺的是什么呢？无论是Arc图形卡、Flex数据中心加速卡，还是PonteVecchio这种绝对HPC方向的GPU，关键肯定都在软件上。说显卡，无非图形卡和HPC/AI加速两个方向。

就GPU硬件，Intel的这一代产品布局已经是相对完备的了。现在要做的，一是图形卡驱动持续更新，提升视觉、图形类应用的性能和效率——这也是过去一年，我们在持续跟进的。今年5月底，Intel召开媒体会时说自Arc显卡发布以来，其驱动更新已经达到21个版本，DirectX9老游戏效率大幅提升。

二是在生成式AI大背景下，要求GPU有能力、且面向开发者更方便地对大模型做training和inference的加速，这需要软件框架、各种库、中间件之类的工作跟进。今年Computex期间，Intel特别宣传了轻薄本的AI能力；同期的媒体会上，Intel也展示了用ArcA770加速，藉由OpenVINO插件在GIMP中跑Stable Diffusion——不过当时我们说过，这个演示看起来还相对初级。

针对这两个方向，Intel在时隔2个月后，趁着邀约参观英特尔大湾区科技创新中心的空（点这里查看英特尔大湾区科技创新中心图集），又更新了一波显卡相关的生态进度。比如说Arc显卡驱动更新了30个版本，以及重构DirectX11驱动，提升DirectX11老游戏的性能和效率；

AI方面，则就端侧做了更复杂的演示，包括ChatGLM-6B、Llama2-13b等模型在酷睿轻薄本上的推理——当然未必是ArcGPU相关的——因为这一个月，我们听到不少Intel就其CPU做高效AI推理的宣传，但GPU部分据说相比2个月前演示的性能也已经得到大幅提高——看得出来Intel在这个方向上正牟足劲往前冲。

其实在最近刚刚结束的Intel中国学术峰会上，Intel就生成式AI相关的技术，及其生态构建做了相当详实的内容分享，包括HPCAI训练方向，毕竟这是现在的大热门——很快我们会对这部分内容做单独介绍。本文就AI相关的更新，主要就谈谈客户端侧的生成式AI推理演示，这应该也是最贴近普通用户的部分。

值得一提的是，这次Intel也在分享会上特别展示了上图这张专用于边缘侧，确保7x24小时工作可靠性（应该主要是指供电设计，及板卡上的分立器件稳定、寿命与可靠性），和蓝戟合作采用涡轮风扇方案的显卡——芯片和存储具体为A77016GB；目前无更多信息，包括TDP多少。Intel表示这张卡会在9月初量产，猜测强调的主要是有高可靠性和高强度需求的边缘侧AI推理应用场景。

驱动又双叒更新了，这次轮到DirectX11游戏

先来谈谈图形渲染相关的性能提升。其实在Arc显卡今年Q1'23版本驱动更新过后，我们就已经没怎么预期Arc显卡还能通过驱动更新，换来多少游戏性能的飞跃了。Q1'23驱动更新，主要是让老游戏，尤其是DirectX9老游戏，性能得到大幅提升——当时我们在体验过后，是说更新驱动，基本等于买了张新显卡。

当时Intel主要是对DirectX9相关的驱动部分做重构——因为Intel最早发布的驱动，对于DirectX9老游戏，是基于D3D9On12中间转换层来实现向前兼容的。所以在重构DirectX9驱动后，某些DirectX9老游戏甚至能获得将近成倍的性能提升——Intel的数字是Q1'23ArcUpdate驱动更新，相比最早版本驱动，DirectX9老游戏平均性能提升43%。

这次就轮到DirectX11了。其实从我们的测试来看，Q1驱动更新也对DirectX11游戏有性能加成，只不过没有DirectX9那么明显。而这次驱动更新（名为Q3'23Update，版本号≥31.0.101.4571）过后，Intel第一方数据显示DirectX11游戏性能平均提升19%。Intel给出了11款游戏的平均帧率实测结果如下：

这个对比是基于ArcA750LE8GB测得的，相比最初版驱动，更新Q3'23驱动后不同游戏性能提升幅度在5%-33%之间。包括《英雄联盟》（DirectX11）在新驱动下，平均帧率提升11%；《原神》平均帧提升15%；《CS2》帧率提升18%；《DOTA2》帧率提升20%；《守望先锋2》帧率提升33%等...

1%low帧（99thPercentile）情况也类似，不同游戏这一数值的提升幅度在9%-45%之间，具体如下图。综合不同测试，得到1%low帧提升幅度也有20%。这个数值对实际游戏的流畅度体验是很有价值的。

Intel说之所以选择在DirectX11API部分下功夫，主要是因为DirectX11仍然有着广泛的游戏和玩家基础，像《GTA：Online（侠盗猎车手）》《DOTA2》《守望先锋2》之类的游戏有着庞大的用户基数。

但需要注意的是，看上面这组数字对比选择的CPU型号为酷睿i5-13400F。如果把CPU换成更高端的酷睿i9-13900K的话，则这些游戏的平均帧和1%low帧提升幅度会小有下降，具体如下图：

从平均帧的角度来说，酷睿i5-13400F搭配ArcA750，新旧驱动的DirectX11游戏性能提升平均19%；而酷睿i9-13900K搭配ArcA750，这个数值则在12%左右。也就是说Q3的新版ArcGPU驱动，对定位更低的CPU平台会带来更显著的性能提升。

有关这个问题，Intel给出了更详细的解释，引入了“GPUBusy”的概念。在谈GPUBusy之前多说一句，Intel在QA环节解释说，DirectX11驱动改进方向，和此前重构DirectX9驱动思路“类似”，“但不完全一样”，“也是重构了DirectX11应用层面的驱动——应用层面驱动是驱动的一部分，但并非全部”。

可能后续Intel就Arc驱动改进的技术细节，还会给出更多信息。

找到性能瓶颈，“GPUBusy”

关注游戏和图形技术的同学，应该知道“frametime”帧生成时间这个概念。处理器花在每一帧上的时间越短，自然就越好。要明确frametime的概念，需要对游戏过程中CPU、GPU的工作方式有个了解。下面这张图给出了简化的游戏过程中，CPU和GPU的工作逻辑。

“CPU首先处理游戏的逻辑部分，包括物理计算、命中检测，将目标移动到新的位置，可能还会绘制新的几何图形等——这些都构成了逻辑部分，可能还要监测鼠标、键盘。”Intel在解释这条流程链条时说，“接下来进入CPUrender部分，这部分主要是把游戏状态传递给渲染器，渲染器再将其转为标准的DirectX命令（调用）。”

“首个present出来，这个命令会继续往下走。CPU就开始等待（wait），等待present返回；随后“下一个逻辑部分、下一个present”再次进入这个流程。

在“第一个present出去之后（标准的DirectX命令，drawcall），就交给驱动——驱动需要做很多工作，比如内存管理、数据获取等等工作，包括着色器编译——驱动将其转成GPU听得懂的语言，通过命令缓冲区，传递给GPU”，“GPU就做渲染”（GPUrender）——这部分很多同学应该就比较熟悉了，最终通过framebuffer做显示输出。

这个过程里，将一帧present，到下一帧present的时间间隔称为frametime（而不是present返回，到下一个present出现）。各类游戏资源监测工具应该都是这样计算frametime的。

这个过程里，”GPU做渲染的时间，原则上应该和frametime差不多，这样GPU才算是发挥得比较好。如果frametime远远大过GPUrender的时间（定义为GPUBusy），就表明负载瓶颈在CPU上。”下面这张图给出了初版驱动（3490）下，《守望先锋2》游戏过程中（1080pUltra画质），不同时间点frametime和GPUBusy的差异。

图中左侧框出的部分能明确看到，两个值的较大差异，表明了“CPU受限”，”wait这块，和GPUBusy中间太久”。“关键是转成DirectX命令、交给驱动，CPU到底在等什么？”“其实驱动要处理的工作很多，包括和DirectX做交接——对此做优化，是我们工作的重点。驱动要在合理的时间内接管DirectX，更快地去做响应。”

“我们的新版驱动，和最初的驱动有很大不同。不仅去掉了毛刺，frametime也从先前的6-10ms，变为5-6ms，这个进步是巨大的。”下面这张图新旧驱动的对比，已经体现了这种变化——仍然是《守望先锋2》游戏过程里的frametime变化。“但这还是不够的，还需要看GPUBusy。”

所以新版驱动在这部分努力过后，搭配酷睿i5-13400F+ArcA750，这款游戏中的frametime和GPUBusy这两个值重合度就显得很高（如下图）；很大程度解决了CPU受限的问题。

“CPU和GPU平衡，或者说未来GPU还会有发挥空间。”所谓的“GPU还有发挥空间”是指GPUBusy这部分的时间还可以缩短，“这是另一个话题了，下个季度我们还会对这块做更详细的解释。”

就CPU侧具体如何减少“wait”时间，达成frametime的缩短，Intel方面强调，“在DirectX命令转换之后，驱动要做一些事情。驱动具体何时介入，这里面有很多事情要做。”“这个过程很复杂”；

另外上面的图“只展示了游戏主线程，还有很多辅助线程没有展示”，“很多辅助线程把DirectX11的drawcall编译为GPU认识的指令——这个编译过程，也包括数据传输过程，以前这个环节的优化度不够。这次优化，是将辅助线程的效率做了大幅提升。“

“过去DirectX9游戏性能大幅提升，和（这次）DirectX11性能大幅提升，我们攻坚的核心困难点就是CPU受限。其实ArcGPU渲染能力，rendertime是很快的——3DMark能够反映基本渲染能力。”“过去8个月，我们将CPU侧等待效率提升了N多倍，这也解释了为什么酷睿i5处理器上看起来收益最大。”

Intel自己公布了新驱动下，《CS2》游戏在选择1080pLow和1080pUltra两档画质下，frametime和GPUBusy的差异。很明显1080pLow画质下是更加CPU受限的——这符合直觉，因为低画质下GPU的工作会相对少一些——而且其实两者的frametime峰值相差并不算大。不过实际上，我们认为这个问题可能会更加复杂。

以上是Intel方面给出的有关“GPUBusy”概念的科普，未来我们或可做进一步深入研究。

大概是为了推广GPUBusy的全民理解吧，这次Intel还特别更新了PresentMonBeta版监测工具。这个工具似乎前两年就存在于Github上了。最新的beta版就有实时显示GPUBusy数值的特性——关键它还支持N和A家的卡，对DirectX9/11/Vulkan等等主流API都提供支持。有兴趣的同学可以去下载试试。PresentMon引入GPU Busy的一大价值，应该在于让玩家了解，针对特定游戏，如何搭配CPU和GPU可达到更高效。

跑在轻薄本上，现阶段的生成式AI

图形部分讲完，就该谈谈GPU的另一个职能AI了——不过不是XeSS这样的AI超分，而是生成式AI（或称AIGC）。这部分的技术相关内容，Intel在这场媒体会上，仍然没有多做介绍。

不过Intel主要给了生成式AI的现场演示：其一是跑StableDiffusion，其二是ChatGLM-6b和现在很火的Llama2-13b（最近采访国内AI芯片公司，各个都说Llama2前途无量）...真正HPC相关的training部分肯定不会放到这类活动现场来说。其实Intel就AI的野心，和英伟达一样，也是端到端全栈覆盖的pipeline；而客户端业务——主要以PC为主，显然是其倡导“AIeverywhere”的一部分。

就后者，也就是LLM的推理部分，Intel自然是要谈其主导的开源项目BigDL的——这东西的一大职能应该就是简化在端侧PC上的LLM推理。“通过BigDL-LLM库，我们可以对跑在本地的各种LLM做优化和支持。”现在Intel一直在宣传的，用轻薄本跑生成式AI，就有其功劳。

恰好近期Intel中国学术峰会上，英特尔院士、大数据技术全球CTO戴金权就在主题演讲中详细介绍了BigDL-LLM，提到“任何HuggingFacetransformers模型”支持，包括Llama、ChatGLM、MOSS、StarCoder等，“通过BigDL库，对大语言模型做量化，减轻本地硬件资源需求”。

这次媒体会上演示的，其一是ChatGLM2-6b的中文对话——跑在一台采用酷睿i7-13700H处理器，仅有Xe核显的轻薄本上。从演示来看，6b规模的推理响应速度相当快——现场看到firstlatency——也就是首个token生成时间342.22ms，afterlatency——平均token生成速率71.1ms/token。

参数规模扩大一倍，英文对话基于Llama2-13b模型做文字生成，会看到明显更加复杂的回答，但生成速度也仍然很快，至少是不影响阅读体验的程度。

另外不可或缺的肯定还有跑文生图的StableDiffusion，仍然是用OpenVINO加速——演示中当然也特别提到OpenVINO对开发者很友好，“安装方便，一行代码解决”，“应用OpenVINO，加速PyTorch模型，只新增一行代码”。跑的具体是StableDiffusionAutomatic1111。

Intel演示的推理关键词为“atallstackofpancakes,croppedfoodphotography”，生成512x512分辨率的图片。做推理的设备，一台就是酷睿i7-13700H轻薄本（不带独显），这里应该就明确用到了Xe核显加速。生成过程大约17秒。

改用ArcA770独显加速，这一例达成速率约9.65it/s（每秒迭代数），生成一张图片大约2秒多。另外Intel也演示了图生图（image-to-image），基于小木屋的图片，ArcA750以8.9it/s的速度在2秒多的时间里再绘制了一幅小木屋的图片。

光这么说，其实还是比较枯燥和无力——有条件的同学可以自己去尝试一下，毕竟就是一台轻薄本的事。Intel补充说“目前ArcGPU在所有GPU产品中的表现都是很耀眼的”，比2个多月前演示时进步了很多。据说ArcA770的生成式AI性能，已经达到RTX30808GB到308012GB之间的性能水平——这个说法还是很模糊。大概是说上述这几个典型优化过的生成式AI场景。

其实戴金权在主题演讲里还给出了StarCoder-15.5b规模的LLM推理demo，也就是说Intel轻薄本目前在BigDL-LLM的加持下，是能够做到最高160亿参数大模型的本地推理支持的。

以低门槛跑规模并不是那么大的生成式AI，在诸多领域应该都有相当大的意义。当然这件事对Intel扩张AI生态应该也非常重要。当时戴金权在会上说：“把AI大模型搬到轻薄本上，或者其他客户端、设备端的场景，我们还能做些什么？我觉得这是非常重要、可以探索的方向。”

其实在其他AI方向的应用上，前不久IntelNEX（NetworkandEdgeGroup）业务在2023英特尔网络与边缘产业高层论坛上，展示边缘侧不同行业的应用场景（顺带一说，这次我们参观的英特尔大湾区科技创新中心有个专门的展示区，其中大部分demo都和NEX产业高层论坛上的展示几乎一样，有兴趣的可以移步看一看Intel处理器在边缘端的应用）。

其中有几个例子当时就给我们留下了很深刻的印象。比如说开域展示的数字门店方案，AIBox里面只配了12代酷睿i5处理器，没有其他加速器的情况下，基于CV来进行门店管理，包括员工有没有穿制服、戴口罩，面包店的货架铺满率检测，餐厅餐桌是否清理的检测等。这样的例子还是能够说明，Intel在中间层和底层软件部分，AI方向上的努力的。

这次媒体会上，Intel又展示了ArcA770加速的人物动作3D数字重建应用：通过常规摄像头进行人物动作捕捉，抓取27个骨骼点、做3D渲染和人体重构——也就是生成所谓的数字人，在数字播放器中进行动画渲染，帧率可以达到70fps，“实时性堪称完美”。

虽说这类应用在构建“元宇宙”的问题上，丰富与多样性和N卡还是有差距；但就Arc显卡发布一年不到的生态建设水平来看，已经称得上神速了——而且是顶着图形渲染和HPCAI加速生态同时共进的巨大压力。

后续我们会对Intel的AI生态建设做更详细的报道，现在这应该也是Intel的一个重大课题了。另外基于我们手头的酷睿处理器和ArcGPU，我们也会尝试搭建生成式AI环境，来实际上手跑一跑本地的生成式AI——各位同学可以在电子工程专辑的微信视频号上期待一下。