الذاكرة المشتركة لا تنفصل عن حلول الرسومات المدمجة في المعالجات وتمثل نقطة رئيسية من حيث العمل على الذكاء الاصطناعي.
قبل بضعة أسابيع ، الرئيس التنفيذي اعترف بأن شركته قد فاتتها التحول إلى الذكاء الاصطناعي ، تاركة منافسين مثل NVIDIA ، وبدرجة أقل ، AMD للسيطرة على صناعة لم يكن أحد يراهن عليها تقريبا قبل عقد من الزمان فقط. على الرغم من أنها ليست قريبة من القدرة على العودة إلى مستوى مروج GeForce ، إلا أن Intel لا يزال لديها بعض الأوراق للعب من خلال المراهنة ، على سبيل المثال ، على الذكاء الاصطناعي الوكيل ، وهو قطاع ناشئ للتو وحيث يجب أن يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل تماما ، دون توجيه بشري أو تحقق.
ميزة مشاركة ذاكرة GPU Override © Intel
أثناء انتظار تطور هذا القطاع ، لا يزال يتعين على Intel إيجاد حلول حتى تتمكن منتجاتها الحالية من تقديم بديل لائق على الأقل. للقيام بذلك ، تخطط Intel لتعزيز الأداء الذي تم الحصول عليه في الذكاء الاصطناعي المحلي على رقائق Core Ultra الخاصة بها. للقيام بذلك ، يجب أن يكون حل الرسومات المدمج في هذه المعالجات أكثر حرية في أفعاله ، وأقل تقييدا بالحدود التقنية للمكونات التي لم يتم تصميمها لهذا النوع من المهام. لذلك ، مثل أي حل رسومات متكامل ، يستخدم Core Ultra iGPU ذاكرة مشتركة - جزء من ذاكرة النظام المخصصة لوحدة معالجة الرسومات - والتي غالبا ما تقتصر على 10 أو 15٪ من ذاكرة الوصول العشوائي. في أفضل الأحوال ، يمكنك الدفع مقابل ما يصل إلى 25٪.
من خلال تحديث جديد لبرنامج الرسومات الخاص بها ، تقترح Intel المضي قدما من خلال دمج ما يسمى بميزة تجاوز ذاكرة GPU المشتركة. باختصار ، تتيح الوظيفة تجاوز الحدود المذكورة أعلاه. في الواقع ، من الممكن تحقيق تخصيص ذاكرة مشتركة بنسبة 87٪ من ذاكرة الوصول العشوائي للنظام. بالطبع ، يجب الانتباه إلى هذا الإعداد بحيث يتوافق مع الاحتياجات الحقيقية للتطبيقات المستخدمة ، لكن Intel تشير إلى أنه في مهام الذكاء الاصطناعي المحظورة حاليا بمقدار الذاكرة المتاحة ، يكون الكسب حقيقيا. إلى اختباراتك...
