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英特尔®至强®可扩展处理器是面向云游戏、多媒体处理与传输、虚拟桌面基础架构和推理运算的处理器标杆，致力于为当今的媒介消费提供鼎力支持。随着当前工作负载密度和复杂程度的快速增长，以上每个细分领域都将提出不同的工作负载需求，包括从处理像素、推理和分析、到渲染新的画面内容，再到将这些像素输出至客户端设备进行查看或进一步分析。然而，目前这些工作都是通过在云端的各个独立产品来完成的。
在本届英特尔 On 产业创新峰会（Intel Vision）上，英特尔分享了其代号为 Arctic Sound-M（ATS-M）的数据中心 GPU 的更多细节。ATS-M 是一颗支持高质量转码和高性能的强大 GPU，能够提供每秒 150 万亿次运算（150 TOPS），共拥有两种配置。ATS-M 能够通过单一解决方案灵活地处理广泛的工作负载，并在不牺牲性能或者质量的同时，优化总体拥有成本（TCO）。
更多信息：欲了解关于代号为 Arctic Sound-M 的英特尔数据中心 GPU 的更多信息，以及 Business Insights Vision 上的演讲和新闻，请访问英特尔新闻中心。
面向数据中心工作负载的多用途 GPU
该英特尔数据中心 GPU 将包含两种不同的配置。150W 功率版本在一个3/4长、全高尺寸的 PCIe 4.0 加速卡中封装了 32 个 Xe 内核。75W 功率版本则在半高尺寸的 PCIe 4.0 加速卡中封装了两颗具有 8 个 Xe 内核的 GPU，共 16 个 Xe 内核。这两种配置均配备了 4 个 Xe 媒体引擎、英特尔首款面向数据中心的 AV1 硬件编码器和加速器、GDDR6 内存、光线追踪单元和内置 XMX AI 加速。
该英特尔数据中心 GPU 由完整的解决方案堆栈支持，为开发者提供了面向流媒体、云游戏和云端推理的开源软件堆栈，并广泛支持 AVC、HEVC、VP9，以及更多 API、框架和最新的编解码器。
oneAPI 为加速计算提供了高效、智能的路径，让开发者免受专有编程模型所带来的经济和技术负担。它为专用硬件的封闭编程语言供了开放的选择，即通过一套完整、可靠的工具包来完善现有编程语言和并行计算模型，从而释放硬件的全部性能，并且能够让开发者设计出开放、可移植的代码，更大限度地利用多种 CPU 和 GPU 的组合。
云游戏
全球云游戏市场呈现持续快速增长趋势，预计到2026年，其复合年增长率（CAGR）将达到 43.2%，市值将近 32 亿美元[ 《对2026年全球云游戏市场的洞见——包括英特尔、谷歌和微软等公司》——《调查与市场》，2022年1月4日。https://www.globenewswire.com/news-release/2022/01/24/2371478/28124/en/Insights-on-the-Cloud-Gaming-Global-Market-to-2026-Featuring-Intel-Google-and-Microsoft-Among-Others.html
]。英特尔可为 Windows 和 Android 云游戏平台提供支持，为广大玩家带来高品质的游戏体验。ATS-M 拥有两种不同的产品外形设计，用户可灵活地选择符合他们特定工作负载的产品配置。无论用户对峰值性能、高密度提出需求，还是期待通过一个平台满足跨智能手机和 PC 游戏的融合云游戏解决方案，这款 GPU 均可以提供出色的游戏串流体验。
全堆栈媒体流支持
该 GPU 配备了英特尔首款基于硬件加速的 AV1 编码器，可在不牺牲质量的同时，带来 30%[ 基于主张与免责声明下的性能] 比特率的提升。[ H.264/AVC声明根据https://engineering.fb.com/2018/04/10/video-engineering/av1-beats-x264-and-libvpx-vp9-in-practical-use-case/.]作为引领新一代媒体串流的 GPU，它可实现一卡同时处理多达 8 路 4K 视频流或超过30 路 1080p 视频流。在一台 4 卡服务器中，可以实现每节点处理 120 路视频流以及每机架处理 13,000 路视频流。
利用 Intel® oneVPL，媒体串流和传输软件堆栈可以面向包括 AV1 在内的所有主流编解码器进行解码和编码加速。流媒体发行商可以在 FFmpeg 或 GStreamer 这两大领先多媒体处理框架中进行选择，它们均可通过 oneVPL 针对英特尔 CPU 和 GPU 进行加速。英特尔还提供了开放视觉云（Open Visual Cloud），这是一套用于媒体、分析、图形和沉浸式媒体的开源软件堆栈，它针对云原生部署进行了优化，使其能够在 FFmpeg 和 GStreamer 框架内运行。
全堆栈虚拟桌面基础架构支持（VDI）
过去两年，随着远程办公需求的增加，虚拟桌面基础架构（VDI）和设备即服务（DaaS）迎来了快速增长（最近一项研究表明增长超过 11%[ https://www.gminsights.com/industry-analysis/virtual-desktop-infrastructure-vdi-market?gclid=EAIaIQobChMIyKDg3bLD9wIVF5BoCR2P1gbvEAAYAiAAEgK7YfD_BwE]）。现代操作系统和应用程序对图形处理的要求越来越高，显示器的分辨率也随之提高；GPU 可以通过承载渲染和编码功能，以更短的响应时间和更高的帧率来改善用户体验。由此释放出来的 CPU 处理能力可以带来应用程序工作负载的性能提升。
英特尔的这款数据中心 GPU 还提供了灵活的虚拟 GPU（vGPU）调度策略（固定的、灵活的以及硬件利用率优化过的时间片任务调度器），让管理员能够单独微调 GPU 上每个虚拟机的运行指令。目前，其他厂商的产品仅允许在所有虚拟机的全局设置中进行相关调整。
与目前市面上其他产品不同的是，英特尔不会针对基于硬件的可扩展 I/O 虚拟化（SIOV）额外收取任何软件授权费，这将有助于相关提供商降低虚拟化部署的总成本。
全堆栈媒体分析支持
每个在视觉媒体场景执行的推理都需先经过视频解码和预处理，然后才能交给 AI 模型进行下一步操作。集成两颗 GPU 的 75W 功率版本 ATS-M 能够在计算和解码能力上实现很好的平衡，且不受媒体限制。因此，它能够针对媒体分析类的工作负载提供良好的扩展性，为客户提供更高的流密度和更低的成本。
在使用 oneVPL 对于视频流的解码和编码进行加速的同时，oneDNN（oneAPI 深度神经网络库）可针对内核进行 AI 优化，加速面向 TensorFlow 或 PyTorch 框架的推理模型；也可通过 OpenVINO 的模型优化器和推理引擎，进一步加速推理以及客户工作负载的部署。上述 AI 和媒体软件以及堆栈的组合可以在至强处理器和英特尔数据中心 GPU 之间无缝运行。
代号为 Arctic Sound-M 的英特尔数据中心 GPU 已经获得超过 15 款来自业界领先合作伙伴的设计，并将于 2022 年第三季度发布。
