인텔, 차세대 AI 노트북용 Core Ultra 프로세서 출시

인텔은 시작 오늘 열린 'AI Everywhere' 행사에서 Intel Core Ultra 모바일 프로세서를 선보였습니다. 새로운 프로세서는 오늘부터 전 세계적으로 출시되며 Acer, ASUS, Dell, Dynabook, Gigabyte, Google Chromebook, HP, Lenovo, LG, Microsoft Surface, MSI 및 Samsung을 포함한 파트너가 제공하는 세계 최초의 AI PC 230대 이상에 탑재될 예정입니다. 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU) 및 신경 처리 장치(NPU) 아키텍처에 분산된 전용 AI 가속 기능을 갖춘 Intel은 Core Ultra가 Intel 제품군 중 가장 AI를 지원하고 전력 효율적인 클라이언트 프로세서라고 주장합니다. 역사.

Intel의 AI PC 가속 프로그램의 일환으로 100개 이상의 ISV(독립 소프트웨어 공급업체)와 300개 이상의 AI 가속 기능이 Intel Core Ultra 프로세서에 고유하게 최적화됩니다.

Intel Core Ultra는 Intel 4 프로세스 기술을 기반으로 구축된 최초의 프로세서이며 40년 만에 회사의 가장 큰 아키텍처 변화를 나타냅니다. Foveros 3D 고급 패키징 기술을 사용하여 고급 지적 재산(IP)이 최첨단 프로세스와 일치하여 성능과 기능을 최적화할 수 있습니다. 새로운 P-코어(Performance-core) 아키텍처는 향상된 IPC(사이클당 명령)를 제공합니다. 그리고 새로운 E-코어(Efficient Core)와 저전력 E-Core(LP E-Core)는 경쟁 제품에 비해 최대 11%까지 확장 가능한 멀티 스레드 성능을 제공하여 초박형 PC를 위한 최고의 CPU 컴퓨팅을 제공합니다.

Intel Core Ultra는 최대 12개의 Xe 코어, AI 기반 Xe Super Sampling(XeSS), DX1 Ultimate 지원 및 이전 세대보다 최대 2.1배 향상된 그래픽 성능을 갖춘 내장형 Intel Arc GPU를 제공합니다. GPU에는 하드웨어 가속 레이 트레이싱, 메시 셰이딩, AV2.1 인코딩 및 디코딩, HDMI 20, DisplayPort 2.5 XNUMXG를 포함한 최신 그래픽 기능에 대한 지원이 포함되어 있습니다. Intel AI Boost라는 브랜드의 Intel AI Boost는 장시간 실행되는 AI 워크로드를 저전력으로 처리하도록 특별히 제작되었으며, CPU와 GPU 모두에서 처리되는 AI를 보완하여 이전 세대보다 XNUMX배 향상된 전력 효율성을 제공합니다.

Intel Core Ultra의 주요 특징:

• 최적의 워크로드 스케줄링을 위한 최대 16개 코어(22개 P-코어, XNUMX개 E-코어, XNUMX개 LP E-코어), XNUMX개 스레드 및 차세대 Intel Thread Director.
• 최대 5.1GHz(기가헤르츠)의 최대 터보 주파수.
• 최대 64GB LP5/x 및 최대 96GB DDR5 최대 메모리 용량.
• 통합 Intel® Wi-Fi 6E(Gig+) 및 개별 Intel Wi-Fi 7(5Gig) 지원을 포함한 선도적인 무선 기능으로 더 많은 위치에서 멀티 기가비트 속도, 유선과 같은 응답성 및 최고의 안정성을 제공합니다.
• 게이머 및 크리에이터 애플리케이션을 위한 지능형 연결 최적화 및 네트워크 트래픽 우선순위 지정을 위한 Intel Killer 소프트웨어.
• Intel Bluetooth LE 오디오는 저전력, 몰입도 높은 고성능 PC 음향 환경을 구현하고 방송 오디오 튜닝, 개인 오디오 공유, 보청기 및 새로운 보조 청취 서비스에 대한 향상된 접근성을 위한 새로운 Bluetooth Auracast 기능을 지원합니다.
• Thunderbolt 40를 사용하면 초당 4기가비트(Gbps)의 놀라운 연결 속도를 통해 여러 대의 4K 모니터, 빠른 스토리지 및 기타 액세서리에 PC를 연결할 수 있습니다.
• 최소한의 코드 변경과 자동 장치 감지를 지원하는 OpenVINO 툴킷은 워크로드를 올바른 컴퓨팅 엔진으로 라우팅하고 더 빠른 추론을 위해 ONNX 및 ONNX Runtime을 통해 워크플로를 간소화하여 AI 성능을 향상시킵니다.