1 points par GN⁺ 2024-12-04 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • Lancée deux ans après DG2/Alchemist, la série Arc B-Series vise le marché des GPU dédiés de milieu de gamme, avec une disponibilité des premiers produits à partir de la semaine prochaine
  • Battlemage repose sur l’architecture Xe2 Graphics, et le GPU initial BMG-G21 dispose de 20 cœurs Xe et d’une interface mémoire GDDR6 192 bits
  • Les produits annoncés sont les Arc B580 et Arc B570, configurés respectivement avec 12 Go à partir de 249 $ et 10 Go à partir de 219 $, pour le jeu en 1440p et en dessous
  • Selon Intel, d’après des benchmarks sous Windows, l’Arc B580 est 24 % plus rapide que l’Arc A750 et 10 % plus rapide que la GeForce RTX 4060
  • Sous Linux, Intel poursuit son approche de pilotes graphiques entièrement open source, avec un support upstream attendu dès le lancement dans le noyau stable Linux 6.12 et les versions récentes de Mesa

Configuration de la série Arc B-Series basée sur Battlemage

  • Intel a annoncé la série Arc B-Series basée sur Battlemage, en successeur des cartes graphiques dédiées Arc Graphics de la série DG2/Alchemist
  • Les premiers modèles Battlemage utilisent le GPU BMG-G21
    • 20 cœurs Xe
    • 160 moteurs XMX
    • 20 unités de ray tracing
    • Interface mémoire vidéo GDDR6 192 bits
  • Intel affirme une amélioration pouvant aller jusqu’à 70 % des performances par cœur Xe et jusqu’à 50 % des performances par watt
  • Deux produits ont été annoncés : Arc B580 et Arc B570
    • Arc B580 : 20 cœurs Xe, fréquence graphique de 2670 MHz, 12 Go de GDDR6, puissance totale de la carte de 190 W
    • Arc B570 : 18 cœurs Xe, fréquence graphique de 2500 MHz, 10 Go de GDDR6, puissance de la carte de 150 W
  • Cette annonce ne comprend pas de modèles haut de gamme équivalents aux précédentes Arc A770, comme une Arc B750 ou une Arc B770
  • Le positionnement vise principalement des cartes de milieu de gamme orientées jeu en 1440p et en dessous
  • Les nouvelles cartes graphiques Battlemage fonctionnent via une interface PCIe 4.0 x8 et nécessitent un connecteur d’alimentation PCI Express 8 broches
  • L’accélération matérielle prend en charge AV1, HEVC, AVC, VP9 et XAVC-H, mais pas le VVC présent sur Lunar Lake
  • Calendrier de lancement et prix
    • Arc B580 : lancement la semaine prochaine, à partir de 249 $
    • Arc B570 : lancement le 16 janvier, à partir de 219 $

Revendications de performance et état du support Linux

  • Intel compare les performances de l’Arc B580 sur la base de benchmarks sous Windows comme suit
    • 24 % plus rapide que l’Intel Arc A750
    • 10 % plus rapide que la NVIDIA GeForce RTX 4060
  • Les informations actuellement publiées se limitent aux détails de Battlemage et à l’annonce produit ; les performances réelles des Arc B580/B570 ainsi que les nouveaux détails du support Linux devront être vérifiés ultérieurement
  • Le support Linux continue de reposer sur des pilotes graphiques entièrement open source, comme pour les précédentes générations de GPU Intel
  • Intel prépare depuis plusieurs mois un support Linux orienté upstream
    • pilote noyau Xe
    • pilote OpenGL Mesa Iris
    • pilote Vulkan Mesa ANV
    • pile OpenCL et Level Zero d’Intel Compute Runtime
  • Au moment du lancement, un support upstream est attendu dans le noyau stable Linux 6.12 et les dernières versions des pilotes graphiques Mesa
  • Les performances réelles sous Linux et les détails supplémentaires du support seront publiés ultérieurement

1 commentaires

 
GN⁺ 2024-12-04
Avis sur Hacker News
  • Il faudra attendre les premiers benchmarks, mais pour l’instant ça semble plutôt correct. Un niveau 4060 à 200–250 dollars, ce n’est pas mal, et je suis curieux de voir si des B750 ou B770 sortiront, et quelles seront leurs performances.
    Au minimum, c’est réjouissant d’avoir enfin une carte graphique d’entrée de gamme utilisable. Le marché autour de 200 dollars était quasiment mort depuis des années, et Intel perd peut-être pas mal d’argent sur chaque carte pour entrer sur le marché.

    • J’aimerais voir quel sera le niveau de prise en charge logicielle du calcul GPU généraliste sous Linux.
    • La fabrication de la puce et de la carte elle-même ne doit pas coûter si cher que ça ; les coûts de conception ont probablement été bien plus élevés. J’espère qu’ils atteignent au moins le seuil de rentabilité, et idéalement qu’ils gagnent de l’argent.
      Aucune entreprise ne se lance dans une activité pour perdre de l’argent, et les actionnaires n’apprécieraient pas.
  • Je trouve qu’une carte graphique calibrée pour le jeu en 1440p est en fait une très bonne chose. C’est le bon compromis entre la 4K et le 1080p, avant que le coût par rapport au gain perceptible ne se dégrade fortement.

    • Pour les joueurs attentifs au budget, le 1440p est depuis longtemps le point d’équilibre entre prix et fréquence d’images, mais les composants optimisés pour le 1440p n’ont rien de nouveau.
      Nvidia et AMD fabriquent depuis des années des produits destinés aux utilisateurs en 1440p, et les précédentes cartes Intel pouvaient aussi être vues comme destinées au 1080p/1440p, vu leur retard en 4K.
      Si Intel les vend aux prix indiqués dans son communiqué, on pourrait économiser environ 40 à 50 dollars par rapport à une Nvidia 4060 comparable.
      Cela dit, grâce à des technologies comme la génération d’images ou DLSS, même les cartes graphiques dédiées Nvidia 40xx les moins chères peuvent déjà être considérées comme faites pour le 1440p, et il ne semble pas nécessaire de le mettre en avant dans le marketing. Selon les critères d’Intel, presque toute la gamme AMD pourrait aussi être « optimisée 2K ».
    • En général, 2K désigne le 1080p, non ? Le K correspond grosso modo à la résolution horizontale, donc 1920x1080 est suffisamment proche de 2K.
    • J’aimerais qu’on dise 1440p plutôt que 2K. Même en laissant de côté le débat sur ce que 2K devrait signifier, il existe assez d’usages dans les deux sens pour que ce soit confus.
    • La question est de savoir si elles pourront rivaliser avec l’immense marché des GPU d’occasion. Pourquoi acheter une nouvelle carte Intel quand on peut prendre une carte Nvidia d’occasion dont on sait qu’elle fonctionne bien ?
    • Je vois ce que tu veux dire, mais grâce au DLSS et à la génération d’images, toutes les cartes Nvidia donnent l’impression d’être des cartes orientées 2K. Les technologies d’upscaling ont rendu la résolution native moins importante qu’avant.
  • En transformant une vieille machine en serveur Plex, j’y ai mis une carte A360 et elle est devenue un monstre du transcodage. Désormais, même plusieurs flux indépendants en parallèle ne la font absolument pas ralentir, et le rapport performances/prix était incroyablement bon.

    • Intel est fort en transcodage depuis quelques années, même si cela reste un usage relativement de niche.
    • Avec le GPU du 7950X3D, sous Proxmox et Jellyfin, je convertis du 4K HDR à 33 Mb/s en 1080p à 40 fps. Si ce genre de GPU prenait en charge SR-IOV, j’en achèterais probablement un pour le transcodage et le bureau à distance accéléré par GPU.
      Une vidéo Star Wars 8 non modifiée passe de 4K HDR 60 Mb/s à 1080p à 28 fps.
    • Je me demande comment cela se compare à Apple Silicon pour cette tâche. C’est pour cette raison que j’ai acheté un MacBook Air M1 à 599 dollars comme serveur Plex : il transcode du 4K HEVC sans ventilateur et consomme très peu d’énergie.
    • Qu’en est-il de la compatibilité Linux ? J’ai envisagé d’essayer la même chose sur une machine Plex sous CentOS Stream.
    • Usage intéressant. Je me demande si cette machine n’avait pas de GPU intégré, ou si un GPU Intel au format carte enfichable offre des performances Quick Sync supérieures à celles d’un GPU intégré.
  • Aujourd’hui, 12 Go de mémoire au maximum, c’est insuffisant pour même commencer à travailler en machine learning. Pourquoi ne pas sortir une carte 24 Go à prix raisonnable, même si elle n’est pas la plus rapide, et viser les développeurs en machine learning ? Est-ce que je rate quelque chose ?

    • Beaucoup de réponses semblent passer à côté du fait que les précédentes cartes graphiques d’Intel n’ont pas été bien accueillies par les joueurs à cause de problèmes de pilotes.
      D’après la dernière enquête Steam, il y a plus d’utilisateurs d’une GT 730 sortie en 2014 que d’utilisateurs de toutes les cartes Arc réunies. Selon https://store.steampowered.com/hwsurvey/videocard/, leur part est de 0,19 %.
      Les cartes de jeu ont une surface de support bien plus large, mais avec une carte d’inférence locale de 24 Go, il serait possible d’intégrer directement des correctifs dans les bibliothèques d’inférence, comme cela s’est fait avec llama.cpp, donc cela pourrait mieux se passer. Quoi qu’il en soit, j’aimerais qu’Intel réussisse, et que les pilotes ou les émulateurs de pilotes s’améliorent jusqu’à devenir largement utilisables.
    • Ce que tu oublies, ce sont les jeux vidéo.
    • Le machine learning pourrait connaître un nouvel hiver. Peut-être qu’Intel est en avance sur le secteur.
      Ou alors on peut continuer à poser des questions de programmation à des ordinateurs hautes performances.
    • Le monde des développeurs en machine learning n’est pas un marché grand public comme le jeu PC.
    • C’est une carte B5X0 d’entrée de gamme à 200 dollars. Des cartes B7X0, et peut-être même B9X0, sont probablement en préparation.
  • Dommage que la mémoire soit limitée à 12 Go
    Une entreprise capable de sortir un GPU de 24 Go ou plus utilisable pour des tâches côté Python y gagnerait beaucoup, à mon avis. Même s’il n’est pas aussi rapide que les options Nvidia, tant qu’il permet d’exécuter des modèles, quelle que soit la vitesse, ça suffit. Une telle carte se vendrait immédiatement.

    • Vraiment ? Je me demande combien de personnes font tourner de l’inférence chez elles. À part les passionnés, j’en vois très peu autour de moi, et les entreprises préfèrent aussi utiliser des API plutôt qu’héberger elles-mêmes des modèles.
      Ce serait bien d’avoir des GPU grand public avec beaucoup de VRAM, mais le marché ne me semble pas assez vaste pour qu’une entreprise investisse dans leur conception. Même dans les statistiques matérielles de Steam, la part des cartes haut de gamme reste faible.
    • D’accord à 100 %. Pour Intel, ça pourrait être un ticket d’entrée dans le cœur des développeurs, avec un effet qui se diffuserait ensuite vers le bas. Ils n’ont rien à perdre, donc j’aimerais qu’ils le fassent.
    • Pour ce type d’usage, un Mac mini peut aussi faire l’affaire, et il pourrait coûter moins cher qu’une configuration PC équivalente. Il pourrait aussi être plus performant qu’un GPU Intel d’entrée de gamme, mieux pris en charge et consommer moins d’énergie.
    • Dans ce cas, pourquoi ne pas simplement utiliser un CPU ? Les opérations vectorisées des CPU modernes permettent de faire tourner la plupart des inférences de machine learning à un coût bien plus faible.
    • Pour quelqu’un qui veut utiliser des modèles existants, ce n’est peut-être pas si mauvais. Dans les exemples d’AI Playground d’Intel, la configuration minimale est un CPU Intel Core Ultra H, ce qui reste assez peu gourmand par rapport à un GPU dédié de ce type : https://github.com/intel/AI-Playground
  • Je ne vois pas très bien quel est le public visé par ce produit
    Les joueurs informés savent que les GPU dédiés d’Intel sont dans une situation fragile et ne voudront pas forcément monter dans ce train. C’est trop limité pour le machine learning, et les seuls qui semblent vraiment satisfaits sont ceux qui l’achètent pour du transcodage ; or je ne pense pas qu’il existe un gros marché de gens se disant « je dois acheter une carte pour encoder en AV1 ».

    • Intel a acquis pas mal de confiance dans l’écosystème Linux.
      Nvidia a longtemps été tout en bas en matière de support, et ne commence que récemment à prendre réellement la prise en charge de la plateforme au sérieux. AMD s’y est investi à fond il y a près de dix ans, et se rapproche maintenant beaucoup du niveau d’Intel côté support dans le noyau.
      Intel, en revanche, fait ce travail depuis l’époque où j’étais à l’université. Il y a 20 ans, j’utilisais le pilote i915 sous Ubuntu ; la puce était de classe très basse consommation, mais ce qu’on pouvait en faire et le niveau de support logiciel étaient sans équivalent. Des années avant que les autres acteurs ne prennent cette plateforme au sérieux, Intel soutenait et finançait déjà le développement de Mesa.
    • Si ça fonctionne bien sous Linux, cela constitue déjà un marché. AMD envoie des signaux indiquant qu’il va probablement se concentrer sur les GPU intégrés, et cette orientation est bonne aussi. Les GPU intégrés d’AMD sont sans équivalent, et Nvidia domine les GPU dédiés ; Intel pourrait donc être le sauveur nécessaire. Intel, et peut-être aussi NVK.
      Si ce produit avait existé il y a quelques semaines, j’aurais accepté les douleurs d’un adoption précoce. Malheureusement, ce n’était pas une simple mise à niveau de machine, donc je ne pouvais pas me permettre d’attendre.
    • Si « trop limité pour le machine learning » veut dire trop limité pour les tout derniers LLM haut de gamme, je comprends, mais il existe beaucoup d’usages de machine learning pour lesquels 12 Go suffisent.
      Même pour les LLM, tout le monde n’a pas besoin des modèles les plus récents et les plus gros. Parmi les petits modèles, les modèles distillés et les modèles quantifiés, certains restent tout à fait utilisables avec moins de 24 Go.
    • Si les chiffres d’Intel sont exacts, League tourne bien mieux que sur la génération précédente, et c’est quasiment le seul jeu parmi ceux qui posaient problème sur la génération précédente à être encore en DX9.
      CS:GO en était aussi un exemple typique, mais avec la sortie de CS2, il est passé à DX12/Vulkan. C’était littéralement le plus gros problème, et les pilotes étaient aussi instables, mais tout cela semble désormais plutôt bien réglé.
    • J’utilise actuellement une carte Intel sous Wayland, et elle fonctionne tout simplement bien.
      À l’inverse, la Nvidia Quadro fournie avec une workstation PC de grande marque encore sous garantie n’arrivait même pas à démarrer en tty sous Ubuntu 24.04.
  • Je suis content de lire que « Battlemage continue de bénéficier d’un support de pilotes graphiques entièrement open source sous Linux ».
    J’espère que ces cartes seront suffisamment ouvertes pour être utilisables aussi sous OpenBSD. Pour l’instant, j’évite tout matériel équipé de GPU Nvidia, donc le choix est assez limité. Si le firmware est acceptable côté OpenBSD, je l’utiliserais volontiers.

    • Promettre un bon support Linux signifie, à mon avis, qu’au moins tout ce qui n’est pas un blob binaire opaque est ouvert.
  • Pour moi, la fonctionnalité la plus importante est la prise en charge de Linux. Même sans être joueur, on peut vouloir utiliser un GPU pour du calcul, et les pilotes propriétaires pleins de bugs sont un problème qui dépasse largement la simple gêne.

    • C’est vrai, mais les pilotes ouverts sont un argument qu’AMD met en avant depuis 10 ans, et Nvidia montre enfin des signes de mouvement vers plus d’ouverture. Je me demande donc un peu combien de temps les nouvelles cartes Intel resteront compétitives sur ce front.
  • Je me demande quel est le nombre de transistors et la taille de la puce.
    La consommation est de 190 W, à comparer aux 115 W de la 4060. D’après https://www.techpowerup.com/gpu-specs/arc-b580.c4244, la B580 aurait 21,7 milliards de transistors et une surface de die de 406 mm², tandis que la 4060 aurait 18,9 milliards de transistors et 146 mm² : ce serait donc un die assez gros.

    • Ces chiffres sont identiques à ceux de l’A770 et ne correspondent pas non plus aux données du dossier de prévisualisation, donc ça ressemble à une erreur de copier-coller.
      En reprenant les chiffres de la preview, l’Arc B580 est gravée en N5, avec 272 mm², 19,6 milliards de transistors, un bus mémoire 192 bits, 190 W et des performances d’environ 110 % par rapport à une RTX 4060. Les performances par surface de die se sont nettement améliorées par rapport à l’A770, mais restent encore loin derrière Nvidia.
      Il est intéressant de voir que, malgré un procédé identique ou similaire, la densité de transistors est bien plus faible que celle de la 4060. Nvidia a peut-être un meilleur placement, ou Intel a peut-être utilisé une bibliothèque de transistors hautes performances plus volumineuse, ou un placement différent, pour atteindre des fréquences boost plus élevées ; l’interface de bus plus large a aussi pu prendre de la place. Il est aussi possible que la B580 ait un render slice et un bus mémoire 64 bits désactivés, dont les transistors seraient exclus du décompte mais occuperaient quand même de la surface.
      Source : https://www.techpowerup.com/review/intel-arc-b580-battlemage...
    • L’Arc B580 et la B570 seraient toutes deux basées sur le nouveau silicium unique BMG-G21, gravé en TSMC 5 nm EUV, avec une surface de die de 272 mm² et 19,6 milliards de transistors.
      https://www.techpowerup.com/review/intel-arc-b580-battlemage...
      Ces chiffres semblent un peu plus plausibles.
  • Je me demande si elles dépendent encore fortement de Resizable BAR. Si on les met dans une vieille machine Linux sans prise en charge de reBAR, le pilote plante sous n’importe quelle charge de rendu, ce qui rend la carte totalement inutilisable.
    C’est vraiment dommage. L’A380 single-slot est une très bonne carte en rapport performances/prix pour du jeu léger et un usage général dans de petites machines.

    • Quelle est la plateforme la plus récente qui ne dispose pas de Resizable BAR ? La norme a été standardisée en 2006 ; des performances graphiques de niveau 4060 seraient-elles utiles sur des ordinateurs aussi anciens, avec ce genre de problème ?
    • Oui. Il paraît que c’est aussi indiqué comme exigence sur la boîte.
      Je me demande aussi s’il faut une carte mère PCIe 4.0, ou si un slot 3.0 x16 suffit. Et je me demande également si le logiciel prend désormais correctement en charge la VR.
    • Oui. Les slides indiquent que reBAR est obligatoire.