Intel 押寶 Ice Lake AVX-512 與 Gen11 架構，Core i9-9900KS 全部 8 核心渦輪加速達 5.0GHz

Computex 2019 正式開展之前，Intel 舉辦一場 Real Performance 媒體見面會，將透過先行於行動市場推出的 10nm Ice Lake 處理器，憑藉其 AVX-512 指令集與 Gen11 繪圖顯示架構，再度推升 IPC 效能與現實世界效能，並搶先公布 Core i9-9900KS 全部 8 核心均可核心渦輪加速至 5.0GHz。

Computex 2019 正式開展前夕，Intel 針對媒體朋友舉辦 Real Performance 聚會，會中除了公布桌上型第九代處理器 Core i9-9900KS 的推出資訊，並讓媒體們對於即將大舉出動的 10nm Ice Lake 行動版處理器效能有所理解。

首先是 Intel 第九代 Core 系列桌上型處理器還有新兄弟與大家相見，並非內建顯示被砍掉的 F 版，而是新的 Core i9-9900KS。這個處理器依舊採用目前 14nm++ 製程，核心微架構依然是 Coffee Lake Refresh 世代，但是頻率設定將有所增加。Core i9-9900KS 基礎頻率將設定在 4.0GHz，比 Core i9-9900K 多出 400MHz，全部實體八核心最大渦輪加速頻率則多了 300MHz 達到 5.0GHz。

Core i9-9900KS 預計將相容目前 Intel 300 系列桌上型晶片組，但可能不建議使用在供電轉換模組比較貧弱的低階、入門主機板身上。Core i9-9900KS 如同過去 K 版系列處理器，盒裝當中並不包含散熱系統，因此使用者需要準備 1 款強力散熱器，以提供該處理器渦輪加速所需的解熱要求。

▲ Core i9-9900KS 預計今年內上市，外盒包裝使用 Core i9-9900K 的多邊形壓克力球體，並額外加印 Special Edition 字樣。

10nm Ice Lake 則是 Intel 接下來在行動市場的重頭戲，不僅 x86 核心部分套用 Sunny Cove微架構（請參閱 Intel 架構日一文），其中最重要的是 10nm 製程開始導入需要消耗不少電晶體與晶粒面積的 AVX-512 指令集支援能力，並以此擴展出 VNNI，可做為當今最火紅的深度學習作業後盾，亦可加速視訊處理等高度平行化作業。

Ice Lake 內建顯示繪圖架構同步升級至 Gen11 架構（請參閱 Gen11 架構一文），除了已知的 EU 數量大幅度提升之外，更能夠支援近日加入 DirectX 12 API 行列的 Variable Rate Shading 功能（請參閱 Variable Rate Shading 功能一文），將畫面不重要之處（如 VR 應用靠近畫面邊緣、人眼視覺焦點以外的部分），或是畫面遠景範圍使用較低 shading rate 進行著色工作，譬如 4 個螢幕畫面像素點使用同 1 個著色結果，藉以降低運算工作量並提升畫面輸出速率。

▲ Ice Lake 內建 Gen11 顯示繪圖架構支援 Variable Rate Shading 功能，可降低畫面不重要區域的著色速率。

更棒的是，Intel 公布 Ice Lake-U 25W 版本與 AMD Ryzen 7 3700U 的遊戲效能比較，已有超越對手 Radeon RX Vega 10 的畫面速率表現，若是再加上 Radeon RX Vega 10 尚未能支援的 Variable Rate Shading 功能，Ice Lake-U 25W 版本更能超越對手 30％以上，嫌 Intel 內建顯示是雞肋的玩家可以引頸期盼。

▲ 對比對手 Ryzen 7 3700U，Ice Lake-U 25W 版本可在多個遊戲提供更高的畫面顯示速率。

▲ 3DMark VRS 功能測試，Ice Lake-U 25W 版本開啟該功能後，更有勝過 Ryzen 7 3700U 30％以上的效能。

Ice Lake 有了硬體方面的功能，更重要的是該如何整合進入軟體當中，才能夠在真實世界每日應用當中發揮實質效益。Intel 在軟體開發方面持續投入超過 1 萬 5000 名工程師人力，也和業界知名軟體開發商持續合作，如 CyberLink、Adobe、Microsoft 等，這也是 Raja Koduri 批判前東家 AMD 缺乏的部分。

▲ 影片套用 CyberLink AI Style Plugin，最左方 Ice Lake-U 進度條明顯長了許多，表示運算效能較高，可在較短時間內完成指定工作。

▲ 透過 OpenVINO 開發工具包，Ice Lake-U 可依靠新的執行單元獲得更好的深度學習效能，Intel 甚至還透露 AMD 的 x86 微架構也可以透過 OpenVINO 獲得一定程度的效能提升。

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