Imagination stellt GPUs der E-Serie für Grafik und KI am Edge vor

Imagination Technologies stellt seine Grafikprozessoren (GPUs) der E-Serie für die Grafik- und KI-Verarbeitung am Edge vor.

Imagination sagte, dass die Produkte mit der Markteinführung das Edge-KI- und Grafiksystemdesign neu definieren, indem sie eine hocheffiziente Parallelverarbeitungsarchitektur nutzen, um eine außergewöhnliche Grafikleistung bereitzustellen und gleichzeitig für KI-Workloads von zwei auf 200 TOPS INT8/FP8 skalierbar zu sein.

In einem Briefing erklärte mir Kristof Beets, Vizepräsident für Produktmanagement bei Imagination, dass die GPUs über eine clevere Kombination von KI-Verarbeitungskomponenten im Chip verfügen, um die anstehenden Verarbeitungsaufgaben möglichst effizient zu bewältigen. Das hebt sie von anderen GPUs auf dem Markt ab und ermöglicht es Imagination, Spezialmärkte wie die Automobilindustrie anzusprechen.

Er sagte, die GPU-Familie biete eine vielseitige und programmierbare Lösung für zukünftige Edge-Anwendungen, darunter Grafik, Desktop-Anwendungen, natürliche Sprachverarbeitung auf Smartphones, industrielle Computervision und Fahrzeugautonomie.

Zwei neue Technologien untermauern das Potenzial der E-Serie, das Edge-Systemdesign zu verändern:

• Neuronale Kerne: Mit einer Skalierung auf bis zu 200 TOPS (INT8/FP8) bieten diese Kerne eine erhebliche Beschleunigung für KI- und Rechenlasten.
• Burst-Prozessoren: Eine hochinnovative Lösung, die eine 35-prozentige Verbesserung der durchschnittlichen Energieeffizienz für Edge-Anwendungen bietet.

„On-Device-KI entwickelt sich rasant, doch Entwickler von Edge-KI-Systemen stehen immer noch vor der Herausforderung, Leistung und Effizienz mit Flexibilität in Einklang zu bringen“, sagte Phil Solis, Forschungsleiter bei IDC, in einer Erklärung. „Imagination hat seine langjährige Erfahrung in der Entwicklung energieeffizienter GPUs genutzt und diese so weiterentwickelt, dass sie sowohl Grafik- als auch KI-Workloads für On-Device-KI flexibel unterstützen. Die E-Serie kombiniert die Programmierbarkeit von GPUs mit einer gesteigerten KI-Leistung und bietet so eine überzeugende Lösung für Entwickler von On-Device-KI-Systemen.“

Die E-Serie bietet weiterhin die fortschrittlichen Grafikfunktionen früherer Imagination-GPU-Generationen, einschließlich Raytracing-Unterstützung. Darüber hinaus verfügt jeder GPU-Kern über eine tief integrierte Beschleunigung für energieeffiziente KI-Operationen mit geringer Präzision. Dadurch entstehen die rechenintensiven neuronalen Kerne der E-Serie, die auf bis zu 200 TOPS INT8 skalierbar sind und bis zu 400 % der KI-Leistung der vorherigen D-Serie bieten.

Die Neural Cores unterstützen eine breite Palette gängiger KI-Zahlenformate und ermöglichen Entwicklern die Entwicklung von Netzwerken, die ein breites Spektrum an Leistungs-, Genauigkeits- und Energieanforderungen erfüllen. Eine ihrer zahlreichen Maßnahmen zur Leistungseffizienz ist eine KI-freundliche Speicherarchitektur, die lokalen Speicher für Berechnungen priorisiert und so den Energie- und Leistungsaufwand für den Zugriff auf externen Speicher deutlich reduziert.

GPUs sind programmierbare Prozessoren, die Geräte zukunftssicher für die kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-, Rechen- und Grafik-Workloads machen. Die Neural Cores der E-Serie integrieren KI-Beschleunigung über die GPU hinweg und passen sich so dem breiteren GPU- und heterogenen Computersoftware-Ökosystem an.

Ihre Fähigkeiten können durch gängige APIs wie OpenCL freigeschaltet werden, und Entwickler können ihre Workloads mithilfe offener Standards und Tools wie oneAPI, Apache TVM oder LiteRT problemlos auf die neuronalen Kerne verschieben. Die Rechenbibliotheken und der hochoptimierte Graph-Compiler von Imagination maximieren die GPU-Effizienz.

„Die Integration von Edge-KI-Hardware und -Software ist entscheidend, um das Potenzial der On-Device-Intelligenz auszuschöpfen“, sagte Parv Sharma, Senior Analyst bei Counterpoint Research. „E-Series ermöglicht Entwicklern die Bereitstellung von On-Device-KI-Algorithmen in verschiedenen Anwendungen und Endgeräten.“

Die PowerVR-GPU-Architektur von Imagination ist für ihre Energieeffizienz bekannt und wird seit fast zwanzig Jahren in stromsparenden Geräten eingesetzt. Die neue Burst-Prozessor-Technologie der ESeries steigert die Energieeffizienz bei KI-Workloads, Spielen und Benutzeroberflächen um weitere 35 %. Diese Verbesserung wird durch die Reduzierung der Pipeline-Tiefe und die Minimierung der Datenbewegung innerhalb der GPU erreicht.

Moderne Geräte werden immer komplexer, und Prozessoren müssen mehrere Grafik- und KI-Workloads gleichzeitig unterstützen. Die Sicherstellung der Servicequalität (QoS) und eine klare Priorisierung dieser Workloads sind für das Benutzererlebnis von entscheidender Bedeutung.

Die E-Serie verbessert die Multitasking-Fähigkeiten früherer Generationen, indem sie die Anzahl der hardwaregestützten, überhangfreien virtuellen Maschinen der Imagination-GPUs auf sechzehn verdoppelt und dabei anspruchsvolle QoS-Unterstützung bietet. Multicore-Varianten der E-Serie-GPUs können zusätzliche Kerne für mehr Leistung oder mehr Flexibilität nutzen. Diese GPUs können mehrere Grafik-Workloads, mehrere KI-Workloads oder eine Kombination aus beidem gleichzeitig verarbeiten.

„Die E-Serie wird die GPU in den Mittelpunkt sowohl von Grafik- als auch von Edge-KI-Systemen stellen“, sagte Tim Mamtora, Leiter für Innovation und Entwicklung bei Imagination, in einer Erklärung. „Für Systemdesigner, die sowohl Grafik- als auch Rechenlasten ausführen müssen, ist eine GPU der E-Serie eine vielseitige Lösung, die zusätzliche vektorbasierte oder festfunktionale KI-Lösungen überflüssig macht. Dies bietet zukunftssichere Flexibilität und spart gleichzeitig die Gesamtkosten des Systemdesigns.“

Die erste GPU-IP der E-Serie ist im Herbst 2025 verfügbar und wurde bereits lizenziert. Varianten für Automobile, Verbraucher, Desktop und Mobilgeräte sind in der Entwicklung.