Intel anuncia las GPU dedicadas Arc B-Series "Battlemage" con soporte para Linux

 (phoronix.com)
1 puntos por GN⁺ 2024-12-04 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • La Arc B-Series, presentada 2 años después de DG2/Alchemist, apunta al mercado de GPU dedicadas de gama media, y los primeros productos comenzarán a distribuirse desde la próxima semana
  • Battlemage está basada en gráficos Xe2, y su GPU inicial, la BMG-G21, cuenta con 20 núcleos Xe y una interfaz de memoria GDDR6 de 192-bit
  • Los productos anunciados son dos: Arc B580 y Arc B570, con configuraciones de 12GB·$249+ y 10GB·$219+, respectivamente, orientadas al gaming en 1440p o menos
  • Intel afirma, según benchmarks en Windows, que la Arc B580 es 24% más rápida que la Arc A750 y 10% más rápida que la GeForce RTX 4060
  • En Linux, la compañía mantiene el enfoque de drivers gráficos completamente de código abierto, y se espera soporte upstream al momento del lanzamiento en el kernel estable Linux 6.12 y en la versión más reciente de Mesa

Configuración de la Arc B-Series basada en Battlemage

  • Intel anunció la Arc B-Series basada en Battlemage como sucesora de la línea de tarjetas gráficas dedicadas Arc Graphics DG2/Alchemist
  • Los gráficos Battlemage iniciales usan la GPU BMG-G21
    • 20 núcleos Xe
    • 160 motores XMX
    • 20 unidades de ray tracing
    • Interfaz de memoria de video GDDR6 de 192-bit
  • Intel indica que el rendimiento por núcleo Xe mejora hasta 70%, y el rendimiento por watt hasta 50%
  • Los productos anunciados son dos: Arc B580 y Arc B570
    • Arc B580: 20 núcleos Xe, clock gráfico de 2670MHz, 12GB GDDR6, 190W de potencia total de la tarjeta
    • Arc B570: 18 núcleos Xe, clock gráfico de 2500MHz, 10GB GDDR6, 150W de potencia de la tarjeta
  • En este anuncio no se incluyen modelos de gama alta equivalentes a la generación anterior, como Arc B750 o Arc B770, comparables a la Arc A770
  • El posicionamiento del producto se acerca principalmente a tarjetas de gama media orientadas a gaming en 1440p o menos
  • Las nuevas tarjetas gráficas Battlemage funcionan con interfaz PCIe 4.0 x8 y requieren un conector de alimentación PCI Express de 8 pines
  • La aceleración por hardware soporta AV1, HEVC, AVC, VP9 y XAVC-H, pero no VVC, presente en Lunar Lake
  • El calendario de lanzamiento y los precios son los siguientes
    • Arc B580: lanzamiento la próxima semana, $249+
    • Arc B570: lanzamiento el 16 de enero, $219+

Afirmaciones de rendimiento y estado del soporte en Linux

  • Intel compara el rendimiento de la Arc B580 en benchmarks de Windows de la siguiente manera
    • 24% más rápida que la Intel Arc A750
    • 10% más rápida que la NVIDIA GeForce RTX 4060
  • La información publicada por ahora se limita a los detalles de Battlemage y al anuncio de producto, por lo que el rendimiento real de la Arc B580/B570 y los nuevos detalles del soporte en Linux deberán confirmarse más adelante
  • El soporte en Linux continúa, al igual que en la generación anterior de gráficos Intel, sobre la base de drivers gráficos completamente de código abierto
  • Intel ha estado preparando durante meses un soporte para Linux orientado al upstream
    • Driver de kernel Xe
    • Driver OpenGL Mesa Iris
    • Driver Vulkan Mesa ANV
    • Stacks de OpenCL y Level Zero del Intel Compute Runtime
  • Al momento del lanzamiento, se espera soporte upstream en el kernel estable Linux 6.12 y en los drivers gráficos más recientes de Mesa
  • El rendimiento real en Linux y más detalles adicionales de soporte se darán a conocer posteriormente

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1 comentarios

 
GN⁺ 2024-12-04
Opiniones de Hacker News

  • Habrá que esperar los primeros benchmarks, pero hasta ahora se ve bastante bien. Si es del nivel de una 4060 por 200 a 250 dólares, no está mal, y me da curiosidad si saldrán una B750 o B770 y qué rendimiento tendrán.
    Como mínimo, es bueno que ahora haya una tarjeta gráfica de gama baja usable. El mercado alrededor de los 200 dólares estuvo prácticamente muerto durante años, e Intel quizá esté perdiendo bastante dinero con cada tarjeta para entrar al mercado.

    • Quiero ver qué tan bueno será el soporte de software para cómputo general en GPU en Linux.
    • No creo que fabricar el chip y la tarjeta en sí sea tan caro; el costo de diseño probablemente fue mucho mayor. Espero que al menos superen el punto de equilibrio y, si es posible, también estén ganando dinero.
      Ninguna empresa entra a un negocio para perder dinero, y los accionistas también se enojarían.

  • Me parece que una tarjeta gráfica pensada para jugar en 1440p en realidad está bastante bien. Es un punto adecuado entre 4K y 1080p, antes de que el costo empeore drásticamente frente a la mejora percibida.

    • Para los gamers que cuidan el presupuesto, 1440p ha sido desde hace tiempo el punto de equilibrio entre precio y tasa de cuadros, pero los componentes optimizados para 1440p en sí no son nuevos.
      Nvidia y AMD también llevan años haciendo productos dirigidos a usuarios de 1440p, y las tarjetas anteriores de Intel también pueden considerarse para 1080p/1440p si se mira su desventaja en rendimiento 4K.
      Si se venden al precio que Intel planteó en el comunicado de prensa, podrían ahorrar unos 40 a 50 dólares frente a una Nvidia 4060 similar.
      Dicho eso, gracias a tecnologías como la generación de cuadros o DLSS, incluso las tarjetas gráficas discretas Nvidia 40xx más baratas ya pueden considerarse para 1440p, y ni siquiera parece necesario decirlo en el marketing. La línea de AMD también probablemente sea casi toda “optimizada para 2K” según el criterio de Intel.
    • ¿Normalmente 2K no se refiere a 1080p? La K es la resolución horizontal aproximada, así que 1920x1080 es suficientemente cercano a 2K.
    • Preferiría que no dijeran 2K y usaran 1440p. Incluso dejando de lado el debate sobre qué debería significar 2K, hay suficientes casos en que se usa para ambas cosas como para causar confusión.
    • El problema es si podrá competir con el enorme mercado de GPU usadas. Si puedo comprar una tarjeta Nvidia usada que sé que funciona bien, ¿por qué compraría una Intel nueva?
    • Entiendo a qué se refieren, pero gracias a DLSS y la generación de cuadros, todas las tarjetas Nvidia se sienten como tarjetas orientadas a 2K. Gracias a las tecnologías de escalado, la importancia de la resolución en sí es menor que antes.

  • Convertí una máquina vieja en servidor Plex y le puse una tarjeta A360, y se volvió una bestia para transcodificar. Ahora puede manejar varios streams independientes al mismo tiempo sin trabarse en absoluto, y la relación precio-rendimiento fue absurdamente buena.

    • Intel lleva años siendo fuerte en transcodificación, aunque es un uso relativamente de nicho.
    • Con la GPU de un 7950X3D convierto 4K HDR de 33 Mb/s a 1080p a 40 fps en Proxmox y Jellyfin. Si una GPU así soporta SR-IOV, creo que compraría una para transcodificación y escritorio remoto con aceleración por GPU.
      Un video intacto de Star Wars 8 da 28 fps al pasar de 4K HDR 60 Mb/s a 1080p.
    • Me da curiosidad cómo se compara con Apple Silicon en esa tarea. Por esta razón compré una M1 MacBook Air de 599 dólares como servidor Plex, y transcodifica 4K HEVC sin ventilador y consume muy poca energía.
    • ¿Qué tal es la compatibilidad con Linux? Estuve considerando probar lo mismo en una caja Plex con CentOS Stream.
    • Es un uso interesante. Me pregunto si esa máquina no tenía GPU integrada, o si una GPU Intel en formato tarjeta tiene un rendimiento de Quick Sync más potente que la GPU integrada.

  • Hoy, 12 GB de memoria máxima ni siquiera alcanza para empezar en tareas de machine learning. ¿No podrían sacar una tarjeta de 24 GB a precio razonable, aunque no sea la más rápida, y apuntar a desarrolladores de machine learning? ¿Me estoy perdiendo algo?

    • Parece que muchas respuestas pasan por alto que las tarjetas gráficas anteriores de Intel no recibieron buenas evaluaciones de los gamers por problemas de drivers.
      Según la encuesta más reciente de Steam, hay más usuarios de la GT 730 de 2014 que de todas las tarjetas Arc combinadas. Según https://store.steampowered.com/hwsurvey/videocard/, su participación es de 0.19%.
      Las tarjetas para juegos tienen una superficie de soporte mucho más amplia, pero con una tarjeta de inferencia local de 24 GB podrían parchear directamente las bibliotecas de inferencia, como pasó con llama.cpp, así que quizá les vaya mejor. En cualquier caso, espero que a Intel le vaya bien y que sus drivers o emuladores de drivers mejoren hasta un nivel ampliamente usable.
    • Lo que te falta son los videojuegos.
    • El machine learning quizá enfrente otro invierno. Tal vez Intel esté adelantada a la industria.
      O quizá simplemente podamos seguir haciéndole preguntas de programación a computadoras de alto rendimiento.
    • El mundo de los desarrolladores de machine learning no es un mercado masivo de consumo como los juegos de PC.
    • Esta es una tarjeta B5X0 de gama baja de 200 dólares. Probablemente estén preparando tarjetas B7X0, quizá incluso B9X0.

  • Es una lástima que la memoria sea de 12 GB
    Siento que una empresa que pueda sacar una GPU de 24 GB o más para usarla en trabajos del lado de Python podría sacar una gran ventaja. No hace falta que sea tan rápida como las opciones de Nvidia; con que pueda correr modelos a cualquier velocidad, alcanza. Una tarjeta así se vendería de inmediato.

    • ¿De verdad será así? Me pregunto cuánta gente corre inferencia en casa. Fuera de los usuarios entusiastas, casi no conozco a nadie alrededor, y las empresas también prefieren usar APIs antes que alojar modelos por su cuenta.
      Sería bueno tener GPUs de consumo con mucha VRAM, pero no parece que el mercado sea lo bastante grande como para que una empresa invierta en fabricarlas. Si ves las estadísticas de hardware de Steam, la proporción de gente que usa tarjetas de gama alta es pequeña.
    • Estoy 100% de acuerdo. Esto podría ser el boleto de entrada para ganarse a los desarrolladores para Intel, y ese impacto podría ir bajando en cascada. No tienen nada que perder, así que ojalá simplemente lo hicieran.
    • Para ese uso, también se puede con una Mac mini, y probablemente salga más barato que armar una PC equivalente. Podría rendir mejor que una GPU Intel barata, tener mejor soporte y consumir menos energía.
    • En ese caso, ¿no bastaría con usar simplemente la CPU? Con las operaciones vectorizadas de las CPU modernas se puede ejecutar la mayor parte de la inferencia de machine learning a un costo mucho menor.
    • Para alguien que quiera usar modelos existentes, quizá no sea tan mala opción. En los ejemplos de AI Playground de Intel, el requisito mínimo es una CPU Intel Core Ultra H, que consume bastante poca energía comparada con una GPU dedicada de este tipo: https://github.com/intel/AI-Playground

  • No sé quién es el usuario objetivo de este producto
    Los gamers bien informados saben que las GPU discretas de Intel están en una situación delicada y no van a subirse a ese tren sin más. Para machine learning es demasiado chica, y parece que los únicos realmente satisfechos serían quienes la compren para transcodificación, pero no creo que haya un mercado grande de gente diciendo “tengo que comprar una tarjeta para codificar AV1”.

    • Intel se ha ganado bastante confianza en el ecosistema Linux
      Nvidia fue de lo peor en cuanto a soporte y recién ahora empezó a tomarse en serio el soporte de la plataforma. AMD se metió de lleno hace casi 10 años, y ahora está bastante cerca del nivel de Intel en soporte del kernel.
      En cambio, Intel lleva haciendo esto desde que yo estaba en la universidad. Hace 20 años usaba el driver i915 en Ubuntu, y aunque el chip era de consumo ultrabajo, lo que podía hacer y el nivel de soporte de software eran únicos. Años antes de que otros fabricantes se tomaran esta plataforma en serio, Intel ya apoyaba y financiaba el desarrollo de Mesa.
    • Si funciona bien en Linux, eso por sí solo ya tiene mercado. AMD viene dando señales de que en adelante se concentrará en las GPU integradas, y esa dirección también está bien. Las GPU integradas de AMD son únicas y Nvidia domina las GPU discretas, así que Intel podría ser el salvador necesario. Intel, y quizá también NVK, podrían lograrlo.
      Si este producto hubiera existido hace unas semanas, habría aceptado el dolor de ser early adopter. Lamentablemente, no era una simple actualización de una build, así que no podía darme el lujo de esperar.
    • Entiendo si decir “es demasiado chica para machine learning” significa que es chica para los LLM más recientes y de gama más alta, pero hay muchos usos de machine learning para los que 12 GB alcanzan
      Incluso mirando solo los LLM, no todo el mundo necesita los modelos más nuevos y más grandes. Entre modelos pequeños, destilados y cuantizados, hay varios que son perfectamente utilizables con menos de 24 GB.
    • Si las cifras de Intel son correctas, League corre mucho mejor que en la generación anterior, y es casi el único juego que sigue en DX9 entre los que daban problemas en la generación pasada.
      CS:GO también era un ejemplo típico, pero con la salida de CS2 se movió a DX12/Vulkan. Era literalmente el mayor problema, y el driver también era inestable, pero ahora parece estar bastante más ordenado.
    • Ahora mismo uso una tarjeta Intel en Wayland y simplemente funciona bien.
      En cambio, una Nvidia Quadro que venía con una workstation PC de una marca grande y todavía tenía garantía ni siquiera pudo arrancar en tty con Ubuntu 24.04.

  • Me alegra la parte que dice que “Battlemage seguirá recibiendo soporte de drivers gráficos completamente open source en Linux”
    Espero que estas tarjetas sean lo suficientemente abiertas como para poder usarse también en OpenBSD. Ahora mismo estoy evitando todo hardware que tenga GPU Nvidia, así que las opciones son bastante limitadas. Si el firmware es aceptable para OpenBSD, la usaría con gusto.

    • Prometer buen soporte para Linux me suena a que, al menos salvo los blobs binarios opacos, el resto está abierto.

  • Para mí, la función más importante es el soporte para Linux. Aunque uno no sea gamer, puede querer usar la GPU para cómputo, y los drivers propietarios llenos de bugs son un problema que va mucho más allá de una simple molestia.

    • Es cierto, pero los drivers abiertos fueron una ventaja que AMD promovió durante 10 años, y Nvidia por fin también está dando señales de moverse hacia lo abierto. Por eso tengo algunas dudas de que las nuevas tarjetas Intel mantengan competitividad durante mucho tiempo en este frente.

  • Me da curiosidad la cantidad de transistores y el tamaño del chip.
    El consumo es de 190 W, comparado con los 115 W de la 4060. Según https://www.techpowerup.com/gpu-specs/arc-b580.c4244, la B580 tiene 21.700 millones de transistores y un área de die de 406 mm², mientras que la 4060 tiene 18.900 millones de transistores y 146 mm²; sería un die bastante grande.

    • Esa cifra es igual a la de la A770 y tampoco coincide con los números del material preliminar, así que parece un error de copiar y pegar.
      Usando los datos preliminares, la Arc B580 está fabricada en proceso N5, tiene 272 mm², 19.600 millones de transistores, bus de memoria de 192 bits, 190 W y un rendimiento de aproximadamente 110% frente a la RTX 4060. Mejoró mucho el rendimiento por área de die respecto de la A770, pero todavía está bastante por detrás de Nvidia.
      Es interesante que, aun usando el mismo proceso o uno similar, la densidad de transistores sea mucho menor que la de la 4060. Puede que Nvidia tenga una disposición mejor, que Intel haya usado una biblioteca o disposición de transistores de alto rendimiento más grande para alcanzar clocks de boost más altos, o que la interfaz de bus más ancha ocupe espacio. También es posible que en la B580 haya 1 render slice y un bus de memoria de 64 bits desactivados, y que esos transistores no se incluyan en la cifra pero sí ocupen área.
      Fuente: https://www.techpowerup.com/review/intel-arc-b580-battlemage...
    • Tanto la Arc B580 como la B570 estarían basadas en el nuevo silicio único BMG-G21 del proceso TSMC 5 nm EUV, con un área de die de 272 mm² y 19.600 millones de transistores.
      https://www.techpowerup.com/review/intel-arc-b580-battlemage...
      Ese dato parece más plausible.

  • Me pregunto si todavía depende mucho de Resizable BAR. Si se instala en una computadora Linux antigua sin soporte de reBAR, el controlador crashea con cualquier carga de renderizado y la tarjeta queda completamente inutilizable.
    Es una verdadera lástima. La A380 de un solo slot es una tarjeta con muy buena relación precio/rendimiento para juegos ligeros y uso general en máquinas pequeñas.

    • ¿Cuál es la plataforma más reciente que no tiene Resizable BAR? Se estandarizó en 2006; ¿sería útil un rendimiento gráfico de nivel 4060 en una computadora tan antigua con ese problema?
    • Sí. Dicen que también figura como requisito en la caja.
      Otra cosa que me pregunto es si se necesita una motherboard PCIe 4.0, o si con una ranura 3.0 x16 alcanza. Y también si ahora el software ya soporta bien VR.
    • Sí. En las diapositivas dice que reBAR es obligatorio.