小卷毛奶爸
这一问题是否暗示了传统图形性能评价体系将被AI算力重新定义？
2025年集成显卡天梯图新增技术指标
| 技术指标 | 技术描述 | 应用场景 |
|---|---|---|
| AI加速单元密度 | 单位面积内AI核心数量，直接影响机器学习推理效率 | 实时图像处理、AI视频渲染 |
| 光追单元兼容性 | 对DirectX13/RayQueryAPI的支持程度 | 云游戏、虚拟现实场景渲染 |
| 异构计算带宽 | CPU与GPU间数据传输速率（PCIe6.0及以上） | 科学计算、边缘AI服务器 |
| 动态能效比 | 不同负载下的功耗波动范围（如低功耗模式与峰值性能差值） | 笔记本电脑长续航场景 |
| 多线程并行度 | 同时处理的线程数量（如支持128+线程并发） | 多任务处理、3D建模软件 |
| 硬件解码层级 | 支持AV1/H.266编解码的硬件加速能力 | 8K视频编辑、流媒体直播 |
| 安全加密模块 | 集成硬件级数据加密引擎（如AES-256加速） | 金融终端、政府办公设备 |
AI加速单元对核显排名的潜在影响
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游戏性能权重下降
- 传统3DMark分数可能被AI辅助渲染（如NVIDIADLSS4.0）部分替代，核显在低画质游戏中的表现差距缩小。
- 例如：IntelArc系列通过Xe-HPG架构的AI超分辨率技术，可使入门级核显接近中端独显的游戏帧率。
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专业场景性能跃升
- 医疗影像分析、工业设计等领域的AI加速需求，使AMDVangogh架构的RNDA3核显在专业评分中排名上升。
- 数据表明：配备AI单元的核显在Blender渲染任务中效率提升40%。
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能效比成为新标杆
- 台积电3nm/2nm制程推动核显在AI任务中的能效比超越独显，例如苹果M3Ultra的神经网络引擎功耗比传统GPU低60%。
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市场定位重构
- 中低端独显可能被集成AI加速的核显取代，厂商或转向“核显+轻量AI卡”的混合架构（如NVIDIAGraceCPU+H100核显组合）。
结论
核显排名体系将从“图形性能主导”转向“AI算力+场景适配”双轨制，但传统3A游戏领域仍需依赖独显。未来天梯图可能新增“AI能效比”“多任务并行效率”等维度，形成更立体的评价模型。