IMG B系列:
利用多核实现更多功能

凭借先进的多核架构,B系列达到了前所未有的IP性能级别

多核创造更多可能

IMG B 系列延续了有史以来最快的GPU IP IMG A 系列,具备其所有先进特性,可提供更高性能的新型配置。 IMG B系列还为入门级和中端核提供了更高水平性能。无论是应用于ADAS、云计算或游戏等关注运算效率的核,还是用于驱动高分辨率显示的更关注芯片填充率的核,IMG B 系列都提供了优化的GPU IP 解决方案,完美符合您的需求。

IMG B 系列采用全新的多核架构,使我们的客户能够将多个 GPU 核连接在一起,实现更高的性能水平。

IMG B 系列多核演示

使用新的 IMG BXT 多核 (MC) 展示了前所未有的性能水平。

IMG BXT MC 提供业界领先的性能水平,实现更高质量的效果和更高分辨率的渲染。BXT 的计算性能高达 6 TFLOPS,功耗比前几代低 30%,支持从移动端到云端的解决方案。

 

IMG B 系列分块区域保护(TRP)演示

新的 IMG BXS GPU 上使用分片区域保护 (TRP) 来展示关键安全渲染。TRP 为关键安全渲染提供更高的性能,并更轻松地从 QM 过渡到下一代安全 HMI。

 

B系列多核 GPU IP 直播课回顾

B 系列采用了先进的图像压缩技术 IMGIC 技术,它提供了多达四种压缩等级:从像素完全无损模式,到可确保 4:1 或更佳压缩率的带宽极省模式。Imagination解决方案技术经理郑凯深入探讨了 B 系列多核架构,全面了解 B 系列的性能和特点,及其背后的技术革新。 欢迎注册观看视频回放!

IMG B系列多核 GPU 家族

IMG B 系列包含从入门级到高端四个 GPU 类别,以满足各种市场需求。

BXT:前所未有的性能

BXT 从 A 系列向前迈出了非凡的一步,提供业界最高的每平方毫米性能,成为顶级设计中引人注目的解决方案。

BXE:驱动艳丽的高分辨率显示

与上一代 Imagination IP 相比,BXE 面积缩小了25% ,与竞争对手相比,填充率高达 2.5 倍。BXE 可扩展至每秒钟 1 至 16 像素(PPC),通过优化的 BXE 核,可轻松为数字电视、物联网和智能家居设备提供1080P 和 4K UI。最高规格的 BXE 为以像素为中心的 IP 提供了前所未有的性能,能够为客户面向 8K 显示提供最佳硅面积。 我们全方位提供 Vulkan ® API 支持,使开发人员能够最大限度地提高性能。

BXM:惊艳的图形体验

BXM是一系列高效性能核,在紧凑的硅面积下提供最优的填充率和计算的平衡,是中档经济型移动产品的完美选择。它们也是复杂 UI 解决方案(如 DTV)的理想之选,其渲染分辨率高于竞争对手设计的两倍。

BXS:汽车 GPU 的未来

BXS 系列是首款支持 ISO 26262 的 GPU IP,是有史以来创建的最先进的汽车 GPU IP 。基于对行业的深入了解,BXS 比消费类 B 系列的性能提升60%。BXS 可针对高级环绕视图和仪表盘应用的等复杂汽车渲染用途提供一系列优化配置,以便为 ADAS 计算用例提供高度可编程的计算。所有 BXS 内核都完美地与神经网络加速器匹配,实现快速、低功耗的推断表现。

IMGIC 高灵活度、最大限度节省带宽

IMGIC 技术是一种基于行业领先 PVRIC4 的新技术,可将图像在进出 GPU 时进行压缩,以提高性能。在我们的无损或 50% 视觉无损模式之外还有两个选择:

  • 75% 带宽上限无损模式,质量优先
  • 25% 模式,优先节省极致带宽

这为 SoC 设计人员提供了更大的灵活性 ,在保持出色用户体验的前提下,可以针对性能或系统成本进行优化。

IMGIC 支持所有 IMG B 系列,为业界提供领先的图像压缩优势。

应用市场

移动领域

Imagination 为高端、中级和入门级移动设备提供领先的解决方案,单位面积具备最佳性能和最低功耗。Imagination与游戏开发人员展开广泛合作,确保游戏在我们的 GPU 上以最佳方式运行,从而提供最佳的游戏体验。

云端

在高端方面,我们IMG B 系列可提供惊人的 6 TFLOPS 算力——这种性能,使这种 GPU 更适合 PCI-E 外形设计。我们将低功耗、高效率架构引入一系列专注于卓越性能和灵活性的新平台。

汽车安全

继 XS 系列推出之后,我们宣布推出第一批 BXS 内核,该内核专为满足汽车市场的需求而设计,提供关键安全图形和计算功能,在汽车市场率先具备多核扩展和冗余性特性。

消费和工业领域

我们的 BXE 系列为更关注填充率的芯片提供可扩展方案,具备出色的性能和低带宽,可实现从 720p 到 8K 的经济高效的 GUI 解决方案。我们的 GPU 多核部署降低了硅成本并提升了软件一致性,使得这一目标成为可能。