Imagination最新發(fā)布的驅(qū)動(DDK 25.1 RTM2)支持最新版本Android操作系統(tǒng),同時增強(qiáng)了OpenCL擴(kuò)展集及Android平臺上Vulkan 1.4支持。
Vulkan是Imagination開發(fā)者社區(qū)中廣受歡迎的圖形API,因其提供了低開銷、跨平臺訪問現(xiàn)代GPU的能力,幫助開發(fā)者在多種設(shè)備上最大化性能與效率。其對GPU操作的顯式控制,以及對多線程和細(xì)粒度資源管理等高級特性的支持,使其成為高性能游戲、實時渲染及計算密集型應(yīng)用的理想選擇。
此前,Vulkan 1.4已通過Linux驅(qū)動向Imagination社區(qū)開放,本次發(fā)布將其支持?jǐn)U展至Android驅(qū)動,鑒于Vulkan在Android GPU戰(zhàn)略中的核心地位,此舉尤為重要。Vulkan 1.4作為一次重大更新,將眾多之前可選功能納入核心規(guī)范,簡化開發(fā)流程,確保高性能圖形和計算應(yīng)用的跨平臺一致性。
主要增強(qiáng)包括:
流式傳輸(Streaming Transfers):實現(xiàn)高效跨平臺數(shù)據(jù)流向GPU,且不影響渲染性能。
集成廣泛使用的擴(kuò)展,如推送描述符(push descriptors)、動態(tài)渲染局部讀取(dynamic rendering local reads)及標(biāo)量塊布局(scalar block layouts),此前均為可選。
保障支持先進(jìn)能力,如最高支持8K渲染及最多八個獨立渲染目標(biāo)。
隨著Android 16的穩(wěn)定發(fā)布,Android設(shè)備用戶積極升級至最新系統(tǒng)版本。此次驅(qū)動支持Android 16,意味著OEM廠商、開發(fā)者和終端用戶能夠充分利用該系統(tǒng)在性能、多任務(wù)及視覺表現(xiàn)上的提升,包括:
桌面窗口與自定義鍵盤快捷鍵:提升大屏多任務(wù)操作,推動GPU在多窗口渲染及切換中的表現(xiàn)。
最高支持16KB內(nèi)存頁兼容性:針對新硬件配置優(yōu)化性能與效率。
實時通知更新、預(yù)測性返回導(dǎo)航及觸覺滑塊:打造更沉浸、響應(yīng)更靈敏的用戶體驗,依賴強(qiáng)大的GPU支持實現(xiàn)流暢動畫與觸覺反饋。
本次驅(qū)動的另一重大更新是OpenCL支持的擴(kuò)展——這對希望利用我們的GPU在邊緣進(jìn)行AI計算的開發(fā)者尤為關(guān)鍵。
新增功能包括:
Android HAL緩沖區(qū)擴(kuò)展,支持Android組件與OpenCL內(nèi)核間高效緩沖區(qū)共享。
內(nèi)核時鐘擴(kuò)展,提供高分辨率設(shè)備時鐘訪問,便于性能分析和時間敏感操作。
外部內(nèi)存及信號量擴(kuò)展,促進(jìn)高級多設(shè)備工作流中外部內(nèi)存和同步原語的互操作性。
此外,我們非常激動地引入了OpenCL子群(Subgroups)支持——這一革命性升級為計算內(nèi)核帶來warp級別控制與細(xì)粒度并行性。借助子群,開發(fā)者可通過高效的組內(nèi)通信加速性能,解鎖硬件級SIMD執(zhí)行以實現(xiàn)更精細(xì)控制,并優(yōu)化數(shù)據(jù)密集型工作負(fù)載的內(nèi)存訪問。無論是打造高性能圖形、AI流水線還是科學(xué)仿真,子群都為開發(fā)者提供了將OpenCL應(yīng)用推向新高度的利器。
Imagination持續(xù)維護(hù)適用于Android、Windows以及開源和專有Linux的驅(qū)動程序,定期更新以支持最新操作系統(tǒng)及API(包括其熱門擴(kuò)展),并進(jìn)行性能優(yōu)化。
本次發(fā)布的25.1 RTM2版本將至少提供四年的漏洞修復(fù)和安全支持。
歡迎與我們聯(lián)系,獲取更多相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)。

Patrik Masson
現(xiàn)任 Imagination Technologies 產(chǎn)品管理總監(jiān),負(fù)責(zé)公司軟件及開發(fā)者工具的戰(zhàn)略規(guī)劃與開發(fā)。他在工業(yè)自動化領(lǐng)域擁有十余年經(jīng)驗,曾管理大型產(chǎn)品組合的全生命周期。在現(xiàn)任職務(wù)中,他專注于為Imagination的客戶及開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)在整個軟件棧上提供價值。
英文鏈接:https://blog.imaginationtech.com/shrinking-llms-with-self-compression
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