Annoncée pour le premier trimestre de 2021, les processeurs Intel Core S de la 11e génération (nom de code Rocket Lake-S) devraient, selon Intel, faire franchir un nouveau palier aux performances des ordinateurs de bureau. Cette 11e génération de processeur Intel Core Serie-S pour ordinateurs de bureau va introduire une nouvelle architecture, appelée Cypress Cove, contenant des changements de microarchitecture, qui offrent des performances brutes améliorées, grâce à l’augmentation de l’indice IPC, ou le nombre d’instructions traitées par cycle d’horloge. D’après Intel, cette génération permettrait un gain à deux chiffres des IPC.
Les cœurs Cypress Cove intègreront huit cœurs et vont disposer de contrôleurs améliorés pour les échanges avec les différents périphériques internes, comme un contrôleur mémoire plus performant pour les modules mémoire DDR4-3200. Côté bus de transfert interne PCI Express, les cartes graphiques et les disque SSD NVMe principalement, les puces Rocket Lake-S vont disposer de plusieurs autoroutes numériques internes. Ils supportent jusqu’à 20 voies PCIe 4. Deux fois plus performant que PCIe 3, le PCIe 4 prend en charge le double de la bande passante de la PCIe 3.0, avec un maximum de 32 Go/s dans une configuration à 16 voies, ou 64 Go/s si l’on tient compte des échanges bidirectionnels.
Le jeu d’instructions VNNI accélère l’apprentissage automatique
Pour que les plateformes puissent bénéficier de ce surcroît de puissance interne, les processeurs Rocket Lake-S seront entourés d’un environnement amélioré aussi. À commencer par les graphismes fournis par les cœurs Intel UHD optimisés grâce à l’architecture graphique Intel Xe2. Selon Intel, les cœurs Xe2 offrent un accroissement de 50 % des performances comparés à la génération précédente de puces graphiques intégrées, la neuvième génération. De fait, les performances d’encodage en 4K60 et les résolutions d’affichage s’en trouvent améliorées. Pour les applications neuronales d’intelligence artificielle, Rocket Lake-S intègre le jeu d’instructions Deep Learning Boost dans son ultime itération, VNNI, qui accélère les débits et raccourcit le temps de formation des algorithmes.
