Инструменты13 августа 2026 г., 14:18 МСК🤖 Auto

Intel XPU Manager 2.1: новый топол.и P2P для Arc Pro

Intel выпустила обновление XPU Manager 2.1 для мониторинга видеокарт Arc Pro. Главная новинка — команда для проверки прямой связи между GPU.

Баннер новости 5702

Что нового в XPU Manager 2.1

Компания Intel представила версию 2.1 своего открытого инструмента управления и мониторинга видеокарт Arc Pro. Утилита доступна для операционных систем Windows и Linux (включая Ubuntu). Обновление сфокусировано на исправлении ошибок, но содержит одну ключевую функциональную добавку для профессиональных пользователей.

Новая команда xpu-smi topology --p2p

Самое значимое изменение — появление подкоманды xpu-smi topology --p2p. Она позволяет вывести NxN-матрицу, показывающую возможности прямого доступа (Peer-to-Peer) между парами графических процессоров. Это критически важно для рабочих станций, где GPU должны обмениваться данными без участия CPU и системной памяти.

Матрица отображает поддержку следующих функций для каждой пары GPU:

  • Peer Read (чтение из памяти другого GPU)
  • Peer Write (запись в память другого GPU)
  • MDF Fabric (поддержка шины Fabric)
  • Atomics (атомарные операции)
  • PCIe Access (доступ через шину PCIe)

Технические детали и доступность

Инструмент продолжает использовать интерфейс командной строки xpu-smi для сбора метрик утилизации устройств. Помимо новой функции топол.ии, были внесены мелкие улучшения в другие подкоманды. Полный список исправлений доступен в репозитории GitHub. Для удобства пользователей Intel предоставляет готовые бинарные файлы для Windows и Ubuntu Linux.

Компонент Статус / Описание
Версия 2.1
Платформы Windows, Linux (Ubuntu)
Ключевая фича xpu-smi topology --p2p (NxN матрица P2P)
Тип лицензии Open Source

Почему это важно

Для энтузиастов и профессионалов, использующих несколько карт Arc Pro в одной системе, возможность программно верифицировать работоспособность P2P-связи экономит время на отладку. Это позволяет убедиться, что железо и драйверы корректно настроены для задач, требующих высокой пропускной способности между GPU, таких как рендеринг или обучение нейросетей.

Источник: Phoronix ↗