EMUI 9-ის GPU Turbo 3.0 ახლა მხარს უჭერს Fortnite-ს, Minecraft-ს და კიდევ 17 თამაშს

Huawei-ის GPU Turbo ტექნოლოგია ახლა მხარს უჭერს სულ 25 თამაშს, მათ შორის PUBG Mobile, Fornite, FIFA Mobile, Subway Surfers და მრავალი სხვა.

Huawei-ს GPU Turbo არის პროგრამული უზრუნველყოფის ფუნქცია, რომელიც აძლიერებს თამაშის შესრულებას Huawei-სა და Honor-ის სმარტფონების უამრავ სმარტფონზე, ბატარეის გადაჭარბებული მოხმარების გარეშე. მისი უპირატესობები მოიცავს უფრო გლუვ სათამაშო გამოცდილებას და ბატარეის გაუმჯობესებულ შესრულებას თამაშის დროს. მას შემდეგ, რაც მისი გაშვება გასული წლის ივნისში Honor Play-ითGPU Turbo რამდენჯერმე განახლდა შესრულების გაუმჯობესებისა და მეტი სათაურის ჩართვისთვის. განცხადებასთან ერთად Huawei P30 სერიაკომპანიამ გამოაცხადა GPU Turbo 3.0 და გააფართოვა მხარდაჭერა 19 Android თამაშის სათაურისთვის.

GPU Turbo-ს მესამე თაობა მოდის, როგორც Huawei-ს უახლესი firmware ვერსიის ნაწილი, ანუ EMUI 9.1, რომელიც დაფუძნებულია Android 9 Pie-ზე და გამოცხადდა. Huawei P30 და P30 Pro. კომპანიის განცხადებით, GPU Turbo 3.0 ამცირებს SoC ენერგიის მოხმარებას 10%-ით და ოპტიმიზებს "ძირითადი სისტემის მუშაობა უწყვეტი სათამაშო გამოცდილების უზრუნველსაყოფად

მიუხედავად იმისა, რომ GPU Turbo-ს უახლესი ვერსია ამ დროისთვის ექსკლუზიურად ხელმისაწვდომია Huawei P30 დუეტზე, ის გავრცელდება სხვა Huawei და Honor მოწყობილობებზე EMUI 9.1 განახლებით.

გარდა ამისა, Android თამაშების სათაურების რაოდენობა, რომლებსაც შეუძლიათ GPU Turbo-ს გამოყენება, ასევე გაიზარდა 6-დან 25-მდე. სიას ახლად დამატებული თამაშები მოიცავს:

  • Fortnite
  • დანები გარეთ
  • Battle Bay
  • გიჟური ტაქსი
  • რეალური რბოლა 3
  • მკვდრებში 2
  • NBA 2K19
  • დრაკონის ბუდე მ
  • დუელის ბმულები
  • PES2019
  • დრაკონის ბურთის ლეგენდები
  • FIFA მობილური
  • უფასო ცეცხლი
  • Minecraft
  • ჰელიქსი
  • მცენარეები vs. Zombie Heroes
  • მეტრო Surfers
  • Brawl Stars
  • სიჩქარის დრიფტერები

გარდა უფრო სწრაფი შეხებისა და ენერგიის დაბალი მოხმარებისა, GPU Turbo ასევე ამცირებს კადრების ვარდნას და იძლევა უფრო მაღალ საშუალო კადრების სიხშირეს, ვიდრე ფუნქცია გამორთულია. საინტერესოა, რომ ის არ შემოიფარგლება მხოლოდ ფლაგმანებით და Huawei-მ ის ასევე უბიძგა ბიუჯეტურ მოწყობილობებზე, როგორიცაა Honor 7X და Honor 9 Lite.

მიუხედავად იმისა, რომ Huawei და Honor გვაძლევენ ციფრებს გაუმჯობესებული მუშაობის შესახებ ყოველი ახალი GPU Turbo განახლებით, AnandTech გვაძლევს დეტალურ წარმოდგენას იმის შესახებ, თუ როგორ მუშაობს ეს ფუნქცია რეალურად. GPU Turbo-სთვის, Huawei ავარჯიშებს ნერვულ ქსელებს SoC-ის შესრულებასა და მოხმარებულ ენერგიას შორის ურთიერთობის შესახებ სხვადასხვა რეალური და სიმულირებული სათამაშო სცენარებისთვის. ტრენინგის ამ ფაზის დროს, ნერვული ქსელები აგროვებენ მონაცემთა დიდ კომპლექტს, რათა დაამყარონ კორელაცია ყველა მხარდაჭერილი სმარტფონისა და სათაურის CPU-ს, GPU-სა და RAM-ის სიმძლავრის შეყვანასა და გამომავალს შორის ინდივიდუალურად. ეს მონაცემთა ნაკრები ეხმარება ნერვულ ქსელებს განსხვავებულის იდენტიფიცირებაში დინამიური ძაბვისა და სიხშირის სკალირება (DVFS) მდგომარეობები, რომლებიც უზრუნველყოფენ ყველაზე მაღალ შესრულებას და ბატარეის შესაძლო დაბალ მოხმარებას ამ შესრულებაზე.

GPU Turbo-ს ეფექტი უკეთესად შეიმჩნევა Huawei-სა და Honor-ის სმარტფონებზე, რომლებსაც აქვთ ნერვული სისტემა დამუშავების ერთეული (NPU), რადგან ის აჩქარებს "დასკვნას", ანუ მოდელების შესრულებას ნეირონული ქსელები. მოწყობილობებზე, რომლებსაც არ გააჩნიათ NPU, CPU ასრულებს სამუშაოს მუდმივად არეგულირებს DVFS მნიშვნელობებს ოპტიმიზაციისთვის ენერგიის მოხმარება თამაშის შესრულების გაზრდის შეფერხების გარეშე, მაგრამ გავლენა შედარებითია ქვედა. გარდა ამისა, GPU Turbo-ს ასევე შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს შემდეგი ჩარჩოს მოთხოვნები, რითაც უფრო აქტიური მიდგომა აქვს ჩვეულებრივ DVFS დრაივერებთან შედარებით.

მიუხედავად იმისა, რომ GPU Turbo ტექნოლოგია ნამდვილად საინტერესოა, Huawei ნელ-ნელა ამატებდა ახალ მოწყობილობებს. იმავდროულად, ექვსი სათაური, რომლებიც უკვე მხარდაჭერილია GPU Turbo 2.0-ით, მოიცავს:

  • PUBG მობილური
  • მობილური ლეგენდები: Bang Bang
  • ვაინგორი
  • ვაჟკაცობის არენა
  • გადარჩენის წესები
  • NBA 2K18

ჩვენ ვიმედოვნებთ, რომ Huawei გამოიყენებს GPU Turbo უფრო მეტ ფლაგმანებსა და საბიუჯეტო მოწყობილობებს მომავალში. იმავდროულად, ფუნქციის მოქმედებაში სანახავად შეგიძლიათ ნახოთ ჩვენი მიმოხილვა ამ ვიდეოში: