谷歌 Satia云串流服务将采用AMD的客制化方案，可在云伺服器进行多 GPU 运算为其架构重点。这是怎么样的一个方案呢？想不想了解一下，一起来看一下是怎么样的吧。

Google 昨天宣布将在2019 年推出云端游戏服务Stadia ，除了标榜5 秒即可进入游戏以及与YouTube 直播相互结合、还有透过云方式避免作弊之外，另一个值得关注的焦点是与AMD 合作，由AMD 为其提供客制化处理器。

选择AMD 的原因除了先前的Project Stream 展示的刺客教条：奥德赛就是AMD GPU 最佳化游戏、可能由UBI 牵线一类的以外，另一个重点恐怕是AMD 所提供的客制化方案，因为从昨天介绍Stadia时， Google 特别强调Stadia 本身就是一个自成一格的开发平台，并非只是在系统执行虚拟的Windows 平台，其采用Linux 搭配Vulkan API ，能推测Google 在硬体系统设计与虚拟化技术应有独特之处。

从Google 昨天给出的规格表，具备56 个Compute Units 、 HBM2 、 10.7TFLOPS 的运算性能，不禁令人联想到采用VEGA 架构的可能性，毕竟VEGA56 亦为56 个Compute Units ，性能为10.5TFLOPS ，与Google 客制处理器的规格相当近似，同时AMD 传闻中新一代的7nm 架构Navi 定位是为了接续主流产品用的Polaris ，推估在未商用前就提供客制化方案的机率不高，但由于Google与AMD 未公布细节，这部分仅为个人推测。

虽然基本架构沿用VEGA56 的机率很高，但毕竟是针对云串流游戏服务，这款特规GPU 仍有着消费市场版本的VEGA56 相当显著的不同，最关键的就是在于强调数据中心所需的安全、可管理与可扩充，做为关键的是这款GPU 具备SR-IOV 硬体虚拟化技术。

其实AMD 在Vega 架构的专业卡Radeon Pro V340 就采用这样的介面，当时亦是在单板搭载双56CU 的VEGA 核心，两个GPU 之间可合并使用亦可虚拟化给多个使用者，对于Satia的硬体架构特别强调具备SR-IOV 与可扩充性，就是在虚拟化之余，能够利用多GPU 提升运算性能。

在昨天的展演， Google 也携手UL Benchmark 展示一套云端游戏主机的多GPU 运算，而在Satia 的系统当中，可藉由单一GPU 作为处理主要画面的几何渲染，再视场景的效果动用其它GPU 资源处理动态流体模拟、复杂粒子效果等场景强化。

在这里的关键是，以Google 与AMD 合作的硬体与系统，应该可藉由虚拟化的方式动态分配GPU 运算资源，使得单一GPU 若执行GPU 需求较低的内容时，或许能将闲置的运算性能挪去给其它正在执行高度复杂内容游戏的玩家，然而对于玩家或是开发者，他们不须在乎现在是否使用单GPU 或是多GPU ，只需专注在游戏体验本身。只是目前也不知道在这套系统中能调度多少个 GPU 资源，或是仅限于最多双 GPU 运算。

也由于虚拟化技术，基于云服务的Stadia 可说是具各种可能性的新游戏平台，对玩家而言，透过串流方式，不仅可实现在有网路的环境即可享受高品质的游戏内容，并借助云系统统一化管理避免作弊行为发生，而虚拟化技术又能够实现一般家用主机难以做到的多GPU 架构。

但最终的问题还是会回归网路服务的体验，毕竟NVIDIA 先前所提供的GeForce Now 串流游戏服务并未锁区，不过在使用前会先侦测与伺服器的Pin 值，一但Pin 值过高延迟较严重，就不会开放给使用者体验，虽说Google 的Google Cloud 架构会是关键，但最终还是得看消费者一方的网路连线情况，否则4K 60P 的持续影像串流需要的网路流量也不小，加上游玩端控制回传到伺服器端还有延迟的问题， Stadia 实际推出时对网路服务品质是否有一定的限制也是值得关注的。