在理论上，通过增加更多 GPU 来提升性能似乎很简单：越多，性能越强。但在实践中，这是图形架构领域棘手的挑战之一。虽然某些工作负载因其独立特性能实现良好扩展，但另一些工作负载（尤其是几何处理）会引入顺序依赖性，使得线性性能扩展成为业界所有GPU架构都难以攻克的难题。
　　为什么多核 GPU 性能扩展如此困难？
　　现代 GPU 的优势来自高度并行化，但并不是所有任务都能做到并行。以几何处理为例，它具有天然的顺序性。图形 API 要求按照提交顺序处理对象，因为可见性与渲染结果往往依赖这一顺序。这意味着几何工作负载通常只能在单一上运行，生成按顺序排列的 tile 列表供后续管线使用。当几何阶段成为瓶颈时，其他会处于闲置状态，从而导致扩展效率大幅下降。
　　这并非Imagination独有的困境。其他GPU架构同样面临类似挑战：它们同样难以在工作负载无法平均分配时保持高效扩展。虽然动态并行（dynamic parallelism）和硬件队列（hardware queues）等技术能够提供帮助，但在几何密集场景下问题依然突出。结果就是：增加数量并不一定能带来成比例的性能提升——无论使用的是哪种 GPU。
　　那么，我们的解决方案是什么？
　　走进 Imagination 的多核 GPU 架构
　　在讨论我们的几何扩展方案之前，我们先回顾一下 Imagination 的多核基础。
　　Imagination GPU具备高度可扩展的多核技术，可帮助系统设计者实现更高峰值性能或工作负载灵活性。Imagination 的方法是去中心化（decentralised）且松耦合（loosely-coupled），从而避免传统集中式多核架构所面临的拥塞和布局限制问题。
　　这些是松耦合的，仅通过内存共享命令列表和 tile 缓冲列表，共同分担工作负载。由于每个都被设计为一个独立、完整的 GPU，它包含所有必要的功能，能够根据优先级自行管理并执行任务。

　　Imagination GPU 多核网格的主–主(Primary-Primary）模式

　　Imagination GPU 多核网格的主–从（Primary-Secondary）模式

　　多核网格中的每个都可以独立运行（主–主模式，Primary-Primary），也可以协同运行（主–从模式，Primary-Secondary）。在主–从配置下，只有主 GPU （Primary GPU Core）内的一个固件处理器处于激活状态，它负责驱动所有属于多核网格的从 GPU （Secondary GPU Cores）中的工作负载。多个 GPU 实例共享命令流，并共同尽可能快速地完成任务。
　　通过让每个 GPU 在渲染目标（render target）的不同区域上工作，我们能够保持带宽效率，因为每个始终处理屏幕上连续且具一致性的区域，从而确保的缓存命中率（每个的数据根据自身处理的任务进行针对性缓存，避免之间不必要的数据迁移和重复，提高整体效率）。
　　多核网格中的寄存器设置和同步通过专用的XPU 总线来处理，它连接主 GPU 和所有从 GPU ，支持点对点及广播模式。该核间通信结构与内存层级经过优化，确保在数量增加时仍能降低延迟。该结构还能将 GPU 分布在多个 Chiplet、芯片甚至不同的板上。这为客户提供了更灵活的设计选择，并显著降低成本——客户只需设计一个单一 chiplet（或芯片），便可通过封装多个 chiplet 来构建不同性能档位，从而扩展 GPU 性能。
　　引入 Alternate Geometry Processing（AGP）：交替式几何处理
　　现在我们回到如何在多环境中实现接近线性的性能扩展这一挑战上。
　　我们多核技术的一个关键特性——早在B-Series中引入，并在后续几代中不断优化——这便是交替式几何处理（AGP）。AGP 并不是强制所有几何任务都由一个处理，而是将几何工作负载分布到多个，但保留一个关键原则：不破坏同一渲染目标内部的严格顺序要求。
　　AGP 的方法是：将不同的渲染目标（render targets）或不同帧分配给不同 GPU 处理几何阶段。
　　例如：
　　 #1 处理渲染目标 A 的几何任务；
　　 #2 处理渲染目标 B 的几何任务；
　　与此同时，像素处理和计算任务会被切片并分配到所有上并行执行。
　　这种方式既遵循了图形 API 的顺序规则，又能在多个渲染任务独立的情况下释放并行度。在多帧、多个渲染目标的场景中，AGP 能显著减少闲置时间，让负载分配更均衡。
　　交替式几何处理（AGP）的实际优势
　　1. 更高的扩展效率
　　通过在多个之间分配几何工作，AGP 避免了单成为瓶颈的问题。这在云或汽车系统等同时处理多场景、多显示的多核配置中尤为重要。
　　2. 更佳的资源利用率
　　若没有 AGP，负责几何处理的还要承担其像素处理任务，从而拖慢整个多核系统。而 AGP 能平衡负载、减少倾斜（skew），保持所有都持续工作。
　　Imagination 的 AGP 与其他 GPU 厂商的比较
　　其他 GPU 厂商采用的方案不尽相同。
　　NVIDIA
　　多 GPU 架构多基于逐帧并行（Alternate Frame Rendering）。
　　AMD
　　则采用命令处理器和硬件队列来分配工作负载。
　　但两种方案都面临类似的局限性：几何密集型场景仍可能阻碍扩展，因为在不破坏渲染正确性的前提下难以拆分这类场景。
　　Imagination的AGP技术之所以脱颖而出，在于其采用软件驱动模式并深度集成于我们的分块式（Tile-Based）架构，从而实现高效灵活的运行。结合去中心化、松耦合的多核设计，AGP能为原本可能陷入停滞的工作负载提供近乎线性的扩展能力。