Ключові винос
- Графічні процесори схожі на автобуси: повільніше, ніж спортивні машини, але набагато краще паралельно переносять багато цифр.
- Графічні процесори використовуються в машинному навчанні, медицині, обробці зображень та іграх.
- Iris Xe Max від Intel розроблений, щоб зробити ноутбуки потужнішими для творців та AI.
Acer
Новий графічний процесор Intel Iris Xe Max відображається зараз у ноутбуках, і це, судячи з усього, велика справа. Але що таке GPU, і чому це важливо? Спойлер: справа не в іграх і навіть в графіці. Процесор у вашому комп’ютері, який виконує повсякденну роботу, є дорогим і вузькоспеціалізованим. З іншого боку, графічний процесор насправді дуже добре володіє математикою. Зокрема, вони можуть множити великі числа і можуть виконувати багато-багато операцій паралельно. Це робить їх хорошими для створення складної 3D-графіки, але їх використовують набагато більше. «Графічні процесори чудово підходять для обробки великих даних, машинного навчання та обробки зображень», – сказав 3D-аніматор Девід Рівера tebapit за допомогою миттєвого повідомлення. «У мене є багато колег, які використовують його в медицині для отримання результатів МРТ».
Змістовий покажчик
Велика математика, великі картинки
Все, що вимагає багато складної математики, ідеально підходить для завантаження на графічний процесор. «Графіка, як правило, дуже потужна, оскільки обчислення 3D-відео дуже складне», – сказав комп’ютерний інженер із Барселони Мікель Бонастре. tebapit за допомогою миттєвого повідомлення. Але незабаром комп’ютерні розбійники зрозуміли, що ці математичні машини можуть бути використані для виконання всіх видів математичних завдань. «Зараз суперкомп’ютерні кластери також створюються з графічними процесорами. Вони використовуються для наукових розрахунків, інжинірингу тощо», – говорить Бонастре. Ще однією перевагою графічного процесора є те, що його легко масштабувати. Він побудований для паралельного запуску однакових операцій, тому додавання більшої кількості чіпів (або просто більше ядер до конструкції чіпа, що робить його більшим) робить все швидшим.
GPU також чудово підходить для обробки фотографій. Наприклад, пакет редагування фотографій Adobe Lightroom може перевантажити роботу на графічний процесор вашого Mac або ПК, щоб «забезпечити значне покращення швидкості на дисплеях з високою роздільною здатністю», що включає монітори 4K та 5K. «Процесори оптимізовані для затримки: щоб виконати завдання якомога швидше», – пише консультант ШІ Йгор Ребусас Серпа. «Графічні процесори оптимізовані для пропускної здатності: вони повільні, але вони працюють на великій кількості даних одночасно». Серпа порівнює центральний процесор зі спортивним автомобілем, а графічний процесор – з автобусом. Автобус набагато повільніший, але він може перевезти набагато більше людей.
Що з вашим телефоном?
Графічний процесор у вашому телефоні використовується для керування його дисплеєм із високою роздільною здатністю та для запуску графіки. Ось чому телефон нагрівається, коли ви граєте в гру – вмикається графічний процесор, і ваш телефон не має вентилятора, щоб охолодити його. На iPhone графічний процесор використовується для розпізнавання зображень, вивчення природної мови та аналізу руху. Тобто він обробляє зображення та відео, коли ви їх знімаєте, та багато іншого. «Графічні процесори чудово підходять для обробки великих даних, машинного навчання та обробки зображень». Але це ще не все. Останні iPhone і iPad від Apple містять «нейронний механізм». Це великий чіп, спеціально розроблений для виконання завдань машинного навчання. Це не графічний процесор, але він схожий на графічний процесор, оскільки він швидко стискає важкі математичні завдання. За словами Apple, остання версія «здатна виконувати до 11 трильйонів операцій в секунду».
Машинне навчання
Мабуть, найбільшим модним словом у обчислювальних технологіях зараз є «машинне навчання». Це передбачає показ комп’ютеру безлічі прикладів та надання комп’ютеру змоги з’ясувати подібності та відмінності. Для цього ідеально підходять графічні процесори, оскільки вони можуть переглядати більше прикладів в секунду. Однак після закінчення навчання GPU більше не потрібен. Будь-які вивчені алгоритми можуть швидше запускатися процесором.
А тепер повернімось до нового графічного процесора Iris Xe Max від Intel. Це призначено для роботи в «тонких і легких ноутбуках і [to] звернутися до зростаючого сегменту творців, які хочуть отримати більшу портативність «, – заявив у своїй заяві віце-президент Intel Роджер Чандлер. Тобто він має на меті зробити ноутбуки з обмеженим енергоспоживанням кращими для редагування відео, фотографій та будь-якої іншої діяльності, що потребує GPU. Так, включаючи ШІ. Iris Xe Max призначений для машинного навчання. Можливо, його першим завданням буде навчитися вимовляти власне ім’я.