Recomandări cheie
- GPU-urile sunt ca autobuzele: mai lente decât mașinile sport, dar mult mai bune pentru a schimba multe numere în paralel.
- GPU-urile sunt folosite în învățarea automată, medicină, procesarea imaginilor și jocuri.
- Iris Xe Max de la Intel este conceput pentru a face laptopurile mai puternice pentru creatori și AI.
Noua unitate de procesor grafică Iris Xe Max de la Intel apare acum pe laptop-uri și, din toate punctele de vedere, este o afacere mare. Dar ce este un GPU și de ce este important? Spoiler: Nu este vorba despre jocuri sau chiar despre grafică.
CPU din computerul dvs., cel care face munca de zi cu zi, este scump și foarte specializat. Un GPU, pe de altă parte, este foarte, foarte bun la matematică. Mai exact, pot înmulți numere mari și pot efectua multe, multe operații în paralel. Acest lucru le face bune pentru generarea de grafice 3D complexe, dar sunt folosite pentru mult mai mult.
„GPU-urile sunt excelente pentru big data, învățarea automată și procesarea imaginilor”, a declarat animatorul 3D David Rivera pentru Lifewire prin mesaj instantaneu. „Am mulți colegi care îl folosesc în medicină pentru a obține rezultate RMN.”
Matematică mare, imagini mari
Orice lucru care necesită multe matematici complicate este perfect pentru descărcare pe GPU.
„Grafica este de obicei foarte puternică, deoarece calcularea materialelor video 3D este foarte complexă”, a declarat inginerul informatic din Barcelona, Miquel Bonastre, prin mesaj instant pentru Lifewire. Dar în curând, boffins de computer și-au dat seama că aceste mașini de matematică ar putea fi utilizate pentru tot felul de sarcini intensive de matematică.
„Acum, clusterele de supercomputing sunt create și cu GPU-uri. Sunt folosite pentru calcule științifice, inginerie etc.”, spune Bonastre. Un alt avantaj al GPU-ului este că este ușor de extins. Este conceput pentru a rula operațiuni identice în paralel, așa că adăugarea mai multor cipuri (sau doar mai multe nuclee la designul cipului, făcându-l mai mare) face totul mai rapid.
Un GPU este excelent și pentru procesarea fotografiilor. De exemplu, suita de editare foto Lightroom de la Adobe poate descărca lucrările pe procesorul grafic al Mac-ului sau al PC-ului pentru a „oferi îmbunătățiri semnificative ale vitezei pe afișajele de în altă rezoluție”, care include monitoare 4K și 5K.
„CPU-urile sunt optimizate pentru latență: pentru a finaliza o sarcină cât mai repede posibil”, scrie consultantul AI Ygor Rebouças Serpa. „GPU-urile sunt optimizate pentru debit: sunt lente, dar funcționează pe o cantitate mare de date simultan.” Serpa compară un procesor cu o mașină sport și un GPU cu un autobuz. Autobuzul este mult mai lent, dar poate schimba mult mai mulți oameni.
Ce zici de telefonul tău?
GPU-ul din telefon este folosit pentru a conduce afișajul de super-în altă rezoluție și pentru a rula grafica. De aceea, telefonul se încălzește atunci când jucați un joc - GPU-ul se activează, iar telefonul nu are ventilator care să-l răcească.
Pe iPhone, GPU-ul este folosit pentru recunoașterea imaginilor, învățarea limbajului natural și analiza mișcării. Adică, procesează imaginile și videoclipurile pe măsură ce le înregistrezi și multe altele.
GPU-urile sunt excelente pentru big data, învățarea automată și procesarea imaginilor.
Dar asta nu este tot. iPhone-urile și iPad-urile recente ale Apple conțin un „motor neural”. Acesta este un cip mare, special conceput pentru a îndeplini sarcini de învățare automată. Nu este un GPU, dar este asemănător unui GPU în concept, prin aceea că rezolvă probleme grele de matematică în cel mai scurt timp. Cea mai recentă versiune este, potrivit Apple, „capabilă de a efectua până la 11 trilioane de operațiuni pe secundă.”
Învățare automată
Poate că cel mai mare cuvânt de interes din domeniul informatic în acest moment este „învățare automată”. Aceasta implică arătarea computerului o mulțime de exemple și lăsarea computerului să rezolve asemănările și diferențele. GPU-urile sunt perfecte pentru asta deoarece pot vizualiza mai multe exemple pe secundă. Cu toate acestea, odată ce antrenamentul este finalizat, GPU-ul nu mai este necesar. Orice algoritm învățat poate fi rulat mai rapid de procesor.
Acum, să revenim la noul GPU Iris Xe Max de la Intel. Acesta este conceput pentru a rula pe „laptop-uri subțiri și ușoare și pentru a se adresa unui segment în creștere de creatori care doresc mai multă portabilitate”, a declarat vicepreședintele Intel, Roger Chandler, într-o declarație. Adică, este menit să îmbunătățească laptopurile cu putere limitată pentru editarea videoclipurilor, fotografiilor și a oricărei alte activități care folosesc intens GPU. Da, inclusiv AI.
Iris Xe Max este conceput pentru învățarea automată. Poate că prima sa sarcină va fi să învețe cum să-și pronunțe propriul nume.
