Ключевые выводы
- Графические процессоры похожи на автобусы: медленнее, чем спортивные автомобили, но гораздо лучше справляются с параллельным переносом множества чисел.
- GPU используются в машинном обучении, медицине, обработке изображений и играх.
- Intel Iris Xe Max разработан, чтобы сделать ноутбуки более мощными для творческих людей и ИИ.
Новый графический процессор Intel Iris Xe Max теперь используется в ноутбуках, и, по общему мнению, это большое дело. Но что такое GPU и почему это важно? Спойлер: Дело не в играх и даже не в графике.
ЦП вашего компьютера, который выполняет повседневную работу, является дорогостоящим и узкоспециализированным. С другой стороны, GPU действительно хорош в математике. В частности, они могут умножать большие числа и выполнять множество операций параллельно. Это делает их хорошими для создания сложной 3D-графики, но они используются и для гораздо большего.
«Графические процессоры отлично подходят для больших данных, машинного обучения и обработки изображений», - сказал Lifewire 3D-аниматор Дэвид Ривера в мгновенном сообщении. «У меня много коллег, которые используют его в медицине для получения результатов МРТ».
Большая математика, большие картинки
Все, что требует большого количества сложной математики, идеально подходит для выгрузки на GPU.
«Графика обычно очень мощная, потому что расчет 3D-видео очень сложен», - сказал Lifewire компьютерный инженер из Барселоны Микель Бонастре в мгновенном сообщении. Но вскоре компьютерщики поняли, что эти математические машины можно использовать для решения всех видов математических задач.
«Сейчас суперкомпьютерные кластеры также создаются с помощью графических процессоров. Они используются для научных расчетов, проектирования и т. д.», - говорит Бонастр. Еще одним преимуществом графического процессора является простота масштабирования. Он создан для параллельного выполнения одинаковых операций, поэтому добавление большего количества микросхем (или просто большего количества ядер в конструкцию микросхемы, что делает ее больше) делает все быстрее.
ГП также отлично подходит для обработки фотографий. Например, пакет для редактирования фотографий Adobe Lightroom может перенести работу на ваш Mac или графический процессор ПК, чтобы «обеспечить значительное улучшение скорости на дисплеях с высоким разрешением», включая мониторы 4K и 5K.
«ЦП оптимизированы для задержки: чтобы выполнить задачу как можно быстрее», - пишет консультант по искусственному интеллекту Игор Ребусас Серпа. «Графические процессоры оптимизированы для пропускной способности: они медленные, но одновременно обрабатывают большие объемы данных». Serpa сравнивает процессор со спортивным автомобилем, а графический процессор с автобусом. Автобус едет намного медленнее, но может перевезти намного больше людей.
А как насчет вашего телефона?
Графический процессор вашего телефона используется для управления дисплеем сверхвысокого разрешения и для работы с графикой. Вот почему телефон нагревается, когда вы играете в игру - включается графический процессор, а в вашем телефоне нет вентилятора для его охлаждения.
На iPhone графический процессор используется для распознавания изображений, изучения естественного языка и анализа движения. То есть он обрабатывает изображения и видео по мере того, как вы их снимаете, и многое другое.
ГП отлично подходят для больших данных, машинного обучения и обработки изображений.
Но это еще не все. Последние iPhone и iPad от Apple содержат «нейронный движок». Это большой чип, специально разработанный для выполнения задач машинного обучения. Это не графический процессор, но он похож на графический процессор в том смысле, что решает сложные математические задачи в кратчайшие сроки. Последняя версия, по словам Apple, «способна выполнять до 11 триллионов операций в секунду».
Машинное обучение
Возможно, сейчас самое модное словечко в вычислительной технике - «машинное обучение». Для этого нужно показать компьютеру множество примеров и позволить компьютеру определить сходства и различия. Графические процессоры идеально подходят для этого, потому что они могут просматривать больше примеров в секунду. Однако после того, как это обучение завершено, графический процессор больше не нужен. Любые изученные алгоритмы могут выполняться процессором быстрее.
Теперь вернемся к новому графическому процессору Intel Iris Xe Max. Это разработано для работы в «тонких и легких ноутбуках и [для] удовлетворения растущего сегмента создателей, которым нужна большая мобильность», - сказал вице-президент Intel Роджер Чендлер в своем заявлении. То есть он предназначен для того, чтобы ноутбуки с ограниченным энергопотреблением лучше подходили для редактирования видео, фотографий и любых других действий, требующих интенсивного использования графического процессора. Да, включая AI.
Iris Xe Max предназначен для машинного обучения. Возможно, его первой задачей будет научиться произносить собственное имя.
