Ключови изводи
- Графичните процесори са като автобуси: по-бавни от спортните коли, но много по-добри в успоредното преместване на много числа.
- GPU се използват в машинно обучение, медицина, обработка на изображения и игри.
- Iris Xe Max на Intel е проектиран да направи лаптопите по-мощни за творци и AI.
Новият графичен процесор Iris Xe Max на Intel вече се появява в лаптопи и според всички сметки това е голяма работа. Но какво е GPU и защо е важно? Спойлер: Не става дума за игри или дори за графики.
ЦП във вашия компютър, този, който върши ежедневната работа, е скъп и тясно специализиран. GPU, от друга страна, е наистина, наистина добър в математиката. По-конкретно, те могат да умножават големи числа и могат да извършват много, много операции паралелно. Това ги прави добри за генериране на сложни 3D графики, но се използват за много повече.
„Графичните процесори са чудесни за големи данни, машинно обучение и обработка на изображения“, каза 3D аниматорът Дейвид Ривера пред Lifewire чрез незабавно съобщение. „Имам много колеги, които го използват в медицината, за да получат резултати от ЯМР.“
Голяма математика, големи картини
Всичко, което изисква много сложна математика, е идеално за разтоварване към GPU.
"Графиките обикновено са много мощни, защото изчисляването на 3D видео неща е много сложно", каза базираният в Барселона компютърен инженер Микел Бонастре пред Lifewire чрез незабавно съобщение. Но скоро компютърните специалисти разбраха, че тези математически машини могат да се използват за всякакви математически задачи.
"Сега суперкомпютърните клъстери също се правят с графични процесори. Те се използват за научни изчисления, инженеринг и т.н.", казва Бонастре. Друго предимство на GPU е, че е лесно да се мащабира. Създаден е да изпълнява идентични операции паралелно, така че добавянето на повече чипове (или просто повече ядра към дизайна на чипа, което го прави по-голям) прави всичко по-бързо.
GPU също е страхотен за обработка на снимки. Например, пакетът за редактиране на снимки Lightroom на Adobe може да разтовари работата върху графичния процесор на вашия Mac или PC, за да „осигури значителни подобрения на скоростта на дисплеи с висока разделителна способност“, което включва 4K и 5K монитори.
"ЦП са оптимизирани за латентност: за завършване на задача възможно най-бързо", пише консултантът по изкуствен интелект Ygor Rebouças Serpa. „Графичните процесори са оптимизирани за пропускателна способност: те са бавни, но работят с масиви от данни наведнъж.“Serpa сравнява CPU със спортна кола и GPU с автобус. Автобусът е доста по-бавен, но може да премести много повече хора.
Какво ще кажете за вашия телефон?
GPU във вашия телефон се използва за управление на неговия дисплей със супер висока разделителна способност и за стартиране на графиките. Ето защо телефонът се нагрява, когато играете на игра - графичният процесор се включва и телефонът ви няма вентилатор, който да го охлажда.
На iPhone GPU се използва за разпознаване на изображения, изучаване на естествен език и анализ на движение. Тоест обработва изображения и видео, докато ги снимате, и много повече.
GPU са чудесни за големи данни, машинно обучение и обработка на изображения.
Но това не е всичко. Последните iPhone и iPad на Apple съдържат „Neural Engine“. Това е голям чип, специално проектиран да изпълнява задачи за машинно обучение. Това не е GPU, но е подобна на GPU като концепция, тъй като решава трудни математически задачи за нула време. Според Apple най-новата версия е "способна да извършва до 11 трилиона операции в секунда."
Машинно обучение
Може би най-популярната дума в компютрите в момента е „машинно обучение“. Това включва показване на компютъра на много примери и оставяне на компютъра да открие приликите и разликите. Графичните процесори са идеални за това, защото могат да преглеждат повече примери в секунда. Въпреки това, след като обучението приключи, GPU вече не е необходим. Всички научени алгоритми могат да се изпълняват по-бързо от процесора.
А сега да се върнем към новия графичен процесор Iris Xe Max на Intel. Това е предназначено за работа в "тънки и леки лаптопи и [за] адресиране на нарастващ сегмент от творци, които искат повече преносимост", каза вицепрезидентът на Intel Роджър Чандлър в изявление. Тоест има за цел да направи лаптопите с ограничено захранване по-добри за редактиране на видео, снимки и всяка друга дейност, изискваща GPU. Да, включително AI.
Iris Xe Max е проектиран за машинно обучение. Може би първата му задача ще бъде да научи как да произнася собственото си име.
