Защо новият графичен процесор на Intel е толкова важен?

Новият графичен процесор Iris Xe Max на Intel вече се показва в лаптопи и според всички сметки това е голяма работа. Но какво е графичен процесор и защо е важен? Спойлер: Не става въпрос за игри или дори графики.

Процесорът във вашия компютър, този, който върши ежедневната работа, е скъп и силно 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.

„GPU са страхотни за големи данни, машинно обучение и обработка на изображения“, каза 3D аниматорът Дейвид Ривера

Lifewire чрез незабавно съобщение. "Имам много колеги, които го използват в медицината, за да получат резултати от ЯМР."

Голяма математика, големи снимки

Всичко, което изисква много сложна математика, е идеално за разтоварване в графичния процесор.

„Графиката обикновено е много мощна, защото изчисляването на 3D видео неща е много сложно“, каза базираният в Барселона компютърен инженер Микел Бонастре Lifewire чрез незабавно съобщение. Но скоро компютрите разбраха, че тези математически машини могат да бъдат използвани за всякакви задачи с интензивна математика.

„Сега суперкомпютърни клъстери се правят и с графични процесори. Те се използват за научни изчисления, инженеринг и т.н.“, казва Бонастре. Друго предимство на графичния процесор е, че е лесно да се мащабира. Той е създаден 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.

Графичният процесор също е чудесен за обработка на снимки. Например пакетът за редактиране на снимки Lightroom на Adobe може да прехвърли работата на графичния процесор на вашия Mac или компютър за „осигуряване на значителни подобрения на скоростта на дисплеи с висока разделителна способност“, което включва 4K и 5K монитори.

"CPU са оптимизирани за латентност: да завършат задача възможно най-бързо", пише консултантът по AI Ygor Rebouças Serpa. „Графичните процесори са оптимизирани за пропускателна способност: те са бавни, но работят с големи количества данни наведнъж.“ Serpa сравнява CPU със спортна кола и GPU с автобус. Автобусът е много по-бавен, но може да премести много повече хора.

Какво ще кажете за вашия телефон?

Графичният процесор във вашия телефон се използва за задвижване на неговия дисплей със супер висока разделителна способност и за стартиране на графиката. Ето защо телефонът се нагрява, когато играете игра – графичният процесор се включва и телефонът ви няма вентилатор, който да го охлади.

На iPhone графичният процесор се използва за разпознаване на изображения, изучаване на естествен език и анализ на движението. Тоест обработва изображения и видео, докато ги снимате, и др.

Но това не е всичко. Последните iPhone и iPad на Apple съдържат „Невронен двигател“. Това е голям чип, специално проектиран за изпълнение на задачи за машинно обучение. Това не е GPU, но е като GPU като концепция, тъй като решава трудни математически проблеми за нула време. Най-новата версия е, според Apple, "способен да извършва до 11 трилиона операции в секунда."

Машинно обучение

Може би най-голямата модна дума в компютрите в момента е „машинно обучение“. Това включва показване на компютъра на много примери и оставяне на компютъра да изработи приликите и разликите. Графичните процесори са идеални за това, защото могат да разглеждат повече примери в секунда. Въпреки това, след като това обучение приключи, графичният процесор вече не е необходим. Всички заучени алгоритми могат да се изпълняват по-бързо от процесора.

Сега, нека се върнем към новия графичен процесор Iris Xe Max на Intel. Това е предназначено за работа с „тънки и леки лаптопи и [за] адресиране на нарастващ сегмент от създатели, които искат повече преносимост“, каза вицепрезидентът на Intel Роджър Чандлър в изявление. Тоест, той има за цел да направи лаптопите с ограничена мощност по-добри за редактиране на видео, снимки и всяка друга дейност, интензивна от GPU. Да, включително AI.

Iris Xe Max е предназначен за машинно обучение. Може би първата му задача ще бъде да се научи как да произнася собственото си име.