Pourquoi le nouveau processeur graphique d'Intel est-il si important ?

La nouvelle unité de processeur graphique Iris Xe Max d'Intel apparaît maintenant dans les ordinateurs portables, et par tous les comptes c'est une grosse affaire. Mais qu'est-ce qu'un GPU, et pourquoi est-il important? Spoiler: Il ne s'agit pas de jeux, ni même de graphismes.

Le processeur de votre ordinateur, celui qui effectue le travail quotidien, est coûteux et hautement spécialisé. Un GPU, en revanche, est vraiment très bon en maths. Plus précisément, ils peuvent multiplier de grands nombres et effectuer de très nombreuses opérations en parallèle. Cela les rend parfaits pour générer des graphiques 3D complexes, mais ils sont utilisés pour bien plus.

"Les GPU sont parfaits pour le Big Data, l'apprentissage automatique et le traitement d'images", a déclaré l'animateur 3D David Rivera. Fil de vie par messagerie instantanée. "J'ai de nombreux collègues qui l'utilisent en médecine pour obtenir des résultats d'IRM."

Grands maths, grandes images

Tout ce qui nécessite beaucoup de mathématiques compliquées est parfait pour le déchargement sur le GPU.

"Les graphismes sont généralement très puissants parce que le calcul de contenus vidéo 3D est très complexe", a déclaré l'ingénieur informaticien basé à Barcelone, Miquel Bonastre. Fil de vie par messagerie instantanée. Mais bientôt, les informaticiens ont réalisé que ces machines mathématiques pouvaient être utilisées pour toutes sortes de tâches à forte intensité mathématique.

"Maintenant, les clusters de supercalcul sont également fabriqués avec des GPU. Ils sont utilisés pour les calculs scientifiques, l'ingénierie, etc.", explique Bonastre. Un autre avantage du GPU est qu'il est facile à mettre à l'échelle. Il est conçu pour exécuter des opérations identiques en parallèle, donc ajouter plus de puces (ou simplement plus de cœurs à la conception de la puce, ce qui la rend plus grande) rend tout plus rapide.

Un GPU est également idéal pour le traitement des photographies. Par exemple, la suite de retouche photo Lightroom d'Adobe peut décharger le travail sur le processeur graphique de votre Mac ou PC pour « fournir des améliorations significatives de la vitesse sur les écrans haute résolution », qui comprend les moniteurs 4K et 5K.

« Les processeurs sont optimisés pour la latence: pour terminer une tâche le plus rapidement possible » écrit le consultant en IA Ygor Rebouças Serpa. « Les GPU sont optimisés pour le débit: ils sont lents, mais ils fonctionnent sur des masses de données à la fois. » Serpa compare un CPU à une voiture de sport et un GPU à un bus. Le bus est beaucoup plus lent, mais il peut déplacer beaucoup plus de monde.

Qu'en est-il de votre téléphone?

Le GPU de votre téléphone est utilisé pour piloter son affichage à très haute résolution et pour exécuter les graphiques. C'est pourquoi le téléphone chauffe lorsque vous jouez à un jeu: le GPU démarre et votre téléphone n'a pas de ventilateur pour le refroidir.

Sur l'iPhone, le GPU est utilisé pour la reconnaissance d'images, l'apprentissage du langage naturel et l'analyse de mouvement. C'est-à-dire qu'il traite les images et les vidéos au fur et à mesure que vous les filmez, et plus encore.

Mais ce n'est pas tout. Les iPhones et iPads récents d'Apple contiennent un "Neural Engine". Il s'agit d'une grosse puce, spécialement conçue pour effectuer des tâches d'apprentissage automatique. Ce n'est pas un GPU, mais son concept ressemble à celui d'un GPU, en ce sens qu'il résout des problèmes mathématiques difficiles en un rien de temps. La dernière version est, selon Apple, "capable d'effectuer jusqu'à 11 000 milliards d'opérations par seconde".

Apprentissage automatique

Le mot à la mode en informatique en ce moment est peut-être « l'apprentissage automatique ». Cela implique de montrer à l'ordinateur de nombreux exemples et de laisser l'ordinateur déterminer les similitudes et les différences. Les GPU sont parfaits pour cela car ils peuvent afficher plus d'exemples par seconde. Cependant, une fois cette formation terminée, le GPU n'est plus nécessaire. Tous les algorithmes appris peuvent être exécutés plus rapidement par le CPU.

Revenons maintenant au nouveau GPU Iris Xe Max d'Intel. Ceci est conçu pour fonctionner dans "des ordinateurs portables fins et légers et [pour] s'adresser à un segment croissant de créateurs qui souhaitent plus de portabilité", a déclaré Roger Chandler, vice-président d'Intel. dans un rapport. C'est-à-dire qu'il est destiné à améliorer les ordinateurs portables à faible consommation d'énergie pour l'édition de vidéos, de photos et de toute autre activité gourmande en GPU. Oui, y compris l'IA.

L'Iris Xe Max est conçu pour l'apprentissage automatique. Peut-être que sa première tâche sera d'apprendre à prononcer son propre nom.