Zašto je Intelov novi grafički procesor tako važan?

Intelova nova grafička procesorska jedinica Iris Xe Max sada se pojavljuje u prijenosnim računalima i po svemu sudeći to je velika stvar. Ali što je GPU i zašto je važan? Spojler: Ne radi se o igrama, pa čak ni o grafikama.

CPU u vašem računalu, onaj koji obavlja svakodnevni posao, skup je i visoko specijaliziran. GPU je, s druge strane, stvarno, jako dobar u matematici. Točnije, oni mogu množiti velike brojeve i mogu izvoditi mnoge, mnoge operacije paralelno. To ih čini dobrima za generiranje složene 3D grafike, ali se koriste za mnogo više.

"GPU-ovi su odlični za velike podatke, strojno učenje i obradu slika", rekao je 3D animator David Rivera Lifewire putem trenutne poruke. "Imam mnogo kolega koji ga koriste u medicini kako bi dobili rezultate MRI."

Velika matematika, velike slike

Sve što zahtijeva puno komplicirane matematike savršeno je za prijenos na GPU.

"Grafika je obično vrlo moćna jer je izračunavanje 3D video stvari vrlo složeno", rekao je računalni inženjer iz Barcelone Miquel Bonastre Lifewire putem trenutne poruke. No, ubrzo su računalni majstori shvatili da se ovi matematički strojevi mogu koristiti za sve vrste matematičkih zadataka.

"Sada se klasteri superračunala također izrađuju s GPU-ovima. Koriste se za znanstvene izračune, inženjering itd.", kaže Bonastre. Još jedna prednost GPU-a je da se lako povećava. Napravljen je da paralelno izvodi identične operacije, tako da dodavanjem više čipova (ili samo više jezgri dizajnu čipa, čineći ga većim) sve čini brže.

GPU je također odličan za obradu fotografija. Na primjer, Adobeov Lightroom paket za uređivanje fotografija može prebaciti posao na grafički procesor vašeg Mac-a ili PC-a kako bi "pružila značajna poboljšanja brzine na zaslonima visoke razlučivosti", što uključuje 4K i 5K monitore.

"CPU-i su optimizirani za kašnjenje: da dovrše zadatak što je brže moguće", piše savjetnik za umjetnu inteligenciju Ygor Rebouças Serpa. "GPU-ovi su optimizirani za propusnost: spori su, ali rade na velikim količinama podataka odjednom." Serpa uspoređuje CPU sa sportskim automobilom, a GPU sa autobusom. Autobus je puno sporiji, ali može prebaciti puno više ljudi.

Što je s vašim telefonom?

GPU u vašem telefonu koristi se za pogon njegovog zaslona super visoke razlučivosti i za pokretanje grafike. Zato se telefon zagrijava kada igrate igricu – GPU se uključuje, a vaš telefon nema ventilator koji bi ga ohladio.

Na iPhoneu se GPU koristi za prepoznavanje slika, učenje prirodnog jezika i analizu pokreta. Odnosno, obrađuje slike i video dok ih snimate i još mnogo toga.

Ali to nije sve. Appleovi nedavni iPhone i iPad sadrže "Neural Engine". Ovo je veliki čip, posebno dizajniran za izvršavanje zadataka strojnog učenja. Nije GPU, ali je konceptom sličan GPU-u, jer u tren oka rješava teške matematičke probleme. Najnovija verzija je, prema Appleu, "sposoban izvesti do 11 trilijuna operacija u sekundi."

Strojno učenje

Možda je trenutno najveća popularna riječ u računalstvu "strojno učenje". To uključuje pokazivanje računalu puno primjera i puštanje računala da utvrdi sličnosti i razlike. GPU-ovi su savršeni za to jer mogu vidjeti više primjera u sekundi. Međutim, kada se obuka završi, GPU više nije potreban. CPU može brže pokrenuti sve naučene algoritme.

Sada se vratimo na Intelov novi Iris Xe Max GPU. Ovo je dizajnirano za rad na "tankim i laganim prijenosnim računalima i [za] obraćanje rastućem segmentu kreatora koji žele više prenosivosti", rekao je potpredsjednik Intela Roger Chandler u izjavi. Odnosno, namijenjen je poboljšanju prijenosnih računala s ograničenom energijom za uređivanje videa, fotografija i bilo koje druge aktivnosti koje zahtijevaju GPU. Da, uključujući AI.

Iris Xe Max dizajniran je za strojno učenje. Možda će mu prvi zadatak biti naučiti kako izgovoriti vlastito ime.