インテルの新しいグラフィックプロセッサーが非常に重要なのはなぜですか？
重要なポイント
- GPUはバスのようなものです。スポーツカーよりも低速ですが、多数の数値を並行してシフトするのにはるかに優れています。
- GPUは、機械学習、医学、画像処理、ゲームで使用されます。
- IntelのIrisXe Maxは、ノートパソコンをクリエイターやAIにとってより強力なものにするように設計されています。
Intelの新しいIrisXe Maxグラフィックプロセッサユニットがラップトップに、そしてすべてのアカウントで表示されるようになりました それは大したことです. しかし、GPUとは何ですか、なぜそれが重要なのですか？ ネタバレ：それはゲームやグラフィックスについてではありません。
コンピュータのCPUは、日常業務を実行するものであり、高価であり、高度に専門化されています。 一方、GPUは本当に数学が得意です。 具体的には、大きな数を掛けることができ、多くの操作を並行して実行できます。 これにより、複雑な3Dグラフィックスの生成に適していますが、さらに多くの用途に使用されます。
「GPUはビッグデータ、機械学習、画像処理に最適です」と3DアニメーターのDavidRivera氏は語っています。 ライフワイヤー インスタントメッセージ経由。 「私には、MRIの結果を得るためにそれを医学で使用する多くの同僚がいます。」
大きな数学、大きな写真
多くの複雑な計算を必要とするものはすべて、GPUへのオフロードに最適です。
「3Dビデオの計算は非常に複雑であるため、グラフィックスは通常非常に強力です」とバルセロナを拠点とするコンピューターエンジニアのミケルボナストレ氏は語った。 ライフワイヤー インスタントメッセージ経由。 しかしすぐに、コンピューターのボフィンは、これらの数学マシンがあらゆる種類の数学を多用するタスクに使用できるようになる可能性があることに気づきました。
「現在、スーパーコンピューティングクラスターもGPUで作成されています。それらは、科学計算、エンジニアリングなどに使用されます」とBonastre氏は言います。 GPUのもう1つの利点は、スケールアップが簡単なことです。 同一の操作を並行して実行するように構築されているため、チップを追加する（またはチップ設計にコアを追加して大きくする）と、すべてが高速になります。
GPUは写真の処理にも最適です。 たとえば、AdobeのLightroom写真編集スイート
「CPUはレイテンシーに最適化されています。タスクをできるだけ早く完了するためです。」 AIコンサルタントのYgorRebouçasSerpaが書いています. 「GPUはスループットが最適化されています。低速ですが、一度に大量のデータを処理します。」 Serpaは、CPUをスポーツカーと比較し、GPUをバスと比較します。 バスはかなり遅いですが、それはより多くの人々をシフトさせることができます。
お使いの携帯電話はどうですか？
携帯電話のGPUは、超高解像度ディスプレイを駆動し、グラフィックスを実行するために使用されます。 そのため、ゲームをプレイするとスマートフォンが熱くなります。GPUが作動し、スマートフォンには冷却するファンがありません。
iPhoneでは、GPUは画像認識、自然言語学習、およびモーション分析に使用されます。 つまり、画像やビデオを撮影しながら処理します。
「GPUは、ビッグデータ、機械学習、画像処理に最適です。」
しかし、それだけではありません。 Appleの最近のiPhoneとiPadには、「ニューラルエンジン」が搭載されています。 これは、機械学習タスクを実行するために特別に設計された大きなチップです。 これはGPUではありませんが、GPUに似た概念であり、難しい数学の問題をすぐに解決します。 最新バージョンは、 Appleによると、「1秒あたり最大11兆回の操作を実行できます。」
機械学習
おそらく、現在のコンピューティングにおける最大の流行語は「機械学習」です。 これには、コンピューターに多くの例を示し、コンピューターに類似点と相違点を理解させることが含まれます。 GPUは、1秒あたりにより多くの例を表示できるため、これに最適です。 ただし、そのトレーニングが完了すると、GPUは不要になります。 学習したアルゴリズムはすべて、CPUによってより高速に実行できます。
それでは、Intelの新しいIris Xe MaxGPUに戻りましょう。 これは、「薄型軽量のラップトップで実行し、より多くの移植性を求めるクリエーターの成長するセグメントに対応するために設計されています」と、Intelの副社長RogerChandlerは述べています。 声明の中で. つまり、電力に制約のあるノートパソコンを、ビデオ、写真、その他のGPUを多用するアクティビティの編集に適したものにすることを目的としています。 はい、AIを含みます。
Iris Xe Maxは、機械学習用に設計されています。 おそらくその最初の仕事は、自分の名前の発音の仕方を学ぶことでしょう。