인텔의 새로운 그래픽 프로세서가 중요한 이유는 무엇입니까?
주요 내용
- GPU는 버스와 같습니다. 스포츠카보다 느리지만 많은 숫자를 병렬로 이동하는 데 훨씬 좋습니다.
- GPU는 기계 학습, 의학, 이미지 처리 및 게임에 사용됩니다.
- Intel의 Iris Xe Max는 크리에이터와 AI를 위해 노트북을 더욱 강력하게 만들도록 설계되었습니다.
Intel의 새로운 Iris Xe Max 그래픽 프로세서 유닛이 이제 랩톱 및 모든 계정에 표시됩니다. 큰일이야. 그러나 GPU란 무엇이며 왜 중요한가요? 스포일러: 게임이나 그래픽에 관한 것이 아닙니다.
일상적인 작업을 수행하는 컴퓨터의 CPU는 비싸고 고도로 전문화되어 있습니다. 반면 GPU는 수학을 정말 잘합니다. 특히, 그들은 큰 숫자를 곱할 수 있고 많은 연산을 병렬로 수행할 수 있습니다. 따라서 복잡한 3D 그래픽을 생성하는 데 적합하지만 훨씬 더 많이 사용됩니다.
3D 애니메이터 David Rivera는 "GPU는 빅 데이터, 머신 러닝, 이미지 처리에 탁월합니다. 라이프와이어 인스턴트 메시지를 통해. "MRI 결과를 얻기 위해 의학에서 그것을 사용하는 많은 동료가 있습니다."
큰 수학, 큰 그림
복잡한 수학을 많이 필요로 하는 것은 무엇이든 GPU로 오프로딩하는 데 적합합니다.
바르셀로나에 기반을 둔 컴퓨터 엔지니어 Miquel Bonastre는 "3D 비디오를 계산하는 것은 매우 복잡하기 때문에 그래픽은 일반적으로 매우 강력합니다."라고 말했습니다. 라이프와이어 인스턴트 메시지를 통해. 그러나 곧 컴퓨터 전문가들은 이러한 수학 기계가 모든 종류의 수학 집약적인 작업에 사용되도록 압박할 수 있다는 것을 깨달았습니다.
"이제 슈퍼컴퓨팅 클러스터도 GPU로 만들어지고 있습니다. 그들은 과학적 계산, 엔지니어링 등에 사용됩니다."라고 Bonastre는 말합니다. GPU의 또 다른 장점은 확장이 쉽다는 것입니다. 동일한 작업을 병렬로 실행하도록 제작되었으므로 더 많은 칩을 추가하거나 칩 설계에 더 많은 코어를 추가하여 더 크게 만들면 모든 것이 더 빨라집니다.
GPU는 사진 처리에도 좋습니다. 예를 들어 Adobe의 Lightroom 사진 편집 제품군
"CPU는 대기 시간에 최적화되어 있습니다. 가능한 한 빨리 작업을 완료하기 위해" AI 컨설턴트 Ygor Rebouças Serpa 씁니다.. "GPU는 처리량에 최적화되어 있습니다. 속도는 느리지만 한 번에 대량의 데이터를 처리합니다." Serpa는 CPU를 스포츠카에, GPU를 버스에 비유합니다. 버스는 훨씬 느리지만 더 많은 사람들을 이동할 수 있습니다.
당신의 전화는 어떻습니까?
휴대전화의 GPU는 초고해상도 디스플레이를 구동하고 그래픽을 실행하는 데 사용됩니다. 그래서 게임을 할 때 전화기가 뜨거워집니다. GPU가 작동하고 전화기에는 냉각을 위한 팬이 없습니다.
iPhone에서 GPU는 이미지 인식, 자연어 학습 및 동작 분석에 사용됩니다. 즉, 촬영할 때 이미지와 비디오 등을 처리합니다.
"GPU는 빅 데이터, 기계 학습 및 이미지 처리에 적합합니다."
하지만 그게 다가 아닙니다. Apple의 최근 iPhone 및 iPad에는 "신경 엔진"이 포함되어 있습니다. 이것은 기계 학습 작업을 수행하도록 특별히 설계된 큰 칩입니다. GPU는 아니지만 개념상 GPU와 비슷합니다. 어려운 수학 문제를 순식간에 처리한다는 점에서 말이죠. 최신 버전은, 애플에 따르면, "초당 최대 11조 작업을 수행할 수 있습니다."
기계 학습
아마도 현재 컴퓨팅에서 가장 큰 유행어는 "머신 러닝"일 것입니다. 이것은 컴퓨터에 많은 예를 보여주고 컴퓨터가 유사점과 차이점을 찾아내도록 하는 것을 포함합니다. GPU는 초당 더 많은 예제를 볼 수 있기 때문에 이에 적합합니다. 그러나 훈련이 완료되면 GPU는 더 이상 필요하지 않습니다. 학습된 알고리즘은 CPU에서 더 빠르게 실행할 수 있습니다.
이제 인텔의 새로운 Iris Xe Max GPU로 돌아가 보겠습니다. 인텔 부사장 로저 챈들러(Roger Chandler)는 "이 제품은 얇고 가벼운 노트북에서 실행되도록 설계되었으며 더 많은 휴대성을 원하는 크리에이터의 성장에 부응하기 위해"라고 말했습니다. 성명서에서. 즉, 전원이 제한된 노트북을 비디오, 사진 및 기타 GPU 집약적인 작업을 편집하는 데 더 적합하게 만들기 위한 것입니다. 예, AI를 포함합니다.
Iris Xe Max는 기계 학습을 위해 설계되었습니다. 아마도 첫 번째 작업은 자신의 이름을 발음하는 방법을 배우는 것입니다.