Dlaczego nowy procesor graficzny Intela jest tak ważny?
Kluczowe dania na wynos
- Procesory graficzne są jak autobusy: wolniejsze niż samochody sportowe, ale znacznie lepsze w równoległym przenoszeniu wielu liczb.
- Procesory GPU są wykorzystywane w uczeniu maszynowym, medycynie, przetwarzaniu obrazów i grach.
- Intel Iris Xe Max został zaprojektowany, aby zwiększyć wydajność laptopów dla twórców i sztucznej inteligencji.
Nowy procesor graficzny Iris Xe Max firmy Intel pojawia się teraz w laptopach i na wszystkich kontach to ważna sprawa. Ale czym jest procesor graficzny i dlaczego jest ważny? Spoiler: Nie chodzi o gry, ani nawet o grafikę.
Procesor w twoim komputerze, ten, który wykonuje codzienną pracę, jest drogi i wysoce wyspecjalizowany. Z drugiej strony GPU jest naprawdę dobry z matematyki. W szczególności potrafią mnożyć duże liczby i wykonywać wiele, wiele operacji równolegle. Dzięki temu są dobre do generowania złożonej grafiki 3D, ale są używane do znacznie więcej.
„GPU doskonale nadają się do przetwarzania dużych zbiorów danych, uczenia maszynowego i przetwarzania obrazów” — powiedział animator 3D David Rivera
Wielka matematyka, duże zdjęcia
Wszystko, co wymaga dużo skomplikowanej matematyki, jest idealne do przeniesienia na GPU.
„Grafika jest zwykle bardzo potężna, ponieważ obliczanie materiałów wideo 3D jest bardzo złożone” – powiedział mieszkający w Barcelonie inżynier komputerowy Miquel Bonastre. Lifewire za pośrednictwem wiadomości błyskawicznych. Ale wkrótce komputerowcy zdali sobie sprawę, że te maszyny matematyczne mogą być wykorzystywane do wszelkiego rodzaju wymagających zadań matematycznych.
„Teraz klastry superkomputerowe są również tworzone przy użyciu procesorów graficznych. Są one wykorzystywane do obliczeń naukowych, inżynierii itp.” – mówi Bonastre. Kolejną zaletą GPU jest łatwość skalowania. Jest zbudowany do równoległego wykonywania identycznych operacji, więc dodanie większej liczby chipów (lub po prostu większej liczby rdzeni do projektu chipa, zwiększając go) przyspiesza wszystko.
GPU doskonale nadaje się również do przetwarzania zdjęć. Na przykład pakiet do edycji zdjęć Lightroom firmy Adobe może odciążyć pracę procesora graficznego komputera Mac lub PC aby „zapewnić znaczną poprawę szybkości na wyświetlaczach o wysokiej rozdzielczości”, w tym na monitorach 4K i 5K.
„Procesory są zoptymalizowane pod kątem opóźnień: aby zakończyć zadanie tak szybko, jak to możliwe” pisze konsultant AI Ygor Rebouças Serpa. „Procesory GPU są zoptymalizowane pod kątem przepustowości: są wolne, ale jednocześnie obsługują duże ilości danych”. Serpa porównuje procesor do samochodu sportowego, a procesor graficzny do autobusu. Autobus jest dużo wolniejszy, ale może przewieźć znacznie więcej osób.
A co z Twoim telefonem?
GPU w telefonie służy do obsługi wyświetlacza o bardzo wysokiej rozdzielczości i do obsługi grafiki. Dlatego telefon nagrzewa się, gdy grasz w grę — włącza się układ GPU, a telefon nie ma wentylatora, który mógłby go ochłodzić.
W iPhonie GPU służy do rozpoznawania obrazów, uczenia się języka naturalnego i analizy ruchu. Oznacza to, że przetwarza obrazy i wideo podczas ich nagrywania i nie tylko.
„GPU doskonale nadają się do przetwarzania dużych zbiorów danych, uczenia maszynowego i przetwarzania obrazów”.
Ale to nie wszystko. Najnowsze iPhony i iPady firmy Apple zawierają „silnik neuronowy”. To duży chip, specjalnie zaprojektowany do wykonywania zadań uczenia maszynowego. Nie jest to procesor graficzny, ale koncepcja jest podobna do procesora graficznego, ponieważ w mgnieniu oka rozwiązuje trudne problemy matematyczne. Najnowsza wersja to: według Apple, „zdolne do wykonania do 11 bilionów operacji na sekundę”.
Nauczanie maszynowe
Być może obecnie największym modnym hasłem w informatyce jest „uczenie maszynowe”. Wiąże się to z pokazaniem komputerowi wielu przykładów i pozwoleniem komputerowi na ustalenie podobieństw i różnic. Procesory graficzne są do tego idealne, ponieważ mogą wyświetlać więcej przykładów na sekundę. Jednak po zakończeniu tego szkolenia procesor graficzny nie jest już potrzebny. Wszystkie wyuczone algorytmy mogą być uruchamiane szybciej przez procesor.
Wróćmy teraz do nowego procesora graficznego Intel Iris Xe Max. Jest przeznaczony do pracy w „cienkich i lekkich laptopach i jest skierowany do rosnącego segmentu twórców, którzy chcą większej mobilności” — powiedział wiceprezes Intel, Roger Chandler. w oświadczeniu. Oznacza to, że ma to na celu ulepszenie laptopów o ograniczonej mocy do edycji wideo, zdjęć i wszelkich innych czynności intensywnie wykorzystujących GPU. Tak, w tym AI.
Iris Xe Max jest przeznaczony do uczenia maszynowego. Być może jego pierwszym zadaniem będzie nauczenie się wymawiania własnego imienia.