Skip to content

Miksi Intelin uusi grafiikkasuoritin on niin tärkeä?

10 de heinäkuu de 2021

Tärkeimmät takeaways

  • GPU: t ovat kuin busseja: hitaampia kuin urheiluautot, mutta paljon parempia siirtämään paljon numeroita rinnakkain.
  • GPU: ita käytetään koneoppimisessa, lääketieteessä, kuvankäsittelyssä ja peleissä.
  • Intelin Iris Xe Max on suunniteltu tehostamaan kannettavia tietokoneita luojille ja tekoälylle.
Intelin uusi Iris Xe Max -näytönohjainyksikkö näkyy nyt kannettavissa tietokoneissa, ja kaikin tavoin se on iso juttu. Mutta mikä on GPU ja miksi se on tärkeää? Spoileri: Kyse ei ole peleistä tai edes grafiikasta. Tietokoneesi CPU, joka tekee päivittäisen työn, on kallista ja erittäin erikoistunut. GPU puolestaan ​​on todella, todella hyvä matematiikassa. Erityisesti he voivat kertoa suuria lukuja, ja he voivat suorittaa monia, monia toimintoja rinnakkain. Tämä tekee niistä hyviä monimutkaisten 3D-grafiikkojen tuottamiseen, mutta niitä käytetään paljon enemmän. ”Grafiikkasuorittimet sopivat erinomaisesti big dataan, koneoppimiseen ja kuvankäsittelyyn”, 3D-animaattori David Rivera kertoi Lifewire pikaviestillä. ”Minulla on monia kollegoita, jotka käyttävät sitä lääketieteessä saadakseen MRI-tuloksia.”

Iso matematiikka, suuret kuvat

Kaikki, mikä vaatii paljon monimutkaista matematiikkaa, sopii täydellisesti GPU: n lataamiseen. ”Grafiikka on yleensä erittäin tehokasta, koska 3D-videotietojen laskeminen on hyvin monimutkaista”, kertoi barcelonalainen tietokoneinsinööri Miquel Bonastre Lifewire pikaviestillä. Mutta pian tietokoneraudat huomasivat, että nämä matematiikkakoneet voidaan ottaa käyttöön kaikenlaisissa matematiikkaa vaativissa tehtävissä. ”Nyt myös supertietokoneklustereita tehdään GPU: illa. Niitä käytetään tieteellisiin laskelmiin, suunnitteluun jne.”, Bonastre sanoo. Toinen GPU: n etu on, että sitä on helppo laajentaa. Se on rakennettu suorittamaan identtisiä toimintoja rinnakkain, joten lisäämällä siruja (tai vain enemmän ytimiä sirun suunnitteluun, mikä tekee siitä suuremman) kaikki nopeutuu.

GPU on myös hyvä valokuvien käsittelyyn. Esimerkiksi Adoben Lightroom-valokuvien muokkaussarja voi ladata työn Mac- tai PC-tietokoneesi grafiikkaprosessorille ”tarjotakseen merkittäviä nopeuden parannuksia korkean resoluution näytöissä”, joka sisältää 4K- ja 5K-näytöt. ”Suorittimet on optimoitu viiveelle: tehtävän suorittaminen mahdollisimman nopeasti”, kirjoittaa tekoälykonsultti Ygor Rebouças Serpa. ”GPU: t on optimoitu läpäisykyvylle: ne ovat hitaita, mutta ne toimivat kerralla tietomäärillä.” Serpa vertaa CPU: ta urheiluautoon ja GPU: ta bussiin. Bussi on paljon hitaampi, mutta se voi siirtää paljon enemmän ihmisiä.

Entä puhelimesi?

Puhelimesi GPU: ta käytetään sen erittäin korkean resoluution näytön ajamiseen ja grafiikan suorittamiseen. Siksi puhelin kuumenee, kun pelaat peliä – GPU käynnistyy, eikä puhelimellasi ole tuuletinta jäähdyttämään sitä. IPhonessa grafiikkasuoritinta käytetään kuvan tunnistamiseen, luonnollisen kielen oppimiseen ja liikeanalyysiin. Eli se käsittelee kuvia ja videoita, kun kuvaat niitä, ja paljon muuta. ”Grafiikkasuorittimet sopivat erinomaisesti big dataan, koneoppimiseen ja kuvankäsittelyyn.” Mutta se ei ole kaikki. Applen uusimmat iPhonet ja iPadit sisältävät ”hermomoottorin”. Tämä on iso siru, joka on suunniteltu erityisesti koneoppimisen tehtävien suorittamiseen. Se ei ole grafiikkasuoritin, mutta se on GPU: n kaltainen konsepti, koska se murskaa kovia matemaattisia ongelmia hetkessä. Uusin versio on Applen mukaan ”kykenevä suorittamaan jopa 11 biljoonaa operaatiota sekunnissa”.

Koneoppiminen

Ehkä suurin laskusana laskennassa on tällä hetkellä ”koneoppiminen”. Tähän sisältyy tietokoneen näyttäminen paljon esimerkkejä ja tietokoneen antaminen selvittää yhtäläisyydet ja erot. GPU: t ovat täydellisiä tähän, koska ne voivat nähdä enemmän esimerkkejä sekunnissa. Kuitenkin kun tämä koulutus on suoritettu, GPU: ta ei enää tarvita. Suoritin voi ajaa kaikki opitut algoritmit nopeammin.

Palataan nyt Intelin uuteen Iris Xe Max -näytönohjaimeen. Tämä on suunniteltu käytettäväksi ”ohuissa ja kevyissä kannettavissa tietokoneissa ja [to] osoittaudu kasvavalle tekijöille, jotka haluavat enemmän siirrettävyyttä ”, sanoi Intelin varatoimitusjohtaja Roger Chandler lausunnossaan. Toisin sanoen sen on tarkoitus tehdä virrarajoitteiset kannettavat tietokoneet paremmin videoiden, valokuvien ja muun GPU-intensiivisen toiminnan muokkaamiseen. Kyllä, mukaan lukien tekoäly. Iris Xe Max on suunniteltu koneoppimiseen. Ehkä sen ensimmäinen tehtävä on oppia ääntämään oma nimensä.