Ključni izsledki
- GPE-ji so kot avtobusi: počasnejši od športnih avtomobilov, a veliko boljši pri vzporednem prestavljanju številnih številk.
- GPE se uporabljajo v strojnem učenju, medicini, obdelavi slik in igrah.
- Intelov Iris Xe Max je zasnovan tako, da naredi prenosnike zmogljivejše za ustvarjalce in AI.
Intelova nova grafična procesorska enota Iris Xe Max se zdaj pojavlja v prenosnikih in po vseh pogledih je to velika stvar. Toda kaj je GPU in zakaj je pomemben? Spojler: ne gre za igre ali celo za grafiko.
CPE v vašem računalniku, tisti, ki opravlja vsakodnevno delo, je drag in visoko specializiran. Po drugi strani pa je grafični procesor res, zelo dober pri matematiki. Natančneje, lahko množijo velika števila in lahko izvajajo veliko, veliko operacij vzporedno. Zaradi tega so dobri za ustvarjanje kompleksne 3D-grafike, vendar se uporabljajo za veliko več.
"GPE-ji so odlični za velike podatke, strojno učenje in obdelavo slik," je 3D-animator David Rivera povedal Lifewire prek neposrednega sporočila. "Imam veliko kolegov, ki to uporabljajo v medicini za pridobivanje rezultatov MRI."
Velika matematika, velike slike
Vse, kar zahteva veliko zapletene matematike, je popolno za prenos v GPE.
"Grafika je običajno zelo zmogljiva, ker je izračun 3D videoposnetkov zelo zapleten," je za Lifewire v neposrednem sporočilu povedal računalniški inženir iz Barcelone Miquel Bonastre. Toda kmalu so računalniški strokovnjaki ugotovili, da je te matematične stroje mogoče uporabiti za vse vrste matematično intenzivnih nalog.
"Zdaj se superračunalniške gruče izdelujejo tudi z grafičnimi procesorji. Uporabljajo se za znanstvene izračune, inženiring itd.," pravi Bonastre. Druga prednost GPE-ja je, da ga je enostavno povečati. Zgrajen je za vzporedno izvajanje enakih operacij, zato je z dodajanjem več čipov (ali samo več jeder v zasnovo čipa, s čimer se poveča) vse hitrejše.
GPE je odličen tudi za obdelavo fotografij. Na primer, Adobejev paket za urejanje fotografij Lightroom lahko delo preloži na grafični procesor vašega računalnika Mac ali PC, da "zagotovi znatne izboljšave hitrosti na zaslonih z visoko ločljivostjo", kar vključuje monitorje 4K in 5K.
"CPU-ji so optimizirani za zakasnitev: da dokončate nalogo čim hitreje," piše svetovalec za umetno inteligenco Ygor Rebouças Serpa. "GPE-ji so optimizirani za prepustnost: so počasni, vendar delujejo z množico podatkov hkrati." Serpa primerja CPE s športnim avtomobilom, GPE pa z avtobusom. Avtobus je veliko počasnejši, vendar lahko prestavi veliko več ljudi.
Kaj pa vaš telefon?
GPE v vašem telefonu se uporablja za pogon njegovega zaslona super visoke ločljivosti in za zagon grafike. Zato se telefon segreje, ko igrate igro – vključi se GPE, vaš telefon pa nima ventilatorja, ki bi ga ohladil.
Na iPhone se GPE uporablja za prepoznavanje slik, učenje naravnega jezika in analizo gibanja. To pomeni, da obdeluje slike in video, ko jih posnamete, in še več.
GPE-ji so odlični za velike količine podatkov, strojno učenje in obdelavo slik.
Toda to še ni vse. Applovi nedavni telefoni iPhone in iPad vsebujejo "Neural Engine". To je velik čip, posebej zasnovan za izvajanje nalog strojnega učenja. To ni grafična procesorska enota, vendar je koncept podoben grafičnemu procesorju, saj v hipu reši težke matematične probleme. Najnovejša različica je po navedbah Applea "zmožna izvajati do 11 bilijonov operacij na sekundo."
Strojno učenje
Morda je trenutno največja modna beseda v računalništvu »strojno učenje«. To vključuje prikazovanje računalniku številnih primerov in dovolitev, da računalnik ugotovi podobnosti in razlike. GPU-ji so kot nalašč za to, saj si lahko ogledajo več primerov na sekundo. Ko pa je to usposabljanje opravljeno, GPE ni več potreben. Vse naučene algoritme lahko CPE izvaja hitreje.
Zdaj pa se vrnimo k Intelovemu novemu grafičnemu procesorju Iris Xe Max. To je zasnovano za delovanje v "tankih in lahkih prenosnikih in [za] nagovarjanje vse večjega segmenta ustvarjalcev, ki želijo večjo prenosljivost," je v izjavi dejal podpredsednik Intela Roger Chandler. To pomeni, da je namenjen izboljšanju prenosnih računalnikov z omejeno močjo za urejanje videa, fotografij in katere koli druge dejavnosti, ki zahteva GPU. Da, vključno z AI.
Iris Xe Max je zasnovan za strojno učenje. Morda bo njegova prva naloga naučiti se izgovoriti lastno ime.
