Kulcs elvitelek
- A grafikus processzorok olyanok, mint a buszok: lassabbak, mint a sportautók, de sokkal jobbak a számok párhuzamos eltolásában.
- A GPU-kat gépi tanulásban, gyógyászatban, képfeldolgozásban és játékokban használják.
- Az Intel Iris Xe Max-ját úgy tervezték, hogy a laptopokat még hatékonyabbá tegye az alkotók és a mesterséges intelligencia számára.
Az Intel új Iris Xe Max grafikus processzora már megjelenik a laptopokban, és ez minden szempontból nagy dolog. De mi is az a GPU, és miért fontos? Spoiler: Nem a játékokról van szó, de még csak a grafikáról sem.
A számítógépben lévő CPU, amely a napi munkát végzi, drága és nagyon speciális. A GPU viszont nagyon-nagyon jó matekból. Konkrétan nagy számokat tudnak szorozni, és sok-sok műveletet tudnak párhuzamosan végrehajtani. Emiatt alkalmasak összetett 3D-s grafika létrehozására, de sokkal többre használják őket.
"A GPU-k kiválóan alkalmasak nagy adatátvitelre, gépi tanulásra és képfeldolgozásra" - mondta David Rivera 3D-s animátor azonnali üzenetben a Lifewire-nek. "Sok kollégám használja az orvostudományban, hogy MRI-eredményeket kapjon."
Big Math, Big Pictures
Bármi, ami sok bonyolult matematikát igényel, tökéletes a GPU-ra való letöltéshez.
"A grafika általában nagyon erős, mert a 3D-s videók kiszámítása nagyon bonyolult" - mondta Miquel Bonastre barcelonai számítógépes mérnök azonnali üzenetben a Lifewire-nek. De hamarosan a számítógépesek rájöttek, hogy ezek a matematikai gépek mindenféle matematikai igényes feladathoz felhasználhatók.
"Most szuperszámítógép-fürtök is készülnek GPU-kkal. Tudományos számításokhoz, tervezéshez stb. használják" - mondja Bonastre. A GPU másik előnye, hogy könnyen méretezhető. Azonos műveletek párhuzamos futtatására készült, így ha több chipet (vagy csak több magot ad a chip kialakításához, így nagyobb lesz), akkor minden gyorsabb lesz.
A GPU kiválóan alkalmas fényképek feldolgozására is. Például az Adobe Lightroom képszerkesztő programcsomagja átrakhatja a munkát a Mac vagy PC grafikus processzorára, hogy „jelentős sebességnövekedést biztosítson a nagy felbontású kijelzőkön”, amely magában foglalja a 4K és 5K monitorokat is.
"A CPU-k késleltetésre vannak optimalizálva: a feladat lehető leggyorsabb befejezéséhez" - írja Ygor Rebouças Serpa, az AI tanácsadó. "A GPU-k átviteli sebességre vannak optimalizálva: lassúak, de egyszerre nagy mennyiségű adattal működnek." A Serpa a CPU-t egy sportautóhoz, a GPU-t pedig egy buszhoz hasonlítja. A busz sokkal lassabb, de sokkal több embert képes elmozdítani.
Mi a helyzet a telefonjával?
A telefonban lévő GPU a szupernagy felbontású kijelző meghajtására és a grafika futtatására szolgál. Ezért melegszik fel a telefon játék közben – a GPU beindul, és a telefonban nincs ventilátor, ami lehűtheti.
Az iPhone-on a GPU-t képfelismerésre, természetes nyelvtanulásra és mozgáselemzésre használják. Vagyis feldolgozza a képeket és a videókat készítés közben, és így tovább.
A GPU-k kiválóan alkalmasak nagy adatátvitelre, gépi tanulásra és képfeldolgozásra.
De ez még nem minden. Az Apple legújabb iPhone-jai és iPadjei tartalmaznak egy "neurális motort". Ez egy nagy chip, amelyet kifejezetten gépi tanulási feladatok elvégzésére terveztek. Ez nem egy GPU, de koncepciójában GPU-szerű, mivel pillanatok alatt megoldja a nehéz matematikai problémákat. A legújabb verzió az Apple szerint "akár 11 billió művelet végrehajtására képes másodpercenként".
Gépi tanulás
A számítástechnikában jelenleg talán a legnagyobb divatszó a „gépi tanulás”. Ez azt jelenti, hogy sok példát kell mutatni a számítógépnek, és hagyni, hogy a számítógép kidolgozza a hasonlóságokat és a különbségeket. A GPU-k tökéletesek erre, mert másodpercenként több példát tudnak megtekinteni. Ha azonban ez a képzés megtörtént, a GPU-ra már nincs szükség. Bármely megtanult algoritmust gyorsabban futtathat a CPU.
Most pedig térjünk vissza az Intel új Iris Xe Max GPU-jához. Roger Chandler, az Intel alelnöke közleményében azt a célt szolgálja, hogy „vékony és könnyű laptopokban működjön, és az alkotók egyre növekvő szegmensét szólítsa meg, akik nagyobb hordozhatóságra vágynak. Vagyis célja, hogy a korlátozott teljesítményű laptopokat jobbá tegye a videók, fényképek és bármilyen más GPU-igényes tevékenység szerkesztéséhez. Igen, beleértve az AI-t is.
Az Iris Xe Max gépi tanulásra készült. Talán az első feladata az lesz, hogy megtanulja a saját nevének kiejtését.
