მთავარი წაღებები
- GPU-ები ავტობუსებივით არის: უფრო ნელი ვიდრე სპორტულ მანქანებს, მაგრამ ბევრად უკეთესია ბევრი რიცხვის პარალელურად გადატანაში.
- GPU გამოიყენება მანქანათმცოდნეობაში, მედიცინაში, გამოსახულების დამუშავებასა და თამაშებში.
- Intel-ის Iris Xe Max შექმნილია იმისთვის, რომ ლეპტოპები უფრო მძლავრი გახადოს შემქმნელებისთვის და AI.
Intel-ის ახალი Iris Xe Max გრაფიკული პროცესორის განყოფილება ახლა გამოჩნდება ლეპტოპებში და, ყველა ანგარიშით, ეს დიდი საქმეა. მაგრამ რა არის GPU და რატომ არის ის მნიშვნელოვანი? სპოილერი: ეს არ ეხება თამაშებს ან თუნდაც გრაფიკას.
პროცესორი თქვენს კომპიუტერში, რომელიც ასრულებს ყოველდღიურ მუშაობას, არის ძვირი და უაღრესად სპეციალიზებული. GPU, მეორეს მხრივ, ნამდვილად კარგია მათემატიკაში. კერძოდ, მათ შეუძლიათ გაამრავლონ დიდი რიცხვები და მათ შეუძლიათ მრავალი, ბევრი ოპერაციის შესრულება პარალელურად. ეს მათ კარგს ხდის რთული 3D გრაფიკის გენერირებისთვის, მაგრამ ისინი უფრო მეტს იყენებენ.
"GPU-ები შესანიშნავია დიდი მონაცემებისთვის, მანქანათმცოდნეობისთვის და გამოსახულების დამუშავებისთვის", განუცხადა 3D ანიმატორი დევიდ რივერამ Lifewire-ს მყისიერი შეტყობინების საშუალებით. "მე მყავს ბევრი კოლეგა, რომლებიც იყენებენ მას მედიცინაში MRI-ს შედეგების მისაღებად."
დიდი მათემატიკა, დიდი სურათები
ყველაფერი, რაც მოითხოვს უამრავ რთულ მათემატიკას, შესანიშნავია GPU-ში გადმოტვირთვისთვის.
"გრაფიკა, როგორც წესი, ძალიან ძლიერია, რადგან 3D ვიდეოს გამოთვლა ძალიან რთულია", განუცხადა ბარსელონაში დაფუძნებულმა კომპიუტერულმა ინჟინერმა მიქელ ბონასტრმა Lifewire-ს მყისიერი შეტყობინების საშუალებით. მაგრამ მალევე, კომპიუტერის ბოფინებმა გააცნობიერეს, რომ ეს მათემატიკური მანქანები შეიძლება გამოიყენონ ყველა სახის მათემატიკური ინტენსიური ამოცანებისთვის.
"ახლა სუპერკომპიუტერული კლასტერები ასევე მზადდება GPU-ებით. ისინი გამოიყენება სამეცნიერო გამოთვლებისთვის, ინჟინერიისთვის და ა.შ.", - ამბობს ბონასტრი. GPU-ს კიდევ ერთი უპირატესობა ის არის, რომ მისი მასშტაბირება მარტივია. იგი შექმნილია იდენტური ოპერაციების პარალელურად გასატარებლად, ასე რომ, ჩიპის დიზაინში მეტი ჩიპის (ან უბრალოდ მეტი ბირთვის) დამატება, რაც მას უფრო დიდს გახდის, ყველაფერს უფრო აჩქარებს.
GPU ასევე შესანიშნავია ფოტოების დასამუშავებლად. მაგალითად, Adobe's Lightroom-ის ფოტო რედაქტირების კომპლექტს შეუძლია გადატვირთოს სამუშაო თქვენი Mac ან კომპიუტერის გრაფიკულ პროცესორზე, რათა "უზრუნველყოს მნიშვნელოვანი სიჩქარის გაუმჯობესება მაღალი გარჩევადობის ეკრანებზე", რომელიც მოიცავს 4K და 5K მონიტორებს.
"პროცესორები ოპტიმიზებულია ლატენტურობისთვის: დავასრულოთ დავალება რაც შეიძლება სწრაფად", წერს AI კონსულტანტი იგორ რებუკას სერპა. "GPU-ები ოპტიმიზირებულია გამტარუნარიანობისთვის: ისინი ნელია, მაგრამ ისინი ერთდროულად მუშაობენ უამრავ მონაცემზე." Serpa ადარებს CPU-ს სპორტულ მანქანას და GPU-ს ავტობუსს. ავტობუსი გაცილებით ნელია, მაგრამ მას შეუძლია ბევრად მეტი ადამიანის გადაადგილება.
რაც შეეხება თქვენს ტელეფონს?
თქვენს ტელეფონში GPU გამოიყენება მისი სუპერ მაღალი გარჩევადობის დისპლეის დასაყენებლად და გრაფიკის გასაშვებად. ამიტომ ტელეფონი ცხელდება, როცა თამაშობთ - GPU ჩართულია და თქვენს ტელეფონს არ აქვს ვენტილატორი, რომ გაგრილდეს.
iPhone-ზე GPU გამოიყენება გამოსახულების ამოცნობისთვის, ბუნებრივი ენის შესწავლისა და მოძრაობის ანალიზისთვის. ანუ ის ამუშავებს სურათებს და ვიდეოებს გადაღებისას და სხვა.
GPU შესანიშნავია დიდი მონაცემების, მანქანური სწავლისა და გამოსახულების დამუშავებისთვის.
მაგრამ ეს ყველაფერი არ არის. Apple-ის ბოლო iPhone-ები და iPad-ები შეიცავს "ნერვულ ძრავას". ეს არის დიდი ჩიპი, სპეციალურად შექმნილი მანქანური სწავლის ამოცანების შესასრულებლად. ეს არ არის GPU, მაგრამ ეს არის GPU-ის მსგავსი კონცეფცია, რადგან ის წყვეტს მძიმე მათემატიკურ ამოცანებს უმოკლეს დროში. უახლესი ვერსია, Apple-ის თანახმად, "შეუძლია შეასრულოს 11 ტრილიონამდე ოპერაცია წამში."
მანქანის სწავლა
შესაძლოა, ყველაზე დიდი ხმაურიანი სიტყვა ამჟამად არის "მანქანური სწავლება". ეს გულისხმობს კომპიუტერის მრავალი მაგალითის ჩვენებას და კომპიუტერს მსგავსებებისა და განსხვავებების გამომუშავების საშუალებას. GPU შესანიშნავია ამისთვის, რადგან მათ შეუძლიათ წამში მეტი მაგალითის ნახვა. თუმცა, ტრენინგის დასრულების შემდეგ, GPU აღარ არის საჭირო. ნებისმიერი ნასწავლი ალგორითმი შეიძლება უფრო სწრაფად აწარმოოს CPU-მ.
ახლა, დავუბრუნდეთ Intel-ის ახალ Iris Xe Max GPU-ს. ეს შექმნილია "თხელ და მსუბუქ ლეპტოპებში გასაშვებად და შემქმნელების მზარდი სეგმენტისთვის, ვისაც მეტი პორტაბელურობა სურს", - თქვა Intel-ის ვიცე-პრეზიდენტმა როჯერ ჩენდლერმა განცხადებაში. ანუ, ის მიზნად ისახავს გააუმჯობესოს ელექტროენერგიით შეზღუდული ლეპტოპები ვიდეოს, ფოტოების და ნებისმიერი სხვა GPU ინტენსიური აქტივობის რედაქტირებისთვის. დიახ, ხელოვნური ინტელექტის ჩათვლით.
Iris Xe Max შექმნილია მანქანური სწავლისთვის. შესაძლოა, მისი პირველი ამოცანა იყოს საკუთარი სახელის წარმოთქმის სწავლა.
