Key takeaways
- GPU-er er som busser: tregere enn sportsbiler, men mye bedre til å skifte mange tall parallelt.
- GPUer brukes i maskinlæring, medisin, bildebehandling og spill.
- Intels Iris Xe Max er designet for å gjøre bærbare datamaskiner kraftigere for skapere og kunstig intelligens.
Intels nye Iris Xe Max-grafikkprosessorenhet dukker nå opp på bærbare datamaskiner, og etter alt å dømme er det en stor sak. Men hva er en GPU, og hvorfor er den viktig? Spoiler: Det handler ikke om spill, eller til og med grafikk.
CPU-en i datamaskinen din, den som gjør det daglige arbeidet, er dyr og svært spesialisert. En GPU, derimot, er veldig, veldig god i matematikk. Spesielt kan de multiplisere store tall, og de kan utføre mange, mange operasjoner parallelt. Dette gjør dem gode til å generere kompleks 3D-grafikk, men de brukes til mye mer.
"GPUer er flotte for store data, maskinlæring og bildebehandling," sa 3D-animator David Rivera til Lifewire via direktemelding. "Jeg har mange kolleger som bruker det i medisin for å få MR-resultater."
Big Math, Big Pictures
Alt som krever mye komplisert matematikk er perfekt for avlasting til GPU.
"Grafiken er vanligvis veldig kraftig fordi å beregne 3D-videoting er veldig komplekst," sa den Barcelona-baserte dataingeniøren Miquel Bonastre til Lifewire via direktemelding. Men snart innså databoffins at disse matematikkmaskinene kunne tas i bruk for alle slags matematikkintensive oppgaver.
"Nå lages superdataklynger også med GPUer. De brukes til vitenskapelige beregninger, ingeniørarbeid, osv.," sier Bonastre. En annen fordel med GPUen er at den er lett å skalere opp. Den er bygd for å kjøre identiske operasjoner parallelt, så å legge til flere brikker (eller bare flere kjerner til brikkedesignet, noe som gjør den større) gjør alt raskere.
En GPU er også flott for å behandle fotografier. For eksempel kan Adobes Lightroom-fotoredigeringspakke overføre arbeid til Mac- eller PC-ens grafikkprosessor for å "gi betydelige hastighetsforbedringer på høyoppløselige skjermer", som inkluderer 4K- og 5K-skjermer.
"CPU-er er optimalisert for ventetid: for å fullføre en oppgave så raskt som mulig," skriver AI-konsulent Ygor Rebouças Serpa. "GPUer er optimalisert for gjennomstrømning: de er trege, men de opererer på mengder av data på en gang." Serpa sammenligner en CPU med en sportsbil, og en GPU med en buss. Bussen er mye tregere, men den kan flytte mye flere folk.
Hva med telefonen din?
GPU-en i telefonen din brukes til å drive den superhøyoppløselige skjermen og kjøre grafikken. Det er grunnen til at telefonen blir varm når du spiller et spill – GPU-en starter, og telefonen din har ingen vifte som kan kjøle den ned.
På iPhone brukes GPU til bildegjenkjenning, naturlig språklæring og bevegelsesanalyse. Det vil si at den behandler bilder og video mens du tar dem, og mer.
GPUer er flotte for store data, maskinlæring og bildebehandling.
Men det er ikke alt. Apples nyere iPhones og iPads inneholder en "nevral motor." Dette er en stor brikke, spesielt designet for å utføre maskinlæringsoppgaver. Det er ikke en GPU, men den er GPU-lignende i konseptet, ved at den knuser harde matematiske problemer på kort tid. Den nyeste versjonen er, ifølge Apple, "i stand til å utføre opptil 11 billioner operasjoner per sekund."
Machine Learning
Det kanskje største moteordet innen databehandling akkurat nå er «maskinlæring». Dette innebærer å vise datamaskinen mange eksempler, og la datamaskinen finne ut om likheter og forskjeller. GPUer er perfekte for dette fordi de kan se flere eksempler per sekund. Men når treningen er fullført, er ikke GPU lenger nødvendig. Alle innlærte algoritmer kan kjøres raskere av prosessoren.
Nå, la oss gå tilbake til Intels nye Iris Xe Max GPU. Dette er designet for å kjøre i "tynne og lette bærbare datamaskiner og [for] adressere et voksende segment av skapere som ønsker mer portabilitet," sa Intels visepresident Roger Chandler i en uttalelse. Det vil si at det er ment å gjøre bærbare datamaskiner med begrenset strøm bedre for redigering av video, bilder og annen GPU-intensiv aktivitet. Ja, inkludert AI.
Iris Xe Max er designet for maskinlæring. Den første oppgaven vil kanskje være å lære å uttale sitt eget navn.
