Asosiy takliflar
- GPUlar avtobusga oʻxshaydi: sport avtomobillariga qaraganda sekinroq, lekin koʻp raqamlarni parallel ravishda almashtirishda ancha yaxshi.
- GPUlar mashinasozlik, tibbiyot, tasvirlarni qayta ishlash va oʻyinlarda qoʻllaniladi.
- Intel’ning Iris Xe Max qurilmasi noutbuklarni ijodkorlar va AI uchun yanada kuchliroq qilish uchun moʻljallangan.
Intel’ning yangi Iris Xe Max grafik protsessor bloki endi noutbuklarda paydo boʻlmoqda va barcha hisoblar boʻyicha bu katta ish. Ammo GPU nima va u nima uchun muhim? Spoyler: Bu o'yinlar yoki hatto grafikalar haqida emas.
Kompyuteringizdagi kundalik ishlarni bajaradigan protsessor qimmat va juda ixtisoslashgan. Boshqa tomondan, GPU haqiqatan ham matematikada juda yaxshi. Xususan, ular katta raqamlarni ko'paytirishi va parallel ravishda ko'plab operatsiyalarni bajarishi mumkin. Bu ularni murakkab 3D grafiklarni yaratish uchun yaxshi qiladi, lekin ular ko'proq uchun ishlatiladi.
"GPUlar katta ma'lumotlar, mashinani o'rganish va tasvirni qayta ishlash uchun juda yaxshi", dedi 3D animator Devid Rivera Lifewire'ga tezkor xabar orqali. "Mening MRI natijalarini olish uchun tibbiyotda foydalanadigan ko'plab hamkasblarim bor."
Katta matematika, katta rasmlar
Koʻp murakkab matematikani talab qiladigan har qanday narsa GPUga yuklash uchun juda mos keladi.
"Grafika odatda juda kuchli, chunki 3D videolarni hisoblash juda murakkab", dedi Barselonalik kompyuter muhandisi Mikel Bonastre Lifewire'ga tezkor xabar orqali. Ammo tez orada kompyuter boffinlari ushbu matematik mashinalarni har qanday matematik talab qilinadigan vazifalar uchun ishlatish mumkinligini angladilar.
"Hozirda GPUlar yordamida superkompyuter klasterlari ham yaratilmoqda. Ular ilmiy hisob-kitoblar, muhandislik va hokazolar uchun ishlatiladi ", deydi Bonastre. GPU-ning yana bir afzalligi shundaki, uni kengaytirish oson. U bir xil operatsiyalarni parallel ravishda bajarish uchun yaratilgan, shuning uchun koʻproq chiplar (yoki chip dizayniga koʻproq yadrolar qoʻshib, uni kattalashtirish) hamma narsani tezlashtiradi.
GPU ham fotosuratlarni qayta ishlash uchun juda yaxshi. Masalan, Adobe’ning Lightroom foto tahrirlash to‘plami 4K va 5K monitorlarni o‘z ichiga olgan “yuqori aniqlikdagi displeylar tezligini sezilarli darajada oshirish” uchun ishni Mac yoki shaxsiy kompyuteringizning grafik protsessoriga yuklashi mumkin.
"CPUlar kechikish uchun optimallashtirilgan: vazifani iloji boricha tezroq tugatish uchun ", deb yozadi AI maslahatchisi Ygor Rebouças Serpa. "GPU'lar o'tkazish qobiliyati uchun optimallashtirilgan: ular sekin, lekin ular bir vaqtning o'zida katta hajmdagi ma'lumotlarda ishlaydi." Serpa protsessorni sport avtomobiliga, GPUni esa avtobusga qiyoslaydi. Avtobus ancha sekinroq, lekin u ko'proq odamlarni o'zgartirishi mumkin.
Telefoningiz haqida nima deyish mumkin?
Telefoningizdagi GPU o'zining yuqori aniqlikdagi displeyini boshqarish va grafiklarni ishga tushirish uchun ishlatiladi. Shuning uchun oʻyin oʻynaganingizda telefon qizib ketadi – GPU ishga tushadi va telefoningizda uni sovutish uchun fan yoʻq.
iPhone'da GPU tasvirni aniqlash, tabiiy tilni o'rganish va harakat tahlili uchun ishlatiladi. Ya'ni, u suratga olish jarayonida tasvir va videolarni qayta ishlaydi va boshqalar.
GPU'lar katta ma'lumotlar, mashinani o'rganish va tasvirni qayta ishlash uchun ajoyib.
Lekin bu hammasi emas. Apple’ning so‘nggi iPhone va iPad’larida “Neyron Dvigatel” mavjud. Bu mashinada o'rganish vazifalarini bajarish uchun maxsus ishlab chiqilgan katta chip. Bu GPU emas, lekin kontseptsiyasi GPUga o'xshaydi, chunki u qisqa vaqt ichida qiyin matematik muammolarni hal qiladi. Apple kompaniyasining so'zlariga ko'ra, so'nggi versiya "soniyada 11 trilliongacha operatsiyani bajarishga qodir".
Mashinani oʻrganish
Ehtimol, hozirda kompyuterda eng katta shov-shuvli soʻz “mashinani oʻrganish”dir. Bu kompyuterga ko'plab misollarni ko'rsatishni va kompyuterga o'xshashlik va farqlarni aniqlashga imkon berishni o'z ichiga oladi. GPUlar buning uchun juda mos keladi, chunki ular soniyada ko'proq misollarni ko'rishlari mumkin. Biroq, bu treningdan so'ng, GPU endi kerak emas. Har qanday oʻrganilgan algoritmlarni protsessor tezroq ishga tushirishi mumkin.
Endi, Intelning yangi Iris Xe Max GPU-ga qaytaylik. Bu "nozik va engil noutbuklarda ishlash va ko'proq portativlikni xohlaydigan ijodkorlarning o'sib borayotgan segmentiga murojaat qilish uchun" mo'ljallangan, dedi Intel vitse-prezidenti Rojer Chandler bayonotida. Ya'ni, u quvvati cheklangan noutbuklarni video, fotosuratlar va GPU talab qiladigan boshqa har qanday faoliyatni tahrirlash uchun yaxshiroq qilish uchun mo'ljallangan. Ha, shu jumladan AI.
Iris Xe Max mashinani oʻrganish uchun moʻljallangan. Ehtimol, uning birinchi vazifasi o'z ismini talaffuz qilishni o'rganish bo'lishi mumkin.
