Bài học rút ra chính
- GPU giống như xe buýt: chậm hơn xe thể thao, nhưng tốt hơn nhiều khi chuyển nhiều số song song.
- GPU được sử dụng trong máy học, y học, xử lý hình ảnh và trò chơi.
- Intel’s Iris Xe Max được thiết kế để làm cho máy tính xách tay trở nên mạnh mẽ hơn cho người sáng tạo và trí tuệ nhân tạo.
Bộ xử lý đồ họa Iris Xe Max mới của Intel hiện đã xuất hiện trên máy tính xách tay và theo tất cả các tài khoản thì đó là một vấn đề lớn. Nhưng GPU là gì và tại sao nó lại quan trọng? Spoiler: Không phải về trò chơi hay thậm chí là đồ họa.
CPU trong máy tính của bạn, thứ thực hiện công việc hàng ngày, đắt tiền và có tính chuyên môn cao. Mặt khác, GPU thực sự rất giỏi toán học. Cụ thể, chúng có thể nhân các số lớn và có thể thực hiện song song nhiều phép toán. Điều này làm cho chúng tốt để tạo đồ họa 3D phức tạp, nhưng chúng được sử dụng cho nhiều việc khác.
"GPU rất tuyệt vời cho dữ liệu lớn, máy học và xử lý hình ảnh", nhà làm phim hoạt hình 3D David Rivera nói với Lifewire qua tin nhắn tức thì. "Tôi có nhiều đồng nghiệp sử dụng nó trong y tế để lấy kết quả MRI."
Toán lớn, Hình ảnh lớn
Bất cứ thứ gì đòi hỏi nhiều phép toán phức tạp đều hoàn hảo để giảm tải cho GPU.
"Đồ họa thường rất mạnh mẽ vì việc tính toán nội dung video 3D rất phức tạp", kỹ sư máy tính Miquel Bonastre có trụ sở tại Barcelona nói với Lifewire qua tin nhắn tức thì. Nhưng ngay sau đó, các nhà nghiên cứu máy tính nhận ra rằng những cỗ máy toán học này có thể được đưa vào sử dụng cho tất cả các loại nhiệm vụ đòi hỏi tính toán nhiều hơn.
"Giờ đây, các cụm siêu máy tính cũng đang được tạo ra bằng GPU. Chúng được sử dụng cho các tính toán khoa học, kỹ thuật, v.v.", Bonastre nói. Một ưu điểm khác của GPU là dễ dàng mở rộng quy mô. Nó được xây dựng để chạy song song các hoạt động giống hệt nhau, vì vậy việc thêm nhiều chip hơn (hoặc chỉ nhiều lõi hơn vào thiết kế chip, làm cho nó lớn hơn) sẽ làm cho mọi thứ nhanh hơn.
Một GPU cũng rất tốt để xử lý ảnh. Ví dụ: bộ chỉnh sửa ảnh Lightroom của Adobe có thể giảm tải công việc xuống máy Mac hoặc bộ xử lý đồ họa của PC để "cải thiện tốc độ đáng kể trên màn hình có độ phân giải cao", bao gồm màn hình 4K và 5K.
"CPU được tối ưu hóa cho độ trễ: để hoàn thành tác vụ nhanh nhất có thể", nhà tư vấn AI Ygor Rebouças Serpa viết. "GPU được tối ưu hóa cho thông lượng: chúng chậm, nhưng chúng hoạt động trên hàng loạt dữ liệu cùng một lúc." Serpa so sánh CPU với một chiếc xe thể thao và GPU với một chiếc xe buýt. Xe buýt chậm hơn rất nhiều, nhưng nó có thể chuyển nhiều người hơn.
Còn điện thoại của bạn thì sao?
GPU trong điện thoại của bạn được sử dụng để điều khiển màn hình có độ phân giải siêu cao và để chạy đồ họa. Đó là lý do tại sao điện thoại nóng lên khi bạn chơi trò chơi - GPU khởi động và điện thoại của bạn không có quạt để làm mát.
Trên iPhone, GPU được sử dụng để nhận dạng hình ảnh, học ngôn ngữ tự nhiên và phân tích chuyển động. Đó là, nó xử lý hình ảnh và video khi bạn quay chúng, v.v.
GPU tuyệt vời cho dữ liệu lớn, máy học và xử lý hình ảnh.
Nhưng đó không phải là tất cả. Những chiếc iPhone và iPad gần đây của Apple có chứa một "Neural Engine". Đây là một con chip lớn, được thiết kế đặc biệt để thực hiện các tác vụ học máy. Nó không phải là một GPU, nhưng nó giống như một GPU về mặt khái niệm, ở chỗ nó giải quyết các bài toán khó một cách nhanh chóng. Theo Apple, phiên bản mới nhất "có khả năng thực hiện tới 11 nghìn tỷ hoạt động mỗi giây".
Học máy
Có lẽ từ thông dụng lớn nhất trong lĩnh vực máy tính hiện nay là "máy học". Điều này liên quan đến việc hiển thị cho máy tính rất nhiều ví dụ và để máy tính tìm ra những điểm giống và khác nhau. GPU hoàn hảo cho việc này vì chúng có thể xem nhiều ví dụ hơn mỗi giây. Tuy nhiên, khi quá trình đào tạo đó được thực hiện xong, GPU không còn cần thiết nữa. Mọi thuật toán đã học đều có thể được CPU chạy nhanh hơn.
Bây giờ, hãy quay lại với GPU Iris Xe Max mới của Intel. Điều này được thiết kế để chạy trong "máy tính xách tay mỏng và nhẹ và [để] giải quyết một bộ phận ngày càng tăng của những người sáng tạo muốn có nhiều tính di động hơn", Phó Chủ tịch Intel, Roger Chandler cho biết trong một tuyên bố. Đó là, nó có nghĩa là làm cho máy tính xách tay hạn chế năng lượng tốt hơn để chỉnh sửa video, ảnh và bất kỳ hoạt động sử dụng GPU nào khác. Có, bao gồm cả AI.
Iris Xe Max được thiết kế cho máy học. Có lẽ nhiệm vụ đầu tiên của nó sẽ là học cách phát âm tên của chính nó.
