Clau per emportar
- Les GPU són com els autobusos: més lents que els cotxes esportius, però molt millors per moure molts números en paral·lel.
- Les GPU s'utilitzen en aprenentatge automàtic, medicina, processament d'imatges i jocs.
- L'Iris Xe Max d'Intel està dissenyat per fer que els ordinadors portàtils siguin més potents per als creadors i la IA.
La nova unitat de processador gràfic Iris Xe Max d'Intel apareix ara als ordinadors portàtils i, per tots els comptes, és un gran problema. Però què és una GPU i per què és important? Spoiler: no es tracta de jocs ni tan sols de gràfics.
La CPU del vostre ordinador, la que fa la feina del dia a dia, és cara i altament especialitzada. Una GPU, d' altra banda, és molt, molt bona en matemàtiques. Concretament, poden multiplicar grans nombres, i poden realitzar moltes, moltes operacions en paral·lel. Això els fa bons per generar gràfics en 3D complexos, però s'utilitzen per a molt més.
"Les GPU són excel·lents per al big data, l'aprenentatge automàtic i el processament d'imatges", va dir l'animador 3D David Rivera a Lifewire per missatge instantani. "Tinc molts companys que l'utilitzen en medicina per obtenir resultats de ressonància magnètica."
Matemàtiques grans, imatges grans
Qualsevol cosa que requereixi moltes matemàtiques complicades és perfecte per descarregar a la GPU.
"Els gràfics solen ser molt potents perquè calcular coses de vídeo en 3D és molt complex", va dir l'enginyer informàtic de Barcelona Miquel Bonastre a Lifewire per missatge instantani. Però aviat, els boffins d'ordinadors es van adonar que aquestes màquines matemàtiques es podrien utilitzar per a tot tipus de tasques intensives en matemàtiques.
"Ara, també es fan clústers de supercomputació amb GPU. S'utilitzen per a càlculs científics, enginyeria, etc.", diu Bonastre. Un altre avantatge de la GPU és que és fàcil d'escalar. Està dissenyat per executar operacions idèntiques en paral·lel, de manera que afegir més xips (o només més nuclis al disseny del xip, fent-lo més gran) ho fa tot més ràpid.
Una GPU també és ideal per processar fotografies. Per exemple, la suite d'edició de fotos Lightroom d'Adobe pot descarregar el treball al processador de gràfics del vostre Mac o PC per "oferir millores significatives de velocitat en pantalles d' alta resolució", que inclou monitors 4K i 5K.
"Les CPU estan optimitzades per a la latència: per acabar una tasca el més ràpid possible", escriu el consultor d'IA Ygor Rebouças Serpa. "Les GPU estan optimitzades per al rendiment: són lentes, però funcionen amb grans quantitats de dades alhora". Serpa compara una CPU amb un cotxe esportiu i una GPU amb un autobús. L'autobús és molt més lent, però pot traslladar molta més gent.
Què passa amb el teu telèfon?
La GPU del vostre telèfon s'utilitza per conduir la seva pantalla d' alta resolució i per executar els gràfics. És per això que el telèfon s'escalfa quan jugues a un joc: la GPU s'activa i el teu telèfon no té cap ventilador per refredar-lo.
A l'iPhone, la GPU s'utilitza per al reconeixement d'imatges, l'aprenentatge del llenguatge natural i l'anàlisi del moviment. És a dir, processa imatges i vídeos mentre els enregistres i molt més.
Les GPU són excel·lents per al big data, l'aprenentatge automàtic i el processament d'imatges.
Però això no és tot. Els iPhones i iPads recents d'Apple contenen un "motor neural". Es tracta d'un gran xip, especialment dissenyat per dur a terme tasques d'aprenentatge automàtic. No és una GPU, però té un concepte semblant a una GPU, ja que resol problemes de matemàtiques difícils en molt poc temps. L'última versió és, segons Apple, "capaç de realitzar fins a 11 bilions d'operacions per segon".
Aprenentatge automàtic
Potser la paraula de moda més gran de la informàtica ara mateix és "aprenentatge automàtic". Això implica mostrar a l'ordinador molts exemples i deixar que l'ordinador resolgui les semblances i diferències. Les GPU són perfectes per a això perquè poden veure més exemples per segon. Tanmateix, un cop feta aquesta formació, la GPU ja no és necessària. Qualsevol algoritme après es pot executar més ràpidament per la CPU.
Ara, tornem a la nova GPU Iris Xe Max d'Intel. Està dissenyat per funcionar en "ordinadors portàtils prims i lleugers i [per] abordar un segment creixent de creadors que volen més portabilitat", va dir el vicepresident d'Intel, Roger Chandler, en un comunicat. És a dir, està pensat per millorar els ordinadors portàtils amb potència limitada per editar vídeos, fotos i qualsevol altra activitat intensiva en GPU. Sí, inclosa la IA.
L'Iris Xe Max està dissenyat per a l'aprenentatge automàtic. Potser la seva primera tasca serà aprendre a pronunciar el seu propi nom.
