ซื้อกลับบ้านที่สำคัญ
- GPU เปรียบเสมือนรถเมล์: ช้ากว่ารถสปอร์ต แต่ขยับตัวเลขหลายๆ ขนานได้ดีกว่ามาก
- GPU ใช้ในแมชชีนเลิร์นนิง การแพทย์ การประมวลผลภาพ และเกม
- Iris Xe Max ของ Intel ออกแบบมาเพื่อให้แล็ปท็อปมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับครีเอเตอร์และ AI
หน่วยประมวลผลกราฟิก Iris Xe Max ใหม่ของ Intel ปรากฏขึ้นบนแล็ปท็อปแล้ว และถือเป็นเรื่องใหญ่สำหรับทุกๆ บัญชี แต่ GPU คืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ สปอยเลอร์: ไม่เกี่ยวกับเกม หรือแม้แต่กราฟิก
ซีพียูในคอมพิวเตอร์ของคุณซึ่งทำงานแบบวันต่อวันนั้นมีราคาแพงและมีความเชี่ยวชาญสูง ในทางกลับกัน GPU เก่งคณิตศาสตร์จริงๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง พวกเขาสามารถคูณตัวเลขจำนวนมาก และสามารถดำเนินการหลายอย่างพร้อมกันได้ สิ่งนี้ทำให้พวกเขาดีสำหรับการสร้างกราฟิก 3D ที่ซับซ้อน แต่พวกมันถูกใช้เพื่ออะไรอีกมากมาย
"GPU นั้นยอดเยี่ยมสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ แมชชีนเลิร์นนิง และการประมวลผลภาพ" David Rivera นักสร้างแอนิเมชั่น 3 มิติบอกกับ Lifewire ผ่านข้อความโต้ตอบแบบทันที "ผมมีเพื่อนร่วมงานหลายคนที่ใช้ยานี้เพื่อทำการตรวจ MRI"
คณิตศาสตร์ใหญ่ รูปภาพใหญ่
อะไรก็ได้ที่ต้องใช้คณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนมากเหมาะสำหรับการเอาออกไปยัง GPU
"กราฟิกมักจะทรงพลังมากเพราะการคำนวณวิดีโอ 3 มิตินั้นซับซ้อนมาก" มิเกล โบนาสเตร วิศวกรคอมพิวเตอร์ในบาร์เซโลนาบอกกับ Lifewire ผ่านข้อความโต้ตอบแบบทันที แต่ในไม่ช้า โลงศพของคอมพิวเตอร์ก็ตระหนักว่าเครื่องคำนวณทางคณิตศาสตร์เหล่านี้สามารถนำไปใช้กับงานที่เน้นคณิตศาสตร์ได้ทุกประเภท
"ตอนนี้ คลัสเตอร์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ก็ถูกสร้างขึ้นด้วย GPU เช่นกัน ซึ่งใช้สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ วิศวกรรม ฯลฯ " Bonastre กล่าว ข้อดีอีกประการของ GPU คือการปรับขนาดได้ง่าย มันถูกสร้างขึ้นเพื่อทำงานแบบขนานกัน ดังนั้นการเพิ่มชิปมากขึ้น (หรือเพียงแค่แกนมากขึ้นในการออกแบบชิป ทำให้ใหญ่ขึ้น) ทำให้ทุกอย่างเร็วขึ้น
A GPU ยังเหมาะสำหรับการประมวลผลภาพอีกด้วย ตัวอย่างเช่น ชุดแก้ไขรูปภาพ Lightroom ของ Adobe สามารถถ่ายงานไปยังโปรเซสเซอร์กราฟิก Mac หรือ PC ของคุณเพื่อ "ให้การปรับปรุงความเร็วที่สำคัญบนจอแสดงผลความละเอียดสูง " ซึ่งรวมถึงจอภาพ 4K และ 5K
"CPU ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเวลาแฝง: เพื่อทำงานให้เสร็จโดยเร็วที่สุด " Ygor Rebouças Serpa ที่ปรึกษาด้าน AI เขียน "GPU ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับปริมาณงาน: ช้า แต่ทำงานบนข้อมูลจำนวนมากในคราวเดียว" Serpa เปรียบเทียบ CPU กับรถสปอร์ต และ GPU กับรถบัส รถเมล์วิ่งช้ากว่ามาก แต่เปลี่ยนคนได้เยอะ
แล้วโทรศัพท์ของคุณล่ะ
GPU ในโทรศัพท์ของคุณใช้เพื่อขับเคลื่อนจอแสดงผลความละเอียดสูงสุด และเพื่อเรียกใช้กราฟิก นั่นเป็นสาเหตุที่โทรศัพท์ร้อนเมื่อคุณเล่นเกม - GPU เริ่มทำงาน และโทรศัพท์ของคุณไม่มีพัดลมระบายความร้อน
บน iPhone GPU ใช้สำหรับจดจำภาพ เรียนภาษาธรรมชาติ และวิเคราะห์การเคลื่อนไหว นั่นคือจะประมวลผลภาพและวิดีโอในขณะที่คุณถ่าย และอื่นๆ
GPU เหมาะสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ แมชชีนเลิร์นนิง และการประมวลผลภาพ
แต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมด iPhones และ iPads ล่าสุดของ Apple มี "Neural Engine" นี่คือชิปขนาดใหญ่ที่ออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อใช้งานแมชชีนเลิร์นนิง มันไม่ใช่ GPU แต่มีแนวคิดเหมือน GPU เพราะมันสามารถขจัดปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ยากได้ในเวลาไม่นานเลย เวอร์ชันล่าสุดตามที่ Apple ระบุ "สามารถดำเนินการได้ถึง 11 ล้านล้านรายการต่อวินาที"
การเรียนรู้ของเครื่อง
บางทีคำศัพท์ที่ใหญ่ที่สุดในคอมพิวเตอร์ตอนนี้คือ "การเรียนรู้ของเครื่อง" สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการแสดงตัวอย่างคอมพิวเตอร์จำนวนมาก และปล่อยให้คอมพิวเตอร์ทำงานเกี่ยวกับความเหมือนและความแตกต่าง GPU เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสิ่งนี้เพราะสามารถดูตัวอย่างเพิ่มเติมต่อวินาที อย่างไรก็ตาม เมื่อฝึกเสร็จแล้ว ก็ไม่จำเป็นต้องใช้ GPU อีกต่อไป อัลกอริทึมที่เรียนรู้ใดๆ สามารถทำงานได้เร็วขึ้นโดย CPU
ตอนนี้ กลับไปที่ Iris Xe Max GPU ใหม่ของ Intel สิ่งนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานใน "แล็ปท็อปที่บางและเบาและ [เพื่อ] กล่าวถึงกลุ่มผู้สร้างที่กำลังเติบโตที่ต้องการความสามารถในการพกพามากขึ้น" รองประธาน Intel Roger Chandler กล่าวในแถลงการณ์ กล่าวคือ ทำให้แล็ปท็อปที่มีข้อจำกัดด้านพลังงานดีขึ้นสำหรับการตัดต่อวิดีโอ รูปภาพ และกิจกรรมอื่นๆ ที่ต้องใช้ GPU มาก ใช่ รวมถึง AI
Iris Xe Max ออกแบบมาสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง บางทีงานแรกของมันคือการเรียนรู้วิธีออกเสียงชื่อของตัวเอง
