что такое видеоядро в процессоре
Графическое ядро в процессоре: что это такое и зачем оно в компьютере?
GPU переводится как Graphics Processing Unit, по факту это отдельный небольшой компонент компьютера, который несет ответственность за обработку видеографики. GPU на компьютере — это отдельный небольшой микрочип, который может быть:
GPU в компьютере — что это такое?
Не нужно путать GPU в компьютере с видеокартой, потому что GPU — это небольшой микрочип для обрабатывания графики, а видеокарта — это уже полноценное отдельное устройство. GPU является частью видеокарты. Когда GPU в компьютере размещается как отдельный микрочип, тогда его именуют графическим процессором. А если GPU интегрирован в процессор или материнскую плату, то в этом случае его часто называют встроенным или интегрированным графическим ядром.
Графическое ядро в процессоре
Процессор — это небольшой микрочип, который устанавливается на материнскую плату ; это не «весь компьютер», как считают некоторые. Мы уже знаем, что такое GPU в компьютере и как это может быть организовано.
С видеокартой как бы ясно — это отдельное устройство, которое можно купить в магазине и установить в свой ПК. Хорошая видеокарта стоит недешево. Она занимает отдельное место в материнской плате и греется при своей работе.
Графическое ядро в процессоре — это та же видеокарта, только более простая и минимизированная. Оно не занимает отдельного места в материнской плате, так как находится внутри самого процессора. Как правило, такие ядра могут быть менее мощными, чем стационарные видеокарты. Но со своей основной целью — выводить изображение на экран компьютера — они справляются на «отлично». Поэтому такие процессоры рекомендуется применять в офисных компьютерах, где нет больших нагрузок на GPU.
Для чего нужно такое «объединение»?
Такое «объединение» несет в себе 3 задачи:
То есть такая компоновка с центральным процессором существенно разгружает саму материнскую плату. А отсутствие отдельной видеокарты позволяет создавать устройства того же размера, но с увеличенной мощностью.
Недостатки встроенного ГП в компьютере
Встроенный графический процессор обладает рядом собственных недостатков:
Заключение
Мы будем очень благодарны
если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.
990x.top
Простой компьютерный блог для души)
Для чего в процессоре встроенное графическое ядро?
Приветствую друзья! Сегодня я постараюсь простым языком рассказать вам зачем нужно процессору встроенное графическое ядро. Надеюсь что вы все поймете и вопросов у вас не будет.
Сразу определимся — процессор это устройство, маленькое, которое устанавливается на материнскую плату в специальное гнездо/разьем (сокет). Под словом процессор не имею ввиду системный блок (компьютер).
Итак, смотрите, компьютер это у нас что? Это системный блок, мышка, клавиатура.. и главное — это монитор. Чтобы выводить на монитор изображение, в компьютере должно быть специальное устройство — видеокарта.
Видеокарту можно купить. Но она стоит денег, даже самая дешевая видеокарта будет стоить как самый дешевый процессор. Во-вторых она выделяет тепло, даже минимальное, но все равно. В третьих она занимает место в слоте PCI-E на материнке. Все это мелочи, но в целом, если суммировать — то если можно обойтись и купить процессор, в котором встроена видеокарта, то это кажется лучшим решением.
То есть графическое ядро в процессоре — это видеокарта, но базового уровня, то есть она простенкая, но отлично подходит для офисного ПК. Она не занимает место и вообще ничего не требует, так как она — встроена в процессор:
На многих материнских платах есть видеовыходы VGA/HDMI/DVI:
Некоторые могут отсутствовать, зависит от модели, от цены платы.
Вот все эти видеовыходы будут работать при условии что процессор содержит графическое видеоядро, или простыми словами — видеокарту. Скажу сразу — во многих процессорах она есть.
Видеоядро в процессоре нужно попросту для того чтобы выводить изображение на экран, при том еще скажу что его более чем хватает для офисного ПК. Даже если монитор с высоким разрешением — никаких проблем, все показывает идеально.
И при том смотрите, самый дешевый процессор с встроенной видеокартой будет стоить как самая дешевая отдельная видеокарта. Другими словами для офисного ПК, или если вы собираетесь смотреть фильмы, то встроенного графического ядра в процессоре — более чем достаточно.
Современные процессоры (особенно топовые модели) содержат такое графическое ядро, что его хватит даже для просмотра HD-фильмов, возможно не всех, но то что технологии развиваются — поверьте, это точно.
Надеюсь информация пригодилась, удачи и добра, до новых встреч друзья!
Встроенная графика в ноутбуках с процессорами Intel и AMD. Сколько в ней видеопамяти? Как разобраться в названиях?
Что такое интегрированная (встроенная) графика?
Интегрированная графика — это встроенная в процессор видеокарта, позволяющая выполнять все ежедневные задачи (интернет-серфинг, онлайн-общение, просмотр видео, работа с офисными программами). При этом она потребляет очень мало энергии и не требует дополнительного охлаждения в отличие от дискретных видеоадаптеров.
Для функционирования видеокарты необходима видеопамять. Она хранит в себе данные, с помощью которых формируется изображение на мониторе. В дискретных видеокартах соответствующие чипы распаиваются рядом с графическим процессором, а встроенная графика забирает под свои нужды часть объёма оперативной памяти компьютера, ноутбука или моноблока.
О нейминге встроенной графики
Ранее у таких встроенных адаптеров были соответствующие маркировки, обозначавшие поколение графики и сообщавшие о её производительности, например, Intel UHD Graphics 620, Intel Iris Graphics 550, AMD Radeon R4 и т. д.
С выходом процессоров AMD Ryzen Zen+ и 10-го поколения процессоров Intel оба чипмейкера от таких наименований отказались в пользу упрощённых обозначений — Intel UHD Graphics, Intel Iris Plus Graphics, Intel Iris Xe Graphics и AMD Radeon Graphics. Официально о причинах подобного шага не говорится, но, скорее всего, это сделано для уменьшения путаницы, связанной с маркировками.
Как узнать, сколько памяти у интегрированной видеокарты?
1. Intel UHD Graphics
В процессоры Intel из поколения Comet Lake и Intel Core i3-1005G1 из поколения Ice Lake встроена графика Intel UHD Graphics. Такая видеокарта может забрать до половины объёма оперативной памяти (но не более 16 ГБ) в динамическом режиме. Это в теории.
На практике производитель ноутбука или моноблока может ограничить выделяемый под видеопамять объём ОЗУ либо фиксировать его на какой-то определённой отметке, например, 64 МБ, 128 МБ, 1 ГБ и т.д. Такая информация не афишируется производителями, и выяснить это можно только на практике.
2. Intel Iris Plus Graphics
4-ядерные процессоры Intel из поколения Ice Lake, в частности, Intel Core i5-1035G4 и Intel Core i7-1065G7, наделены графикой Intel Iris Plus Graphics. В зависимости от модели процессора она различается количеством вычислительных ядер, что напрямую влияет на производительность.
Технология работы с видеопамятью у Intel Iris Plus Graphics та же, что и у Intel UHD Graphics, хотя в большинстве ноутбуков под видеопамять из ОЗУ выделяется не менее 1 ГБ.
Что касается Intel Core i3-1000NG4, Intel Core i5-1030NG7, Intel Core i5-1038NG7 и Intel Core i7-1068NG7, эти процессоры устанавливались исключительно в ноутбуки компании Apple, и объём видеопамяти тут фиксированный. Во всех случаях он составляет 1,5 ГБ.
3. Intel Iris Xe Graphics
Intel пошла ещё дальше в актуальных низковольтных процессорах из поколения Tiger Lake. 4-ядерные представители этих 10-нанометровых чипов получили абсолютно новую графику на архитектуре Xe (Xe G7). Производительность нового видеоядра существенно возросла и теперь позволяет запускать AAA-игры 5-летней давности.
Есть две версии Xe G7:
Что касается 2-ядерных процессоров в рамках 11-го поколения Intel (Intel Core i3-1110G4 и Intel Core i3-1115G4), то они формально оснащены интегрированной графикой Intel UHD Graphics, которая, тем не менее, также построена на архитектуре Xe (Xe G4) и обладает 48 вычислительными ядрами.
Что касается видеопамяти то графический чип может забирать до половины установленной ОЗУ.
4. AMD Radeon Graphics
Далее переходим к процессорам AMD на архитектуре Zen+. В его линейку входят чипы:
Во все перечисленные процессоры интегрирована графика AMD Radeon Graphics, которая в зависимости от процессора различается частотой и количеством вычислительных ядер (Radeon 3, Radeon 8, Radeon 10 и т.д.).
Если в ноутбуке или моноблоке установлено 8 ГБ (и больше) оперативной памяти, то под видеопамять зарезервировано 2 ГБ. Если оперативки 4 или 6 ГБ, объём видеопамяти может варьироваться от 512 МБ до 1 ГБ.
Что же до процессоров AMD Ryzen 4000 и AMD Ryzen 5000 (Ryzen 3 4300U, Ryzen 5 5500U, Ryzen 7 5800U и т.д.), из 8 ГБ оперативной памяти встроенной видеокарте выделяется 512 МБ видеопамяти.
Если же объём ОЗУ равен 16 ГБ, под видеопамять может выделяться до 2 ГБ. Но есть пара нюансов. AMD заявляет, что видеопамять выделяется динамически, но по факту в некоторых моделях ноутбуков и моноблоков установлено ограничение в 512 МБ.
В ряде случаев ограничение можно обойти, установив в BIOS’е необходимый объём, но подобная опция есть не у всех моделей компьютерной техники.
Возможно ли играть на встроенной графике? Тест процессоров
Содержание
Содержание
На фоне заоблачных цен на видеокарты как никогда актуальны стали процессоры с графическим ядром. Давайте разберемся, можно ли играть на встройках в современные игры. Возьмем три популярных процессора от Intel и три от AMD и проверим их производительность.
В обычных условиях встроенная графика актуальна для офисных и домашних ПК, которые не используются для игр. Однако пандемия коронавируса и дефицит микрочипов кардинально поменяли ситуацию на рынке. Достать игровую видеокарту по приемлемой цене практически невозможно. Даже модели, считавшиеся ранее бюджетными, вроде GeForce GTX 1660, сейчас обойдутся в сумму свыше 40 тысяч рублей — а ведь еще осенью они стоили вдвое меньше!
Как вариант, можно переждать и выбрать процессор с интегрированным видеоядром, ведь цены на них практически не изменились за эти полгода. Для тестов мы подобрали актуальные решения от Intel и AMD.
Участники тестирования
Со стороны «синей» команды выступают Intel Pentium Gold G6400, Core i5-11400 и Core i5-11500 с графикой в лице UHD Graphics 610, 730 и 750 соответственно.
Для «красной» команды взяли процессоры AMD Athlon 3000G, Ryzen 5 3350G и Ryzen 5 3400G с графикой RX Vega 3, 10 и 11.
Процессоры Intel тестировали на материнской плате MSI Z590-A PRO.
Для Ryzen использовали плату ASUS TUF GAMING X570-PLUS, а для Athlon — бюджетную GIGABYTE B450M-H.
Во всех трех вариантах укоплектовали систему оперативной памятью от G.Skill с частотой 3200 МГц и таймингами 14-14-14-34.
Блоком питания выступил Cougar GX на 800 Вт.
Тесты в играх
Тестирование проводилось в разрешениях 1080p (по умолчанию) и 720p (для тяжелых проектов) при минимальных настройках графики.
В Counter Strike: Global Offensive приемлемые результаты показывают UHD 730 и 750, однако даже на них есть кратковременные просадки до 5–7 FPS: в тяжелой сцене в дыму. Младшая UHD 610 с игрой не справилась. 24 кадра для сетевого шутера — это непозволительно мало.
Для AMD ситуация намного лучше: на всех трех встройках можно играть, а старшие Vega 10 и 11 продемонстрировали в среднем более 140 кадров в секунду. Но дым и здесь подпортил картину — есть просадки до неиграбельных 10 FPS.
В популярной Dota 2 ситуация намного лучше у обоих лагерей. Ниже 60 кадров просаживаются только младшие модели в лице Intel UHD Graphics 610 и AMD Vega 3. Впрочем, даже на них вполне можно поиграть.
Переходим к World of Tanks. Небольшие проблемы есть только у 610-го, который периодически скатывается до «консольных» FPS. Но случается это довольно редко и визуально почти не ощущается. Остальные видеокарты справляются на ура, стабильно выдавая больше 60 кадров в секунду.
Для игры Control пришлось понизить разрешение рендеринга до 1280×720. Остальные настройки, естественно, выкручены на минимум. У синей команды ситуация печальная — даже старшая модель UHD Graphics 750 не может выдать стабильные 30 кадров в секунду. На 610-й и вовсе слайд-шоу.
У компании AMD дела обстоят чуть лучше: на RX Vega 10 и 11 со скрипом, но можно играть. Младшая Vega 3, к сожалению, с проектом не справилась.
Чтобы окончательно «добить» наши встройки, пробуем запустить требовательную Shadow of the Tomb Raider. Разрешение также пришлось понизить до 720р. На Intel опять не смогли достичь даже 30 FPS, играть некомфортно.
На платформе AMD фиксируем приемлемые результаты у старших моделей Vega 730 и 750. Тем не менее, здесь тоже есть просадки до 20 FPS.
В тестах мы затронули не так много игр и использовали в основном современные проекты. Если вам интересно, во что еще можно поиграть на интегрированных видеокартах, читайте отдельные материалы по Intel и AMD.
Синтетический тест
Под конец прогоняем синтетику в лице 3D Mark. По «попугаям» ожидаемо побеждают старшие модели от Intel и AMD, причем Vega 10 и 11 оказались почти в полтора раза быстрее UHD 750.
Также наглядно видно разницу между младшими решениями конкурентов: здесь красные быстрее уже вдвое — 273 балла у UHD 610 против 514 у RX Vega 3.
Итоги
Для большинства игр, особенно сетевых, встройка не так уж и плоха: поиграть можно, а где-то даже и с комфортом. Возможно, производительности вам хватит, чтобы пересидеть, пока нормализуется ситуация с ценами на видеокарты.
Но для современных ААА-проектов интегрированной графики уже маловато: FPS находится где-то на уровне консолей предыдущего поколения или даже ниже. Достаточно ли этого — решать вам.
Графические процессоры в решении современных IT-задач
Графические процессоры (graphics processing unit, GPU) — яркий пример того, как технология, спроектированная для задач графической обработки, распространилась на несвязанную область высокопроизводительных вычислений. Современные GPU являются сердцем множества сложнейших проектов в сфере машинного обучения и анализа данных. В нашей обзорной статье мы расскажем, как клиенты Selectel используют оборудование с GPU, и подумаем о будущем науки о данных и вычислительных устройств вместе с преподавателями Школы анализа данных Яндекс.
Графические процессоры за последние десять лет сильно изменились. Помимо колоссального прироста производительности, произошло разделение устройств по типу использования. Так, в отдельное направление выделяются видеокарты для домашних игровых систем и установок виртуальной реальности. Появляются мощные узкоспециализированные устройства: для серверных систем одним из ведущих ускорителей является NVIDIA Tesla P100, разработанный именно для промышленного использования в дата-центрах. Помимо GPU активно ведутся исследования в сфере создания нового типа процессоров, имитирующих работу головного мозга. Примером может служить однокристальная платформа Kirin 970 с собственным нейроморфным процессором для задач, связанных с нейронными сетями и распознаванием образов.
Подобная ситуация заставляет задуматься над следующими вопросами:
Эпоха GPU
Для начала вспомним, что же такое GPU. Graphics Processing Unit — это графический процессор широко используемый в настольных и серверных системах. Отличительной особенностью этого устройства является ориентированность на массовые параллельные вычисления. В отличие от графических процессоров архитектура другого вычислительного модуля CPU (Central Processor Unit) предназначена для последовательной обработки данных. Если количество ядер в обычном CPU измеряется десятками, то в GPU их счет идет на тысячи, что накладывает ограничения на типы выполняемых команд, однако обеспечивает высокую вычислительную производительность в задачах, включающих параллелизм.
Первые шаги
Развитие видеопроцессоров на ранних этапах было тесно связано с нарастающей потребностью в отдельном вычислительном устройстве для обработки двух и трехмерной графики. До появления отдельных схем видеоконтроллеров в 70-х годах вывод изображения осуществлялся через использование дискретной логики, что сказывалось на увеличенном энергопотреблении и больших размерах печатных плат. Специализированные микросхемы позволили выделить разработку устройств, предназначенных для работы с графикой, в отдельное направление.
Следующим революционным событием стало появление нового класса более сложных и многофункциональных устройств — видеопроцессоров. В 1996 году компания 3dfx Interactive выпустила чипсет Voodoo Graphics, который быстро занял 85% рынка специализированных видеоустройств и стал лидер ом в области 3D графики того времени. После серии неудачных решений менеджмента компании, среди которых была покупка производителя видеокарт STB, 3dfx уступила первенство NVIDIA и ATI (позднее AMD), а в 2002 объявила о своем банкротстве.
Общие вычисления на GPU
В 2006 году NVIDIA объявила о выпуске линейки продуктов GeForce 8 series, которая положила начало новому классу устройств, предназначенных для общих вычислений на графических процессорах (GPGPU). В ходе разработки NVIDIA пришла к пониманию, что большее число ядер, работающих на меньшей частоте, более эффективны для параллельных нагрузок, чем малое число более производительных ядер. Видеопроцессоры нового поколения обеспечили поддержку параллельных вычислений не только для обработки видеопотоков, но также для проблем, связанных с машинным обучением, линейной алгеброй, статистикой и другими научными или коммерческими задачами.
Признанный лидер
Различия в изначальной постановке задач перед CPU и GPU привели к значительным расхождениям в архитектуре устройств — высокая частота против многоядерности. Для графических процессоров это заложило вычислительный потенциал, который в полной мере реализуется в настоящее время. Видеопроцессоры с внушительным количеством более слабых вычислительных ядер отлично справляются с параллельными вычислениями. Центральный же процессор, исторически спроектированный для работы с последовательными задачами, остается лучшим в своей области.
Для примера сравним значения в производительности центрального и графического процессора на выполнении распространенной задачи в нейронных сетях — перемножении матриц высокого порядка. Выберем следующие устройства для тестирования:
В коде выше мы измеряем время, которое потребовалось на вычисление матриц одинакового порядка на центральном или графическом процессоре («Время выполнения»). Данные можно представить в виде графика, на котором горизонтальная ось отображает порядок перемножаемых матриц, а вертикальная — Время выполнения в секундах:
Линия графика, выделенная оранжевым, показывает время, которое требуется для создания данных в обычном ОЗУ, передачу их в память GPU и последующие вычисления. Зеленая линия показывает время, которое требуется на вычисление данных, которые были сгенерированы уже в памяти видеокарты (без передачи из ОЗУ). Синяя отображает время подсчета на центральном процессоре. Матрицы порядка менее 1000 элементов перемножаются на GPU и CPU почти за одинаковое время. Разница в производительности хорошо проявляется с матрицами размерами более 2000 на 2000, когда время вычислений на CPU подскакивает до 1 секунды, а GPU остается близким к нулю.
Более сложные и практические задачи эффективнее решаются на устройстве с графическими процессорами, чем без них. Поскольку проблемы, которые решают наши клиенты на оборудовании с GPU, очень разнообразны, мы решили выяснить, какие самые популярные сценарии использования существуют.
Кому в Selectel жить хорошо с GPU?
Первый вариант, который сразу приходит на ум и оказывается правильной догадкой — это майнинг, однако любопытно отметить, что некоторые применяют его как вспомогательный способ загрузить оборудование на «максимум». В случае аренды выделенного сервера с видеокартами, время свободное от рабочих нагрузок используется для добычи криптовалют, не требующих специализированных установок (ферм) для своего получения.
Ставшие уже в какой-то степени классическими, задачи, связанные с графической обработкой и рендерингом, неизменно находят свое место на серверах Selectel с графическими ускорителями. Использование высокопроизводительного оборудования для таких задач позволяет получить более эффективное решение, чем организация выделенных рабочих мест с видеокартами.
В ходе разговора с нашими клиентами мы также познакомились с представителями Школы анализа данных Яндекс, которая использует мощности Selectel для организации тестовых учебных сред. Мы решили узнать побольше о том, чем занимаются студенты и преподаватели, какие направления машинного обучения сейчас популярны и какое будущее ожидает индустрию, после того как молодые специалисты пополнят ряды сотрудников ведущих организаций или запустят свои стартапы.
Наука о данных
Пожалуй, среди наших читателей не найдется тех, кто не слышал бы словосочетания «нейронные сети» или «машинное обучение». Отбросив маркетинговые вариации на тему этих слов, получается сухой остаток в виде зарождающейся и перспективной науки о данных.
Современный подход к работе с данными включает в себя несколько основных направлений:
Граница между данными направления постепенно стирается: основные инструменты для работы с большими данным (Hadoop, Spark) внедряют поддержку вычислений на GPU, а задачи машинного обучения охватывают новые сферы и требуют бо́льших объемов данных. Разобраться подробнее нам помогут преподаватели и студенты Школы анализа данных.
Трудно переоценить важность грамотной работы с данными и уместного внедрения продвинутых аналитических инструментов. Речь идёт даже не о больших данных, их «озерах» или «реках», а именно об интеллектуальном взаимодействии с информацией. Происходящее сейчас представляет собой уникальную ситуацию: мы можем собирать самую разнообразную информацию и использовать продвинутые инструменты и сервисы для глубокого анализа. Бизнес внедряет подобные технологии не только для получения продвинутой аналитики, но и для создания уникального продукта в любой отрасли. Именно последний пункт во многом формирует и стимулирует рост индустрии анализа данных.
Новое направление
Повсюду нас окружает информация: от логов интернет-компаний и банковских операций до показаний в экспериментах на Большом адронном коллайдере. Умение работать с этими данными может принести миллионные прибыли и дать ответы на фундаментальные вопросы о строении Вселенной. Поэтому анализ данных стал отдельным направлением исследований среди бизнес и научного сообщества.
Школа анализа данных готовит лучших профильных специалистов и ученых, которые в будущем станут основным источником научных и индустриальных разработок в данной сфере. Развитие отрасли сказывается и на нас как на инфраструктурном провайдере — все больше клиентов запрашивают конфигурации серверов для задач анализа данных.
От специфики задач, стоящих перед нашими клиентами, зависит то, какое оборудование мы должны предлагать заказчикам и в каком направлении следует развивать нашу продуктовую линейку. Совместно со Станиславом Федотовым и Олегом Ивченко мы опросили студентов и преподавателей Школы анализа данных и выяснили, какие технологии они используют для решения практических задач.
Технологии анализа данных
За время обучения слушатели от основ (базовой высшей математики, алгоритмов и программирования) доходят до самых передовых областей машинного обучения. Мы собирали информацию по тем, в которых используются серверы с GPU:
Представленные инструменты обладают разной поддержкой от создателей, но тем не менее, продолжают активно использоваться в учебных и рабочих целях. Многие из них требуют производительного оборудования для обработки задач в адекватные сроки.
Дальнейшее развитие и проекты
Как и любая наука, направление анализа данных будет изменяться. Опыт, который получают студенты сегодня, несомненно войдет в основу будущих разработок. Поэтому отдельно стоит отметить высокую практическую направленность программы — некоторые студенты во время учебы или после начинают стажироваться в Яндексе и применять свои знания уже на реальных сервисах и службах (поиск, компьютерное зрение, распознавание речи и другие).
О будущем анализа данных мы поговорили с преподавателями Школы анализа данных, которые поделились с нами своим видением развития науки о данных.
По мнению Влада Шахуро, преподавателя курса «Анализ изображений и видео», самые интересные задачи в компьютерном зрении — обеспечение безопасности в местах массового скопления людей, управление беспилотным автомобилем и создание приложение с использованием дополненной реальности. Для решения этих задач необходимо уметь качественно анализировать видеоданные и развивать в первую очередь алгоритмы детектирования и слежения за объектами, распознавания человека по лицу и трехмерной реконструкции наблюдаемой сцены. Преподаватель Виктор Лемпицкий, ведущий курс «Глубинное обучение», отдельно выделяет в своем направлении автокодировщики, а также генеративные и состязательные сети.
Один из наставников Школы анализа данных делится своим мнением касательно распространения и начала массового использования машинного обучения:
«Машинное обучение из удела немногих одержимых исследователей превращается в ещё один инструмент рядового разработчика. Раньше (например в 2012) люди писали низкоуровневый код для обучения сверточных сетей на паре видеокарт. Сейчас, кто угодно может за считанные часы:
По мнению Ивченко Олега, администратора серверной инфраструктуры ШАД, для стандартных задач глубокого обучения на стандартных наборах данных (например, CIFAR, MNIST) требуются такие ресурсы:
Возможности для новичков
Изучение анализа данных ограничивается высокими требованиями к обучающимся: обширные познания в области математики и алгоритмики, умение программировать. По-настоящему серьезные задачи машинного обучения требуют уже наличия специализированного оборудования. А для желающих побольше узнать о теоретической составляющей науки о данных Школой анализа данных совместно с Высшей Школой Экономики был запущен онлайн курс «Введение в машинное обучение».
Вместо заключения
Рост рынка графических процессоров обеспечивается возрастающим интересом к возможностям таких устройств. GPU применяется в домашних игровых системах, задачах рендеринга и видеообработки, а также там, где требуются общие высокопроизводительные вычисления. Практическое применение задач интеллектуального анализа данных будет проникать все глубже в нашу повседневную жизнь. И выполнение подобных программ наиболее эффективно осуществляется именно с помощью GPU.
Мы благодарим наших клиентов, а также преподавателей и студентов Школы анализа данных за совместную подготовку материала, и приглашаем наших читателей познакомиться с ними поближе.
А опытным и искушенным в сфере машинного обучения, анализа данных и не только мы предлагаем посмотреть предложения от Selectel по аренде серверного оборудования с графическми ускорителями: от простых GTX 1080 до Tesla P100 и K80 для самых требовательных задач.