модель графического ядра что это
Что такое графический процессор (GPU)?
При покупке нового ПК/ноутбука очень полезно разбираться во всех важных внутренних компонентах, благодаря которым компьютеры, собственно, и работают.
Зная о принципах их работы, вы сможете легко понять, имеет ли рассматриваемый компьютер подходящие характеристики, еще до совершения покупки!
Сегодня мы рассмотрим очень важный внутренний компонент любого ПК: GPU, или графический процессор. Мы расскажем, что это такое, чем он отличается от видеокарты, а также несколько других деталей, о которых важно знать. Поехали!
Что такое GPU?
GPU расшифровывается как Graphics Processing Unit, то есть графический процессор. Это тип процессора, который отвечает за рендеринг графики (создание изображений, которые вы видите на экране).
Графический процессор очень важен для любых вычислительных задач, в частности таких, как 3D-рендеринг и игры.
Поэтому, при покупке ПК или ноутбука для игр или создания различного контента, важно обратить внимание на тип графического процессора, поскольку это оказывает прямое влияние на качество картинки и на быстроту выполнения задач.
Графический процессор и видеокарта – одно и то же?
В разговорной речи графический процессор часто используется в качестве синонима к видеокарте. Но технически это не совсем правильно.
Графический процессор на самом деле является частью видеокарты. Он отвечает за рендеринг графики, а видеокарта обеспечивает необходимую мощность и доступ к высокоскоростной памяти.
Кроме того, видеокарта подключает сам графический процессор к другим частям компьютера, которые требуют к нему доступ (центральный процессор, системная память и накопитель) для выполнения нужных задач.
А что такое интегрированный графический процессор?
iGPU – это интегрированный графический процессор. Иными словами, это GPU, встроенный в центральный процессор.
При наличии интегрированной графики основной процессор использует память совместно с графическим, благодаря чему снижается энергопотребление и общая нагрузка на ПК.
Интегрированный графический процессор отлично подходит для обычных повседневных задач (например, просмотр веб-страниц и работа с текстом). Но если вам нужен мощный компьютер для игр или редактирования видео, то нужно рассмотреть покупку устройства с дискретным графическим процессором, или же dGPU.
Что такое дискретный графический процессор?
dGPU – дискретный графический процессор. Он ставится отдельно от основного процессора и имеет свою выделенную память, которая не передается ЦП.
Обычно дискретные графические системы обеспечивают лучшую производительность и способны справляться с более интенсивными задачами. Но они также потребляют больше энергии и выделяют больше тепла.
Некоторые ноутбуки оснащаются дискретной графикой, но чаще всего такие процессоры встречаются на настольных компьютерах.
Как узнать, какой графический процессор установлен в моем компьютере?
Получить информацию о графическом процессоре на своем компьютере можно в настройках устройства.
Если у вас Windows 10, нужно перейти в «Диспетчер устройств», затем выбрать пункт «Видеоадаптеры», где вы и увидите полный список графических процессоров, установленных на компьютере.
Затем нужно погуглить название, чтобы узнать, является ли процессор встроенным или дискретным.
Вы можете получить более подробную информацию о графическом процессоре вашего ПК и других характеристиках другими способами, включая использование сторонних программ.
Итоги
Теперь вы знаете немного больше о графических процессорах. Главный плюс в том, что вы можете использовать эти знания при покупке нового ПК/ноутбука.
Еще раз пройдемся по основным тезисам:
Встроенные графические процессоры — Всё о подключении и отключении
Что такое встроенная графика?
Встроенный графический процессор как для геймеров, так и для нетребовательных пользователей играет важную роль.
От него зависит качество игр, фильмов, просмотра видео в интернете и изображений.
Содержание:
Принцип работы
Графический процессор встроен в материнскую плату
Графический процессор интегрируется в материнскую плату компьютера — так выглядит встроенный графический процессор.
Как правило, используют его, чтобы убрать необходимость установки графического адаптера — видеокарты.
Такая технология помогает снизить себестоимость готового продукта. Кроме того, благодаря компактности и нетребовательного энергопотребления таких процессоров их часто устанавливают в ноутбуки и маломощные настольные компьютеры.
Таким образом, встроенные графические процессоры заполонили эту нишу настолько, что 90% ноутбуков на полках магазинов США имеют именно такой процессор.
Вместо обычной видеокарты во встроенных графиках часто вспомогательным средством служит сама оперативная память компьютера.
Правда, такое решение несколько ограничивает производительность девайса. Всё же сам компьютер и графический процессор используют одну шину для памяти.
Так что подобное “соседство” сказывается на выполнении задач, особенно при работе со сложной графикой и во время игрового процесса.
Виды графических процессоров
Встроенная графика имеет три группы:
Производители
Занимаются изготовлением и разработкой встроенных графических процессоров, как правило, крупные компании — Intel, AMD и Nvidia, но подключаются к этой сфере и многие небольшие предприятия.
Видеокарты от AMD пользователи считают более мощными, чем те же Intel. Однако чем же не угодили Intel? Если верить статистике, то они лидеры продаж микросхем.
Intel Graphics
Графические процессоры от Intel
Данная компания начала использовать встроенные видеокарты с выхода Westmere.
После него HD Graphics ставили лишь в Pentium и Celeron. С поколения Haswell разработали новую классификацию чипов: 4 — Haswell, 5 — Broadwell. Но с поколения Skylake маркировка вновь изменилась.
Маркировка делится на четыре вида:
Intel HD Graphics 530
Одна из последних разработок Intel в сфере интегрированный видеокарт — Intel HD Graphics 530.
Его производители позиционируют как оптимальное решение даже для самых мощных игр, правда, реальность не настолько оптимистична.
Основана новая видеокарта на графическом ядре Skylake. Оно же, в свою очередь, строится на основе одного или нескольких модулей, каждый из которых состоит из трех секций.
Они соединяют по 8 устройств-исполнителей, обрабатывающих графические данные, и, вдобавок ко всему, содержат специальные модули, работающие с памятью, и текстурные семплеры.
К тому же, графическое ядро имеет внемодульную часть, что улучшает и добавляет некоторые функции.
Сейчас же фирма Intel работает непосредственно с увеличением мощности своей продукции, а также добавлением новых функций.
К примеру, в GPU запустили новую технологию Lossless Render Target Compression, которая позволяет осуществлять рендринг видео без существенных потерь в качестве.
К тому же, компания трудилась над увеличением быстродействия интегрированных процессоров в играх на 3-11%.
Разработчики поработали и над качеством воспроизведения видео — его интегрированная видеокарта поддерживает и в 4К разрешении.
Что касается игр, то большая часть будет работать нормально, но для заядлых геймеров все же стоит обратить внимание на AMD 10.
Их графическая производительность значительно превышает показатели HD Graphics 530. Так что видеоядро HD Graphics 530 подойдет по большей мере для нетребовательных сетевых игр и, конечно, же потянет обычные мини-игры.
Графические процессоры от AMD
Процессоры AMD со встроенным графическим ядром являются едва ли не прямыми конкурентами Intel.
Соперничество, конечно, заключается в предоставлении наилучшего соотношения цена/качество. Как ни странно, AMD таки отстает от своего соперника, у которого доля продаж выше.
Однако работают процессоры AMD порой значительно лучше.
Правда, ситуация совсем другая, когда речь идет о дискретных процессорах. Около 51% как раз доля AMD. Так что если вас интересует именно дискретная графика, стоит обратить внимание именно на эту компанию.
Одна из последних разработок AMD, которая составляет неплохую конкуренцию Intel HD Graphics 530, — AMD A10-7850K.
AMD A10-7850K
Относится данный тип интегрированной графики к гибридному виду. Ядро Kaveri вмещает 8 асинхронных вычислительных движков. Причем доступ к системной памяти у них с x86-ядрами равноценный.
В частности, при помощи HSA вычислительные кластеры выполняют собственные процессы независимо от других ядер.
Таким образом, A10-7850К имеет в распоряжении 4 вычислительные ядра и 8 графических кластеров.
AMD по этому поводу называет данную разработку 12-ядерным процессором. Правда, не все так гладко: 12 ядер не равнозначные, им нужны специализированные программные коды.
Сама же ОС не заметит никаких дополнительных восьми ядер, а увидит все те же 4 x86-ядра.
В общем, x86-составляющая несколько портит все впечатление.
К примеру, тактовая частота изрядно пострадала. Причем настолько, что даже предыдущая модель посильнее будет. Может, в будущем производитель будет дорабатывать данный параметр. Всё же показатель хотя бы в 4 ГГц улучшил работоспособность и быстродействие.
На данный момент средняя частота работы этой встроенной графики во время серьезной нагрузки составляет 3,8 ГГц. В обычном положении достигает 1,7 ГГц.
Таким образом, данная модель дискретной графики в меру мощная, но и несколько дешевле аналога от Intel. Игры такое устройство потянет, работу с трехмерным изображением тоже.
Включить
Выходы интегрированной видеокарты
Включить интегрированную графику не составляет особого труда. Чаще всего сам монитор выводит изображение с подключенной к нему видеокарты.
Правда, и такой автоматический режим не всегда срабатывает. Тогда и нужно самостоятельно заняться решение проблемы — поменять настройки в БИОС.
Сделать это несложно. Найдите надпись Primary Display или Init Display First. Если не видите что-то такое, поищите Onboard, PCI, AGP или PCI-E (всё зависит от установленных шин на материнку).
Выбрав PCI-E, к примеру, вы включаете видеокарту PCI-Express, а встроенную интегрированную отключаете.
Таким образом, чтобы включить интегрированную видеокарту нужно найти соответствующие параметры в биосе. Часто процесс включения автоматический.
Читайте также:
Отключить
Как включить встроенный процессор
Отключение лучше проводить в БИОСе. Это самый простой и незатейливый вариант, подходящий для практически всех ПК. Исключением являются разве что некоторые ноутбуки.
Снова же найдите в БИОС Peripherals или Integrated Peripherals, если вы работаете на десктопе.
Для ноутбуков название функции другое, причем и не везде одинаковое. Так что просто найдите что-то относящиеся к графике. К примеру, нужные опции могут быть размещены в разделах Advanced и Config.
Отключение тоже проводится по-разному. Иногда хватает просто щелкнуть “Disabled” и выставить PCI-E видеокарту первой в списке.
Если вы пользователь ноутбука, не пугайтесь, если не можете найти подходящий вариант, у вас априори может не быть такой функции. Для всех остальных устройств же правила простые — как бы не выглядел сам БИОС, начинка та же.
Если вы имеете две видеокарты и они обе показаны в диспетчере устройств, то дело совсем простое: кликнете на одну из них правой стороной мышки и выберите “отключить”. Правда, учитывайте, что дисплей может потухнуть. У ноутбуков, скорее всего, так и будет.
Однако и это решаемая проблема. Достаточно перезагрузить компьютер или же подключить второй монитор по HDMI или VGA.
Все последующие настройки проведите на нем. Если не работает данный способ, сделайте откат своих действий с помощью безопасного режима. Также можете прибегнуть и к предыдущему способу — через БИОС.
Две программы — NVIDIA Control Center и Catalyst Control Center — настраивают использование определенного видеоадаптера.
Они наиболее неприхотливы по сравнению с двумя другими способами — экран вряд ли выключится, через БИОС вы тоже случайно не собьете настройки.
Для NVIDIA все настройки находятся в разделе 3D.
Выбрать предпочитаемый видеоадаптер можно и для всей операционной системы, и для определенных программ и игр.
В ПО Catalyst идентичная функция расположена в опции «Питание» в подпункте “Switchable Graphics”.
Таким образом, переключиться между графическими процессорами не составляет особого труда.
Есть разные методы, в частности, и через программы, и через БИОС, Включение или выключение той или иной интегрированной графики может сопутствоваться некоторыми сбоями, связанных преимущественно с изображением.
Может погаснуть экран или просто появиться искажения. На сами файлы в компьютере ничего не должно повлиять, разве что вы что-то наклацали в БИОСе.
Заключение
Нужна ли встроенная графика?
В итоге, встроенные графические процессоры пользуются спросом за счет своей дешевизны и компактности.
За это же придется платить уровнем производительности самого компьютера.
В некоторых случая интегрированная графика просто необходима — дискретные процессоры идеальны для работы с трехмерными изображениями.
К тому же, лидеры отрасли — Intel, AMD и Nvidia. Каждый из них предлагает свои графические ускорители, процессоры и другие составляющие.
Последние популярные модели — Intel HD Graphics 530 и AMD A10-7850K. Они довольно функциональны, но имеют некоторые огрехи. В частности, это относится к мощности, производительности и стоимости готового продукта.
Включить или отключить графический процессор со встроенным ядром можно или же самостоятельно через БИОС, утилиты и разного рода программы, но и сам компьютер вполне может сделать это за вас. Всё зависит от того, какая видеокарта подключена к самому монитору.
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!
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 лидером 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.