NVIDIA מבקרת את מחשבי הבינה המלאכותית ואומרת כי מחברות עם כרטיסים גרפיים חזקים יותר
אינדקס
הטווח מחשבי AI החלה להיות די נרחבת מאז המחצית השנייה של 2023. חברות כגון אינטל, מיקרוסופט, סמסונג ויצרנים נוספים הציבו מחברות מצוידות במעבדים עם NPU משולבת, מוכרת את המוצרים כאידיאליים למי שמבצע פעילויות באמצעות בינה מלאכותית.
אולם, ה NVIDIA מעיד שייתכן שהדגמים הללו אינם חזקים כפי שדווח, ושמחשבים ניידים מסורתיים עם כרטיסים גרפיים ייעודיים אינם מספיקים, אלא אפילו חזקים יותר ממחשבי AI.
מהם מחשבי AI?
כפי שהוגדר על ידי מיקרוסופטאל AIPC הוא מחברת המצוידת בשבב המכיל CPU, GPU ו NPU (ראשי תיבות של אחדות עיבוד עצבי ou יחידת עיבוד עצבי) המוקדש לפעילויות בינה מלאכותית.
הרעיון החל להתפרסם על ידי אינטל, עם השקת המשפחה של מעבדי Core Ultra. בתיאוריה, למודלים אלה תהיה יכולת גבוהה יותר להריץ יישומים ושירותי בינה מלאכותית מאשר למודלים מסורתיים. צפו בסרטון שלנו על השקת המעבדים הללו, ישירות מניו יורק:
בעיקרון, עומסי עבודה עבור פעילויות בינה מלאכותית, כגון אפקטים של שיחות וידאו, יצירת תמונות ועוד, עוזבים את המעבד וה-GPU ומעובדים על ידי ה-NPU. מעבד עם NPU מספק גם למידת מכונה טובה יותר, מכיוון שהוא מבין כיצד הוא משמש ומשפר את ההגדרות כך שהביצועים הטובים ביותר יסופקו.
A AMD e קוואלקום יש גם מעבדים המיועדים לפעילויות בינה מלאכותית אבל, ללא ספק, את אינטל היא החברה שהכי נוכחת בשוק זה, בעלת שותפויות סגורות עם חברות כגון ASUS, סמסונג והשלה מיקרוסופט כך שמחברות עם מעבדים Intel Core Ultra נמכרים בכל העולם.
הבדלים בין CPU ל-GPU
ההבדל העיקרי בין א CPU ו - GPU הן הפעילויות להן הן מיועדות. א CPU - או יחידת עיבוד מרכזית - מתמקד בביצוע הפעילויות הכלליות של המחשב, כגון הפעלת מערכת ההפעלה עצמה וכל היישומים שלה. זה מקובל להגדיר כ"מוח" של מחשב, ובלעדיו זה אפילו לא היה עובד: זה נע בין גלישה באינטרנט ליצירת גיליונות אלקטרוניים.
A GPU מספיק כדי לתת את התמיכה שה-CPU צריך בעת טיפול בפעילויות מורכבות יותר, ביצוע פעילויות גרפיות ביעילות. להיות ראשי התיבות של יחידת עיבוד גרפי (וידוע בכינויו כרטיס גרפי), ה-GPU מאיץ את עיבוד התמונה באמצעות אלפי ליבות קטנות יותר, מיוחדות יותר, הפועלות יחד כדי לספק ביצועים מסיביים.
למעבדים רבים, במיוחד אלה המיועדים למחשבים ניידים, יש GPU משולב, אך אין להכחיש ש-GPU ייעודי עושה את כל ההבדל בפעילויות שבהן עיבוד התמונה אינטנסיבי יותר. ה-GPU יכול לכוון את כל הכוח שלו למשימות ספציפיות, כמו משחקים ואפילו עיבוד תוכן באיכות גבוהה, מה שמגביר את כוח העיבוד ומקל על ביצוע פעילויות חזקות במחשב המותקן.
אם יש לך מחשב עם GPU ייעודי, תהיה לך מכונה חזקה המכוונת לפעילויות בעלות ביצועים גבוהים. למרות זאת, חלק מהמחשבים הבינוניים ללא GPU ייעודי מצליחים לספק את הכוח הדרוש גם למי שלא עובד ביצירת תוכן או בפרויקטים הדורשים ביצועים גרפיים גבוהים.
מבחני ביצועים
בחזרה לביקורת על NVIDIA לגבי מגמת מחשבי הבינה המלאכותית בשוק, החברה ביצעה בדיקות עם מחשבי AI ואפילו מקבוק עם מעבד M3 Max של אפל כדי להדגים את העליונות של ה-GPUs שלה בעומסי AI. החברה הגיעה למסקנה כי מעבדים מיצרנים כגון אינטל, AMD e קוואלקום יש את היכולת לבצע רק את פעילויות הבינה המלאכותית הבסיסיות ביותר, תוך כדי RTX GPUs מ-NVIDIA מסוגלים לעבד את כל משימות הבינה המלאכותית טוב ומהיר יותר.
כדי להוכיח את הצהרותיה, החברה בראשות Jensen Huang השתמשה בתוכנה Stable Diffusion, Arnold, Blender, Chaos V-ray, Octane, Adobe Premier Pro Enhance Speech, DaVinci Resolve ו-ON1 Resize. הנשיא מציין ש-10 עד 45 TOPS של ביצועים שנראים במעבדים מודרניים של אינטל, AMD, אפל וקוואלקום (עם NPU) מספיקים רק ל"יסודות" של עומסי בינה מלאכותית.
כאשר נבדק מול מחשבים עם כרטיסי מסך RTX 4090 e RTX 4050, או ה- MacBook Pro com מקס M3 היה בעל ביצועים נמוכים פי 7 בהשוואה למחשב עם כרטיס מסך RTX 4090 da NVIDIA. המחשב בקטגוריית PC ללא AI סיפק גם ביצועי עריכת וידאו מהירים פי 2,5 במחשב דווינסי לפתור. בדוק את זה:
A NVIDIA מדגיש שמכיוון שהם נמצאים בשוק זמן רב יותר, מחשבים המצוידים בכרטיסי גרפי RTX תומכים ביותר מ-500 יישומי בינה מלאכותית. נקודה אחת שיש לשפר על ידי אינטל וחברות אחרות היא להפוך את המעבדים שלהן לשימושיים ליבה אולטרה, במיוחד כאלה שיש להם רק כרטיס גרפי משולב, גם הוא מיוצר על ידי החברה.
המערכות של NVIDIA הן בדרך כלל חזקות יותר, כאשר מעבדי GeForce RTX GPU פוגעים איפשהו ביניהם 100 עד 1300 TOPS, בהשוואה ל-40 TOPS של ביצועים ממחשבי AI. השאלה הגדולה היא איך המתחרים יביאו יתרונות אמיתיים למשתמשים שלהם עם המעבדים האלה עם ה-NPU המפורסם.
השורה גלקסי ספר 4 היא עשתה זאת על ידי מתן אפקטים על שיחות וידאו ויעילות אנרגטית טובה יותר, המספקת חיי סוללה ארוכים יותר. אבל מה בא אחר כך?
NVIDIA אומרת שמחשבי AI כבר היו קיימים
הסיכום הגדול בכל הסיפור הזה הוא שה NVIDIA רוצה להבהיר כי מחשבי AI כבר היו קיימים, עוד לפני שהושקו לשוק מעבדים עם NPU.
A מיקרוסופט מציין שכדי להיחשב למחשב AI, המחשב הנייד חייב להיות בעל מעבד עם NPU. בהקשר זה, גם אם יש לו כרטיס גרפי בעל ביצועים גבוהים והוא יכול לבצע פעילויות עם ביצועים זהים או גבוהים יותר ממחשב נייד עם NPU, זה עדיין לא יהיה מחשב AI.
וכדאי לזכור שכלי ה-AI המפורסמים ביותר כיום עדיין זקוקים לאינטרנט כדי לעבוד. זהו המקרה של טייסכי מיקרוסופט: למרות היכולת לשנות כמה הגדרות של Windows, עדיין יש צורך בחיבור לאינטרנט. O טייס משנה של Windows לא ניתן להפעיל אותו באמצעות GPU, ללא קשר למותג המחברת.
במילים אחרות: הרעיון של הצגת מחשבים עבור AI הוא רק אסטרטגיית שוק טובה, אבל המודלים האלה כבר היו קיימים לפני שההגדרה הזו הוזכרה. הנקודה היחידה שלא הגיבה עליה על ידי NVIDIA היא כרטיסי מסך מסדרת RTX 4090 הם יכולים לדרוש ביקוש אנרגיה גבוה, דבר שלא תמיד עובד באולטרה-בוקים.
O שואומטק מכין מבחן מיוחד כדי להוכיח אם ההצהרות של NVIDIA באמת נכונות, אז הקפידו לעקוב אחר הטקסטים שלנו.
האם אתה מסכים עם האמירות NVIDIA? ספרו לנו אנשים הערה!
ראה גם
מי היא NVIDIA, החברה ששווה R$10 טריליון
עם מידע: Tech Power UP l חומרה של טום l PC World
נסקר על ידי גלאוקון ויטל ב-10/5/24.
גלה עוד על Showmetech
הירשם כדי לקבל את החדשות האחרונות שלנו בדוא"ל.
