ARM idzie w uczenie maszynowe. Procesory graficzne ARM nowej generacji mają zapewnić rewolucję na poletku SI
Obecnie jednak nie mamy dla Was niczego poza zapowiedzią i domniemanym potencjałem. Ten nienazwany jeszcze procesor graficzny zapewni 4,7-krotny wzrost wydajności w operacjach FP32 w stosunku do GPU Mali-G76 przy operacjach związanych z uczeniem maszynowym (ML). Wyjawił to Ian Bratt, starszy dyrektor ds. technologii w oddziale ARM zajmującym się właśnie ML, czyli odłamem sztucznej inteligencji. Miało to miejsce podczas przemówienia na środowej konferencji DevSummit, ale na praktyczne zastosowanie zapowiedzianego GPU w rzeczywistym produkcie poczekamy zapewne aż do 2023 roku. Zwłaszcza że firma musi jeszcze zapewnić stosowne oprogramowanie, narzędzia oraz biblioteki, aby odblokować jego potencjał.
Czytaj też: Test bezprzewodowej myszki Cooler Master MM731 z PAW3389
Wedle zapowiedzi, procesory graficzne ARM nowej generacji doczekają się premiery w następnym roku i świat technologii trochę na nie poczeka. Firma postąpi z nimi zapewne tak samo, jak z wcześniejszymi GPU, czego przykładem może być ogłoszony na początku tego procesor graficzny roku G710, który ma trafiać w ręce klientów dopiero w 2022 roku. Znajdzie się finalnie na pokładzie smartfonów i wydajnych Chromebooków, zapewniając 35-procentową poprawę wydajności w zastosowaniach SI (np. automatyczne ulepszanie wideo/zdjęć) w porównaniu z G78, który został ogłoszony w 2020 roku i ma się pojawić w tym roku w m.in. smartfonach Google Pixel 6.
Czytaj też: Nowy rekord podkręcania DDR5 XPG w wykonaniu ADATA
W ramach tej pierwszej oficjalnej zapowiedzi nie udostępniono żadnych informacji na temat wydajności, jaką będzie miał ten procesor graficzny ARM nowej generacji w renderowaniu grafiki. Możemy być jednak pewni, że jak to zwykle bywa, w tym najwydajniejszym segmencie, ten nowy GPU zostanie sparowany z najwydajniejszymi rdzeniami procesora centralnego. Wszystko po to, aby oferować atrakcyjne układy SoC dla swoich klientów i ułatwiać im korzystanie z systemów sztucznej inteligencji.
Czytaj też: Test bezprzewodowej klawiatury Cooler Master SK622, którą zabierzecie ze sobą wszędzie
Nie bez powodu bowiem ogłoszona w tym roku architektura Armv9 wprowadziła więcej elementów charakterystycznych dla uczenia maszynowego (np. SVE2), które mają zostać wykorzystane w przyszłości.
