Váš příští notebook může být navržen umělou inteligencí
Díky technologiím Max Q spolupracuje Nvidia se svými předními rivaly na implementaci umělé inteligence, která optimalizuje umístění komponent a směrování energie a tepla mezi CPU a GPU.
Po CES jsem psal o tom, jak hlavní výrobci PC čipů představili způsoby, jak by procesory a samostatné grafické procesory mohly koordinovat operace a vzájemně si je předávat, což vedlo k vyššímu výkonu a lepší energetické účinnosti. To platilo bez ohledu na to, zda společnost měla dominantní postavení v oblasti diskrétních GPU (Nvidia), dlouhou historii v CPU i samostatných GPU (AMD) nebo rozjížděla podnikání v oblasti diskrétních GPU (jako Intel, který také předvedl spolupráci mezi svými diskrétními a integrovanými GPU ve své keynote na CES).
Nejnovější práce společnosti Nvidia v této oblasti je pozoruhodná nejen tím, že k dosažení svých cílů musí spolupracovat s konkurencí, ale také tím, že je součástí širšího souboru iniciativ s názvem Max Q, "vrcholné sady technologií zaměřených na notebooky", která nyní využívá umělou inteligenci k optimalizaci návrhu systému. I když bylo hodně napsáno o tom, jak se umělá inteligence stává zběhlejší ve vývoji softwaru (například nedávný pokrok AlphaCode společnosti DeepMind), méně pozornosti se věnovalo využití umělé inteligence k optimalizaci výpočetních architektur tam, kde stále existují ožehavé problémy, které je třeba řešit.
Max Q se nejprve zaměřil na herní notebooky, kategorii, která vzrostla z několika set tisíc kusů ročně před deseti lety na současných více než 20 milionů kusů ročně, což převyšuje prodeje i populárních specializovaných konzolí, jako je PlayStation. Za tu dobu jsme viděli, jak se typická tloušťka notebooku zaměřeného na hraní her zmenšila z 30 mm nebo více na 20 mm nebo méně. A i když mnohé z nich nyní váží kolem pěti liber, stále mohou poskytovat špičkové herní zážitky a nabízejí rozlišení 1440p při vysokých snímkových frekvencích.
Když jsem loni v říjnu psal o čipech Apple M1 Pro a M1 Max, všiml jsem si, jak omezený vývoj her pro Mac způsobil, že mohl konkurovat počítačům s Windows v aplikacích zaměřených na profesionální design, ale ne v prvotřídních hrách. Ve světě Windows však vyšší energetická účinnost, kterou jsme viděli u notebooků se systémem Windows zaměřených na hry, ovlivnila design a marketingové strategie dodavatelů počítačů. Pozoruhodné je, že pokrok ve snižování jejich tloušťky a hmotnosti vedl ke zmírnění agresivního a impozantního stylu ve prospěch více crossoverového přístupu.
To bylo zvláště patrné u značek jako HP Omen a Victus a Lenovo Legion (i když značky jako Dell Alienware a Acer's Predator Pokračujte v námluvách s hardcore hráči s jejich charakteristickými obrázky značky). A zatímco hráči se mohou postavit na kteroukoli stranu této estetické debaty, jen málo z nich by odmítlo zlepšení energetické účinnosti, které umožňuje delší dobu hraní díky zlepšení výkonu na watt. I když je velká část z toho umožněna vylepšením procesní technologie, lze ji dramaticky podpořit optimalizací architektury systému.
A právě zde přichází na řadu umělá inteligence. Podle Marka Aevermanna, ředitele produktového managementu a marketingu ve společnosti Nvidia, byla první verze Dynamic Boost Max Q, ve které se napájení a teplo dynamicky přepínají mezi CPU a GPU, aby se zlepšila efektivita systému, řízena kódem, který odrážel předpovědi lidských inženýrů o tom, jak nejlépe kompenzovat tuto zátěž. Jakmile však společnost Nvida přidala do své architektury GPU jádra Tensor zaměřená na umělou inteligenci, uvědomila si, že umělá inteligence by mohla odvádět mnohem lepší práci při zvažování stovek vstupů v reálném čase, aby určila, kam přesunout výkon systému pro co nejlepší účinnost. A na rozdíl od statických algoritmů vyvinutých člověkem se umělá inteligence v této tepelné arbitráži postupem času zlepšuje. Totéž platí pro nové architektury CPU, jako je nedávno oznámený Alder Lake od Intelu. Ve skutečnosti Nvidia říká, že úzce spolupracovala s Intelem, aby GPU Nvidia mohly spravovat výkon i efektivitu jader architektury Intel Core 12. generace.
To vede k další otázce: Proč by AMD a Intel usilovaly o takovou spolupráci, když obě konkurují Nvidii? Zatímco obě tyto společnosti zabývající se procesory by rády viděly své podnikání v oblasti GPU expandovat, Nvdia má dnes tak silnou přítomnost na trhu samostatných GPU, že pokud by se ostatní společnosti otočily zády, vedlo by to k horšímu výkonu na důležitých trzích herních a kreativních pracovních stanic, což by znamenalo výhodu jejich hlavního konkurenta, nebo ještě hůře, Jablko. Jinými slovy, AMD nechce ztratit podnikání s procesory ve prospěch Intelu (a naopak), protože jeho čipy nefungují tak dobře s GPU Nvdia.
Podobná dynamika existuje mezi hlavními výrobci OEM notebooků. Zde společnost úzce spolupracovala se svými zákazníky na vývoji tepelně účinných návrhů systémů, které pomohly s faktory, jako je akustika, teplota vůči pokožce a dokonce optimalizované umístění komponent, které nesouvisejí s grafikou, jako je anténa Wi-Fi. Prodejci počítačů nechtějí přenechat výhodu těchto odborných znalostí jiným společnostem, které používají stejné čipy. Vzhledem k tomu, že Nvidia pokračuje v prosazování budoucích generací svých GPU, je jasné, že bude i nadále spolupracovat se zákazníky a dokonce i s konkurenty, aby zajistila, že vylepšení budou vidět na zážitku z používání notebooku, a ne pouze na jeho technickém listu.