Что такое графический ускоритель на компьютер

Для чего нужен графический ускоритель?

Что такое графические ускорители и почему они используются в анимации?

Графические ускорители — это сопроцессоры, которые находятся в вашем компьютере и помогают рисовать графику. Графические интерфейсы пользователя, такие как Windows, используют это преимущество, если доступен «драйвер дисплея» для более эффективной обработки графики, чем чисто программные алгоритмы.

Что такое графический ускоритель GPU?

Графические ускорители — это аппаратное обеспечение, оптимизированное для выполнения вычислений трехмерной компьютерной графики. В настольных системах графический ускоритель обычно представляет собой видеокарту, но иногда графический ускоритель является частью материнской платы.

Что такое ускоритель в ПК?

Ускоритель — это аппаратное устройство или программное обеспечение, основной функцией которого является повышение общей производительности компьютера. Существуют различные типы ускорителей, которые помогают повысить производительность различных аспектов работы компьютера.

В чем преимущество ускоренной 3D-графики?

Ускоритель просто помогает машинам работать быстрее и лучше при создании изображений. В связи с растущей популярностью компьютерных игр карты 3D Accelerator сейчас более востребованы. Почти все производители игр используют эти карты, добавляя лучшую графику и более реалистичные игры.

Почему GPU такой дорогой?

Они покупают карты для своих установок для майнинга криптовалют, которые представляют собой компьютерные системы, используемые для добычи биткойнов. Крипто-майнеры часто предъявляют высокие требования к типу видеокарт, которые они используют в своих установках; чем быстрее карта, тем быстрее они могут добывать, поэтому более дорогие карты более желательны.

Кто изобрел GPU?

3.1. 1 графический процессор NVIDIA Fermi. Графический процессор (GPU), впервые изобретенный NVIDIA в 1999 году, на сегодняшний день является наиболее распространенным параллельным процессором [8].

Является ли графический процессор и видеокарта одинаковыми?

Хотя термины графический процессор и видеокарта (или видеокарта) часто используются как синонимы, между этими терминами существует тонкое различие. Подобно тому, как материнская плата содержит ЦП, графическая карта относится к плате расширения, которая включает в себя графический процессор.

Сколько стоит видеокарта Nvidia?

Уличные цены на GPU, PS5, Xbox: март 2021 г.

Программное обеспечение графического ускорителя?

Можно ли победить Акселератора?

Ускоритель самый сильный?

Самый сильный из 5-го уровня называется Ускоритель. Он единственный известный пользователь редкой способности «Ускоритель», поэтому он был назван в честь этой способности Эспера. Способность «Ускоритель» — самая сильная из всех экстрасенсорных способностей.

Почему у ускорителя есть колье?

Ускоритель должен полагаться на электрод типа чокера, подключенный к сети Мисака. … Он также символизирует ироническую судьбу Акселератора как того, кто когда-то забрал жизни 10 031 сестры, но теперь его жизнь поддерживается оставшимися 9 970 выжившими.

Использует ли Google Chrome ускорение графического процессора?

Google Chrome оснащен аппаратным ускорением — функцией, которая использует преимущества графического процессора вашего компьютера для ускорения процессов и высвобождения жизненно важного времени процессора. Однако иногда несовместимость драйверов может привести к неправильной работе этой функции, и ее отключение может сэкономить вам несколько головных болей.

Стоит ли использовать аппаратное ускорение?

Когда вы должны его включить

Когда у вас есть мощный и стабильный графический процессор, включение аппаратного ускорения позволит вам использовать его в полной мере во всех поддерживаемых приложениях, а не только в играх. В Chrome аппаратное ускорение графического процессора обычно обеспечивает более плавный просмотр и потребление мультимедиа.

Как включить ускорение графического процессора?

Что такое ускорение графического процессора?

Источник

Роль видеокарты в компьютере

Не так давно, мы писали статью о том, как правильно выбрать видеокарту для своего ПК, так и не обсудив: какую роль играет видеокарта?

Видеокарта – важнейшая из комплектующих компьютера. Вероятно, вы слышали другие ее названия – графический ускоритель/карта, видеоадаптер, GPU – все это названия одного и того же устройства.

Их существует великое множество на нынешнем рынке. А каждый, кто хоть раз сталкивался с выбором видеокарты, скорее всего знает какие характеристики стоит учитывать при покупке. Примечательно, однако мало кто задумывался какую роль играет видеокарта. А также, как она работает и что из себя представляет.

В данной статье мы постараемся ответить на все эти вопросы.

Что такое видеокарта?

Видеокарта, или графический ускоритель, видеоадаптер, GPU – это устройство, которое преобразует графический образ в форму, которая пригодна для вывода на экран. Но главная функция видеоадаптера состоит в преобразовании информации, которая имеется на устройстве, в графическую.

Все файлы на компьютерах и ноутбуках хранятся как нули и единицы – в виде двоичного кода. А компьютер работает с битами, килобайтами, байтами и другими массивами информации. И самая маленькая из них – бит, а уже из нее складываются байты, мегабайты и др. Бит воспринимает только двоичную систему, то есть 0 (как «ложь») и 1 (как «истину»).

Видеокарта преобразует эти массивы информации и выводит информацию на экран.

В результате, из множества нулей и единиц GPU собирает картинки и документы и показывает пользователю.

Изначально эта функция была возложена на центральный процессор – CPU. Однако с ростом прогресса и количества информации CPU, буквально, перестал вывозить на себе все функции. Поэтому был создан 2D акселератор, а потом и 3D ускоритель.

Если убрать из системы компьютера видеокарту, то мы просто-напросто не сможем работать на устройстве. Как следствие не будет вывода изображения на экран. В результате будет просто черный экран. А это значит, что работать будет невозможно.

Из чего состоит видеокарта?

Видеокарта представляет собой плату, которая состоит из множества различных компонентов. Обычно этих компонентов не очень много, но они все колоссально важны. И так, из каких же частей состоит видеокарта:

Виды видеокарт

Существует два основных вида видеокарт – встроенная и дискретная. В конце концов, давайте разберем каждый вид по отдельности.

Встроенная видеокарта

Данный вид видеокарт отличается тем, что он уже встроен либо в материнскую плату, либо в центральный процессор ПК. И более современный вариант такой сборки – встраивать видеокарту в центральный процессор. Как следствие увидеть такую видеокарту тоже достаточно просто, сняв крышку от системного блока или задник.

Плюсы:

Минусы:

Таким образом, такой вид видеокарт подходит в основном для работы на ПК, а не для «тяжелых» игр. Поэтому они не подойдут для увесистых программ и различной сложной графики. Однако с относительно простыми играми и программным обеспечением такая видеокарта может с легкость справиться.

Дискретная видеокарта

Дискретная видеокарта – представляет собой отдельное устройство, со всеми необходимыми компонентами. Также имеет собственную систему охлаждения в виде кулера, радиаторов и системы питания. Кроме того в такой видеокарте имеются видеовыходы/коннекторы, которые во встроенной отсутствуют.

Плюсы:

Минусы:

В итоге мы получаем, что дискретная видеокарта намного лучше встроенной. Однако к сожалению не каждый рядовой пользователь сможет ее себе позволить в виду высокой цены – от 400 долларов и выше.

Существует и еще один вид видеокарт – внешний – а именно USB-видеокарта. Она подключается компьютеру и монитору через USB-кабель и работает как вспомогательная.

Плюсы:

Минусы:

За счет минимальной производительности, данный тип видеокарт и используется как вспомогательный видеоадаптер.

Производители

Основными производителями видеокарт на рынке считаются AMD и NVIDIA.

Кто-то отдает предпочтение первому производителю. А кто-то второму потому, что каждый из производителей имеет и плюсы, и минусы. Поэтому всегда стоит смотреть на то, какая именно видеокарта вам нужна. Превыше всего на ее характеристики, цену и производительность. К счастью видеокарты как от AMD, так и от NVIDIA имеются в каждой ценовой категории, с определенным набором характеристик.

Обе компании стремительно развиваются, а выпускаемая продукция с каждым годом становится все лучше.

Таким образом, мы видим, что существует несколько видов видеокарт и имеются различные производители.

Видеокарта – важнейший компонент компьютера и играет в нем особую роль.

Без нее работа на компьютере или ноутбуке была бы невозможной. Безусловно потому что видеокарта делает немыслимое! Подобно магии, из цифр и битов, она выводит на экран фильмы, документы, компьютерную графику в играх.

Видеокарта, буквально, делает все из ничего. Поэтому к ее выбору стоит подходить ответственно и с умом.

Источник

Не играми едиными. Ускорение программ с помощью видеокарты

Содержание

Содержание

Что такое видеокарта, знает каждый, ведь это главный элемент ПК, отвечающий за игры. И чем он мощнее, тем лучше. Однако в словосочетание «графический адаптер» вложено намного больше смысла. И кроме умения отапливать помещение и жрать электроэнергию «майнить» видеокарты способны ускорять работу некоторых полезных программ. В их число входят приложения для видеомонтажа, графического дизайна, 3D-моделирования, VR-разработок.

Техническая сторона вопроса

Обычно основная часть нагрузки ложится на центральный процессор. Но есть задачи, с которыми GPU справится во много раз быстрее, и было бы глупо этим не воспользоваться. Логично, что чаще всего это касается программ для работы с графикой, видео и 3D-моделированием.

Во время GPU-ускорения задействуется исключительно память видеокарты. Для простой работы с FHD достаточно 2 ГБ. Однако, когда один кадр компонуется из нескольких (картинка в картинке) или используются эффекты, одновременно обрабатывающие несколько кадров (шумодавы и т. д.), расход возрастает. Для UHD/4K-видео необходимо уже минимум 4 ГБ видеопамяти.

Конечный прирост производительности зависит от правильности настройки и общих параметров системы. В случае, например, рендеринга иногда разница с CPU составляет разы, а это сэкономленное время, которое, как известно, — деньги. Гарантировать точный результат ускорения не возьмется ни один производитель, ссылаясь на индивидуальность каждой системы.

Любая видеокарта в той или иной степени способна проводить сложные вычисления и обрабатывать графику. Больше других акцентирует внимание на неигровых возможностях и технологиях своих GeForce компания nVidia.

Тензорные ядра — присутствуют в адаптерах серии RTX, повышают производительность и энергоэффективность. Поддержка ИИ ускоряет расчеты и работу с графикой.

CUDA — проприетарная технология nVidia, доступная для устройств GTX и RTX. Позволяет использовать графический процессор для вычислений общего назначения, улучшает работу с фото, видео и 3D.

NVENC — отдельный аппаратный блок, способный кодировать и декодировать видеопоток. Благодаря этому разгружаются центральный и графический процессоры для запуска игр и других ресурсоемких задач. В первую очередь это интересно стримерам, но многие программы видеомонтажа уже приспособили NVENC под себя.

NVIDIA STUDIO DRIVER — выходит для видеокарт серии 10хх и моложе. Оптимизирует работу адаптера под такие приложения, как Autodesk Maya, 3ds Max, Arnold 5, DaVinci Resolve и т. д.

Карты AMD тоже хорошо справляются с вычислениями и обработкой графики, но любит говорить об этом исключительно компания Apple. AMD использует открытые технологии OpenGL и Vulcan — альтернативу CUDA.

Программы, работающие с GPU-ускорением

О возможности ускорения программы с помощью видеокарты можно узнать на официальном сайте. Все ведущие производители софта дают четкие инструкции, какая видеокарта подойдет и как включить GPU-ускорение. А первое, что приходит на ум, когда речь идет о работе с графикой и видео, — решения студии Adobe.

Adobe Premiere Pro использует вычислительные ресурсы видеокарт, начиная с версии CS5. Текущие версии для Windows поддерживают все современные GPU (включая встроенную графику Intel). CS6 и выше имеют функцию стабилизации видео Warp Stabilizer, которая устраняет дрожание камеры. Плагин использует GPU-ускорение только при финальном рендеринге изображения. Также в CS6 появился рендер Ray-traced 3D, который обсчитывает на видеокарте 3D-слои, камеру и источники света в композиции. Adobe Premiere CC научился работать одновременно с несколькими видеокартами, причем допускается использование разных серий и даже производителей (MultipleGPU). Выигрыш зависит от общей конфигурации ПК. Интересные возможности дает использование GPU сторонними плагинами. Можно ускорять Premiere при помощи CUDA одной видеокарты, при этом его плагин будет ускоряться OpenGL другой видеокарты. Такие плагины, как Magic Bullet Looks, Elements3D и т. п. могут использовать ресурсы GPU независимо от настроек Adobe. Подробные требования приложения к видеокарте можно найти на официальном сайте.

Adobe Photoshop также активно использует видеокарты в процессе обработки изображений. Фоторедактор закрывает некоторые свои возможности, если видеокарта их не поддерживает. Яркими примерами таких функций являются «Деформация перспективы», «Умная резкость», «Размытие». Пользователю доступны три режима: базовый, обычный и расширенный. Наиболее интенсивно использует видеокарту последний. Если наблюдается снижение быстродействия, стоит переключиться на уровень ниже, воспользовавшись вкладкой Дополнительные параметры.

Кроме продукции компании Adobe нельзя не вспомнить такие программы, как 3ds Max, DaVinci Resolve и Vegas Pro.

Данные о поддержке наиболее адаптированных приложений производители видеокарт публикуют на своих официальных сайтах:

eGPU — внешний графический процессор

Этот раздел касается в первую очередь техники компании Apple. Купертиновцы любят делать упор на творческие возможности своих устройств, однако пользователи макбуков и аймаков ограничены исходной комплектацией. На помощь приходит eGPU — внешняя видеокарта, с помощью которой, по заявлению производителя, можно увеличить скорость обработки графики на Mac в несколько раз.

По сути, это обычная видеокарта в специальном боксе с блоком питания и дополнительным охлаждением. Она подключается к макам посредством Thunderbolt 3. Уже много лет Apple использует видеокарты AMD, и весь софт Apple затачивается под новый API Metal. Графические решения nVidia ощутимого прироста производительности на Apple не дают, так как из-за патологической жадности компании не смогли договориться, и весь софт на маке заточен исключительно под AMD. В отместку nVidia недавно полностью отменила поддержку CUDA на MacOS.

А что могут «профи»?

Есть заблуждение, что для работы с графикой нужно купить максимальную видеокарту, а процессор любой сойдет. Это не так. Если процессор не будет успевать давать задания видеокарте, пользователь столкнется с простоем в ресурсоемких задачах. Есть и обратная зависимость: слабая видеокарта может сдерживать процессор в финальном рендеринге. Важен баланс. Если потребности пользователя все же переросли возможности обычных моделей, можно направить свой взгляд на дорогие и узкоспециализированные решения. Технически профессиональные и потребительские видеокарты отличаются несильно, все дело в ПО.

Несколько лет назад компания nVidia выпустила первый TITAN — запредельную по производительности и цене игровую видеокарту. Но вместо того, чтобы стать нишевым продуктом, она была буквально сметена с прилавков. Оказалось, что карта прекрасно справляется с расчетами, и многие компании с удовольствием покупали ее вместо дорогих про-аналогов. Разумеется, nVidia быстро смекнула, в чем дело, и в начале 2018 года прикрыла лавочку запретила использовать графические процессоры GeForce и Titan в составе дата-центров. По словам nVidia, нельзя гарантировать их безотказную работу в жарких условиях (и это не фигуральный оборот) в режиме 24/7. В качестве альтернативы предлагается использовать, например, Tesla V100, который гораздо мощнее GeForce и стоит в десять раз больше создан специально для работы в условиях ЦоД.

nVidia имеет три линейки профессиональных видеокарт: Quadro, NVS и Tesla.

NVS — многопортовые карточки, созданные для подключения большого количества мониторов в одну панель. Например, с их помощью в Макдональдсе можно выбрать бигмак с помидорами или беконом, а в аэропорте найти свой рейс. По сути, это самая обычная «затычка», на которой распаяли много портов. Очень слабые по железу и очень дорогие по соотношению цена/производительность, но ценят их не за FPS в Батле.

Компания AMD в качестве профессионального решения предлагает серию Radeon Pro. Также у них есть вычислительные аналоги Tesla с космическим ценником под названием Instinct.

Источник

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.

Источник