ビデオゲームはテクノロジーの未来への道を開く

これは、おそらく一部の人が知らなかった興味深い事実です。

グラフィックカード（GPU）多数のビデオゲームで超リアルなグラフィックスを提供し、必要な操作に優れた効率を提供します。 人工知能 （AI）および高強度の予測タスク。

ハイパフォーマンスコンピューティングの世界では、計算能力が測定されます XNUMX秒あたりの浮動小数点演算 （XNUMX秒あたりの浮動小数点演算、 フロップ）。 グラフィックカードのパフォーマンスを決定するために使用されるのと同じメトリック。これは、ビデオゲーム業界のおかげで近年大幅かつ急速に向上しています。 グーグルやフェイスブックのような企業は、これらの進歩のおかげで空想科学小説から外れているように見える人工知能を作成することに成功しました。

2007年以降、ビデオカードの設計が大幅に進歩し、リアルタイムレンダリングを必要とするゲームの高速3Dレンダリングが求められました。 この進歩は大きな副作用をもたらしました、 機械学習タスクの驚異的な速度.

数年前、私たちは人工知能がどのように AlphaGO グーグルは、非常に複雑で、膨大な量の戦略と可能な組み合わせで評判の中国起源のボードゲームである囲碁の世界チャンピオンをなんとか打ち負かしました（さらなる参考のために、私は以下を残します リンク）。 この偉業を実行するために必要でした 1202個のCPUと176個のGPU。

したがって、企業間の結びつきが強まるのは毎日であることがわかります。 GoogleとNvidia、人工知能の分野で進歩を提供します。 の入り口で nvidiaブログ、Googleが脳の画像認識システムに約2000個のCPUを必要とした場合の詳細、ただし わずか2000個のGPUで12個のCPUのパフォーマンスを再現することができました.

現在のプロジェクト DeepMind by Googleは、約176 GPUのインフラストラクチャを含み、29333CPUと同等のパフォーマンスを提供することを保証します。 非常に効率的な数字。

これはあなたにとってどういう意味ですか？

AI開発者やハイパフォーマンスコンピューティングの専門家を務めていない人にとっては、新しいビデオゲームコンソールを購入したり、新しいビデオカードを購入したりするたびに、メーカーをサポートして、新しい最高のビデオカードを開発し続けることができるようにします。 さらに、グラフィック品質の高いビデオゲームの需要が高まるにつれ、GPUの分野でイノベーションに必要な衝動を提供します。

私たちフリーソフトウェア愛好家にとって、それは大きな進歩を意味します。 AIによってサポートされるテクノロジーの大部分は オープンソース, テンソルフロー グーグルの、 ビッグ·サー Facebookと CNTK マイクロソフト、偉人に名前を付ける。 さらに、これらの選択肢はすべてLinuxで機能するため、ビデオカードメーカーはLinuxサポートを提供する必要があります。 Linuxでネイティブにビデオゲームを楽しむことができることを望むすべての人に希望を満たしてください（また覚えておいてください 火山).

だから、巨大な画面で4K解像度で遊びたい人はここにいます進歩と技術革新をサポートします！