Kadaise kompiuterių grafikos plokštės buvo skirtos tik tam - grafikai. O kokia situacija yra šiandien? „Nvidia“ ir AMD jau anksčiau pademonstravo įspūdingą GPGPU gebėjimą apdoroti fizikos procesų ir cheminių junginių, tokių kaip baltymai, modelius. Tačiau dabar abi kompanijos atskleidžia, kad jų inžinieriai siekia GPGPU galią panaudoti ir dirbtinio žaidimų intelekto (AI) spartinimo tikslais.
Kadaise kompiuterių grafikos plokštės buvo skirtos tik tam - grafikai. O kokia situacija yra šiandien? „Nvidia“ plokštės jau apdoroja fizikos dėsnius, o jau kitais metais tiek „Nvidia“, tiek AMD/ATI išleis gaminius, galinčius spartinti ir dirbtinį žaidimų intelektą.
„Nvidia“ ir AMD jau anksčiau pademonstravo įspūdingą GPGPU (angl. general purpose computing in graphics processing units) gebėjimą apdoroti fizikos procesų ir cheminių junginių, tokių kaip baltymai, modelius. Tačiau dabar abi kompanijos atskleidžia, kad jų inžinieriai siekia GPGPU galią panaudoti ir dirbtinio žaidimų intelekto (AI) spartinimo tikslais.
AMD atstovas Richard'as Huddy teigia, kad didžioji AI tenkanti darbo dalis susijusi su matomumo ir kelio radimo uždaviniais. „Pastaruoju metu mūsų atlikti tyrimai rodo, kad AI neretai šioms paprastoms užduotims spręsti sugaišta 90 procentų viso laiko“. Jis taip pat pažymi, kad šios dvi procedūros yra „beveik idealiai pritaikomos GPU skaičiavimams“, nes jos išnaudoja lygiagrečią GPU architektūrą ir nereikalauja didelių atminties resursų.
„Nvidia“ vadybininkas Nadeem'as Mohammad'as, atsakingas už produktų, palaikančių „PhysX“ funkcionalumą, vadybą, taip pat sutinka su šia nuomone. Jis teigia, kad su kelio radimo ir susidūrimo momento apskaičiavimu susijusios procedūros yra labai pasikartojančios, todėl šiuos algoritmus labai patogu apdoroti naudojant CUDA bibliotekas, kurių pagalba programuotojai gali išnaudoti GPU skaičiavimo pajėgumus.
„Jūs visada galite įsivaizduoti CUDA tarsi daugybę procesorių, vykdančių tą pačią programą, idealiu atveju apdorojančių tuos pačius duomenis, tačiau taikant skirtingas instrukcijas ir su skirtingais įėjimo parametrais. Taigi AI kontekste duomenų rinkinys susideda iš ištiso žaidimo pasaulio, parametrai - pavieniai kompiuterio valdomi personažai. Taip uždavinį galima suskaidyti lygiagrečiai, ir paspartinti bet kokią AI naudojančią programą“, - pasakoja Mohammad'as.
Panašu, kad GPU spartinamo AI technologijų žaidimuose ilgai laukti neteks. Tiek AMD, tiek „NVidia“ teigia bendradarbiaujančios su keliomis žaidimus ir AI programinę įrangą kuriančiomis firmomis. Kol kas neatskleidžiami jokie būsimų produktų pavadinimai, tačiau Huddy teigimu, kai kurie gamintojai tikisi, kad bus išleistos specializuotos GPU AI programavimo bibliotekos, tuo tarpu kitos kompanijos tikisi perkelti savo turimą AI kodą nuo CPU (pagrindinio kompiuterio procesoriaus) į GPU. Preliminariais ekspertų vertinimais GPGPU spartinamas AI rinkoje nepasirodys anksčiau kaip po 12 mėnesių; Mohammad'o manymu realiausia to tikėtis maždaug 18 mėnesių laikotarpyje.
GPGPU spartinamo AI idėja vilioja žaidimų kūrėjus. „Manau kad GPU spartinimas gerokai patobulintų AI“, - sako žaidimo „Dawn of War II" vyresnysis programuotojas Chris'as Jurney. Tačiau nei viena kompanija kol kas nekalba apie vieningo standarto sukūrimą. Chris'o Jurney nuomone, tai gali atsiliepti bandant suderinti žaidimą tinkle: “Jei du skirtingi GPU apskaičiuos bent kiek skirtingus rezultatus, tai skirtingi žaidėjai žais skirtinguose virtualiuose pasauliuose“.
