abril 24, 2024

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¿Quieres una computadora con IA en 2024?

¿Quieres una computadora con IA en 2024?

Seamos honestos: todos estamos cansados ​​de ver la IA aplicada a todos los productos tecnológicos. Es una tendencia que no disminuirá en el corto plazo. La última víctima de esta tendencia es el mercado de PC, donde AMD, Intel, Microsoft y Qualcomm han estado hablando de PC con IA durante el último año. Microsoft organizará un evento el 21 de marzo titulado «La nueva era del trabajo». AMD, Intel y Qualcomm realizarán conferencias magistrales competitivas de sus directores ejecutivos en Computex en Taipei, Taiwán. Esté preparado para una avalancha de computadoras con tecnología de inteligencia artificial este año.

Con toda honestidad, Tirias Research ha estado promocionando el procesamiento de IA como la próxima gran ola de la informática: utilizar datos entrenados para procesar mejor modelos predictivos e interfaces de usuario. El uso del procesamiento de IA ha logrado mejoras significativas en tareas informáticas como el reconocimiento de voz, la mejora de vídeo, las videollamadas mejoradas, la reducción de ruido del micrófono y la gestión de energía/batería. El papel de los grandes modelos de lenguaje (LLM) en la construcción de IA que puede generar nuevo material/contenido a partir de indicaciones textuales (IA generativa o simplemente GenAI) ha desatado otro nivel de aplicaciones de IA. Con GenAI, tareas como el desarrollo de imágenes, la redacción creativa y comercial, los asistentes de chatbot y ahora incluso la creación de videos son posibles con una mínima participación del usuario. Pero hasta ahora, GenAI se ha ejecutado en centros de datos en la nube con algunos ejemplos limitados en dispositivos cliente. Los requisitos de procesamiento y de energía para impulsar la demanda cada vez mayor de GenAI amenazan con abrumar los centros de datos en la nube.

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La próxima generación de PC con IA tiene como objetivo cambiar los requisitos de los centros de datos en la nube fugitivos al hacer que las PC sean capaces de ejecutar cargas de trabajo GenAI en las instalaciones con poco o ningún soporte de nube.

¿Quién define una computadora con IA?

Informes recientes indican que Microsoft está estableciendo requisitos mínimos para que las PC con tecnología de inteligencia artificial tengan al menos 16 GB de memoria dinámica de acceso aleatorio (DRAM) y una unidad de procesamiento neuronal (NPU) con 40 TOPS (billones de operaciones por segundo) o más. Actualmente, ninguna carga de procesador de PC con Windows cumple con el requisito de 40 TOPS. Snapdragon de Qualcomm La plataforma Meteor Lake de Intel está ligeramente por debajo de esos requisitos en alrededor de 34 TOPS, pero la plataforma Lunar Lake de Intel tiene la posibilidad de cumplir con los requisitos cuando se lance más adelante en 2024. El próximo procesador Ryzen de AMD (Strix Point) también puede cumplir o superar los 40. Requisitos superiores. Con las conferencias magistrales de AMD, Intel y Qualcomm en Computex de este año, sabremos dónde se encuentran todos en la carrera para satisfacer las demandas de Microsoft.

Esto plantea la pregunta: ¿Debería esperar a estos nuevos procesadores en la segunda mitad del año o es Microsoft el árbitro final de lo que hace una computadora con IA? Tanto AMD como Intel están mostrando algunos de los primeros ejemplos de las capacidades de sus plataformas de carga en la actualidad. Qualcomm ha tenido la NPU en los procesadores Snapdragon para PC desde el Snapdragon 850 en 2018.

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Los procesadores M de Apple para MacBooks han tenido procesadores neuronales (denominados Neural Engine) desde que se lanzó el M1 en 2020 y han adoptado la idea de ejecutar más cargas de trabajo de IA en los clientes. Del comunicado de prensa reciente sobre el lanzamiento del producto MacBook Air: “Con el cambio al silicio de Apple, cada Mac es una gran plataforma para la IA. El M3 incluye un motor neuronal de 16 núcleos más rápido y eficiente, así como aceleradores de CPU y GPU para impulsar el aprendizaje automático en el dispositivo, lo que convierte al MacBook Air en el mejor portátil de consumo del mundo para IA. Aprovechando este increíble rendimiento de IA, macOS ofrece funciones inteligentes que aumentan la productividad y la creatividad, para que los usuarios puedan habilitar potentes funciones de cámara, conversión de voz a texto en tiempo real, traducción, predicciones de texto, comprensión visual, funciones de accesibilidad y más.

Nvidia argumentaría que cualquier computadora con una unidad de procesamiento de gráficos discretos (GPU) de la serie RTX 20 o posterior es una computadora con IA porque puede ejecutar cargas de trabajo de IA en las unidades tensoriales de la GPU. Nvidia está utilizando IA para escalar texturas de videojuegos y resoluciones de pantalla para potenciar gráficos con trazado de rayos. El hecho de que la mayoría de las cargas de trabajo de IA estén entrenadas en GPU de Nvidia ayuda a fortalecer su argumento. Ejecutar cargas de trabajo de inferencia en GPU GeForce RTX es relativamente fácil. El problema es que no es muy eficiente energéticamente, en comparación con la ejecución de modelos de IA en NP dedicadas.

El argumento a favor de ejecutar cargas de trabajo de inferencia de IA en NP dedicados es que es la forma más eficiente desde el punto de vista energético de ejecutar cargas de trabajo de IA sin consumir la duración de la batería de las computadoras portátiles y sin vender más que las computadoras de escritorio, especialmente para las empresas.

¿Cómo progresarán las computadoras personales con IA durante el resto de 2024?

Se espera que Microsoft impulse el soporte de su software AI CoPilot en las computadoras cliente, y no solo como un servicio en la nube. CoPilot puede cambiar la forma en que las personas usan las computadoras y puede aumentar la productividad. Este se convertiría en el mayor cambio en el hardware de una computadora desde el DOS basado en texto a la interfaz gráfica de usuario de Windows. Si bien los procesadores de computadora actuales con NPU pueden ofrecer algunas capacidades de IA, estamos muy cerca de aumentar la funcionalidad de las capacidades de procesamiento de IA.

Intel ha participado activamente en el desarrollo de software relacionado a través del Programa de aceleración de PC con IA lanzado el año pasado. La compañía afirma que habilitará la IA en más de 100 millones de computadoras hasta 2025, basadas en procesadores Intel Core Ultra. La compañía está trabajando con más de 100 proveedores independientes y espera tener más de 300 funciones de IA aceleradas para mejorar las experiencias de PC en efectos de audio, creación de contenido, juegos, seguridad, transmisión, colaboración de video y más. Las empresas que ya participan en el programa incluyen Adobe, Audacity, BlackMagic, BufferZone, CyberLink, DeepRender, Fortemedia, MAGIX, Rewind AI, Skylum, Topaz, VideoCom, Webex, Wondershare Filmora, XSplit y Zoom. Mientras tanto, AMD se ha centrado más en los grandes proveedores de software independientes (ISV) como Microsoft y Adobe. Qualcomm espera que AI Stack, AI Hub y los años de trabajo que ha realizado en sus plataformas móviles le den un buen comienzo.

Toda esta actividad está dando lugar a grandes desarrollos que se esperan de todos los participantes en el evento de Microsoft a finales de marzo y especialmente en Computex en junio, donde aprenderemos más sobre cómo se desarrollarán las PC con tecnología de inteligencia artificial durante el resto del año. Escuchará mucho sobre las PC con IA a lo largo del año y se generalizarán en los próximos años. Los beneficios de las computadoras personales impulsadas por IA serán mayores inicialmente para el trabajo creativo, pero las capacidades de IA se incluirán en muchas aplicaciones. Algunas capacidades de IA seguirán basadas en la nube, pero gran parte de ellas aprovecharán la IA local. La única pregunta sobre si comprarás una computadora con tecnología de inteligencia artificial este año es si estarás a la vanguardia de ese cambio.

Tirias Research rastrea y asesora a empresas en todo el ecosistema electrónico, desde semiconductores hasta sistemas, sensores y la nube. Los miembros del equipo de Tirias Research han asesorado a AMD, Arm, Intel, Nvidia, Qualcomm y otras empresas en los ecosistemas de CPU y GPU.

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