Nvidia: интегрированных NPU хватит только на базисные ИИ-задачи — для AI PC необходимы видеоплаты GeForce

By Olegario Май2,2024
Nvidia vstroennyh npu hvatit lish na bazovye ii zadachi dlja ai pc nuzhny videokarty geforce 820f5b8.jpg

Компания Nvidia заявила, что её потребительские графические ускорители GeForce RTX демонстрируют куда больше высшую эффективность в задачках ИИ по сопоставлению со спец нейропроцессорами в новейших центральных. Последние, по воззрению Nvidia, годятся разве что для базисных ИИ-задач.

Компания Nvidia не так издавна провела презентацию, в рамках которой показала возможности собственных потребительских графических адаптеров GeForce RTX в задачках искусственного ума. По воззрению Nvidia, её графические микропроцессоры способны обеспечить больше высшую эффективность в приложениях ИИ по сопоставлению с выделенными нейропроцессорами (NPU), которыми оснащаются многие современные мобильные микропроцессоры Интел, AMD, Apple и Qualcomm. Данные интегрированные ИИ-ускорители предлагают эффективность 10–45 TOPS (триллионов операций за секунду). Из слов Nvidia, её видеоплаты способны обеспечить от 100 до 1300 TOPS зависимо от модели.

В доказательство этого тезиса были приведены итоги тестов, в каких видеоплаты GeForce RTX сравнивались с чипом Apple M3 Максимум, установленным на новейших MacBook Проф и владеющим NPU с производительностью 18 TOPS. В тестах оценивалась эффективность в фаворитных приложениях для обработки изображений и видео с внедрением способностей ИИ, таких как Stable Diffusion, Arnold, Blender и других. Тест показал, что портативный компьютер с мобильной видеоплатой GeForce RTX 4090 превосходит MacBook Проф с M3 Максимум больше чем в 5 раз. Больше того, даже мобильная видеоплата среднего уровня RTX 4050 превосходит тот же MacBook Проф больше чем в 2 раза, по данным Nvidia. В среднем мобильная RTX 4090 превосходила M3 Максимум в 5 раз, а мобильная RTX 4050 — на 50–100 %.

В другом показательном тесте замерялась скорость работы с большенными языковыми моделями (LLM). Тут GeForce RTX 4090 также сильно обогнала чип Apple даже при увеличении размера обрабатываемых пакетов данных. GeForce RTX 4090 оказался резвее на 42 %, чем M3 Максимум.

По воззрению Nvidia, итоги тестирования наглядно показывают, что эффективность графических микропроцессоров в задачках ИИ может в разы превосходить спец нейропроцессоры (NPU). Компания даже предложила поделить аппаратные средства для ИИ на 3-и категории — основной ИИ, премиальный ИИ и не легкий ИИ. Последняя категория относится к массивным серверным решениям на базе GPU, способным обеспечить тыщи TOPS. Потребительские видеоплаты, по воззрению Nvidia, способны совладать с премиальным ИИ, а интегрированных NPU хватит только для базисного ИИ.

Но по воззрению профессионалов, пока рано излагать о том, что графические микропроцессоры на сто процентов вытеснят NPU в компьютерах, нацеленных на работу с ИИ. Например, Microsoft в собственном определении к ПК с искусственным умом (AI PC) просит наличия как GPU, так и NPU. Также, не следует забывать про энергоэффективность, потому что массивные графические микропроцессоры потребляют еще больше энергии по сопоставлению с оптимизированными нейропроцессорами.

В целом, по мере развития инструментов на базе ИИ и усложнения решаемых ими задач, вычислительных мощностей специализированных NPU может стать недостаточно. Следовательно, роль массивных графических микропроцессоров будет только возрастать.

В конце отметим, что не упустила Nvidia способности сопоставить свои видеоплаты и с решениями соперника. В тесте генерации изображений с помощью искусственного ума настольная GeForce RTX 4090 показала преимущество практически в 3 раза над флагманским видеоадаптером AMD Radeon RX 7900 XTX. При всем этом все модели линейки GeForce RTX начиная с RTX 4070 Супер затмили по производительности самую сильную видеоплату AMD.

Related Post

Мы используем cookie-файлы для наилучшего представления нашего сайта. Продолжая использовать этот сайт, вы соглашаетесь с использованием cookie-файлов.
Принять
Отказаться