Firma NVIDIA jest dziś warta więcej niż kiedykolwiek wcześniej dzięki gwałtownie rosnącemu zainteresowaniu generatywną sztuczną inteligencją. Produkuje najpotężniejsze akceleratory AI na świecie, takie jak nowo ogłoszony „superchip” Blackwell, ale co z wszystkimi dostępnymi procesorami graficznymi RTX? Firma NVIDIA zorganizowała niedawno wydarzenie, podczas którego zasugerowała nowy impuls marketingowy w erze komputerów PC ze sztuczną inteligencją. Według firmy NVIDIA każdy, kto chce „komputera AI premium” potrzebuje układu graficznego GeForce RTX.
Ta sama architektura, która pozwala procesorowi graficznemu wypełniać miliony wielokątów na sekundę, jest tą samą, która pozwala akceleratorom AI błyskawicznie przetwarzać tokeny wejściowe. Tak więc mocny procesor graficzny może obsłużyć duże obciążenia AI, które dławiłyby NPU zawarte w najnowszych procesorach. Według firmy NVIDIA te komponenty mogą obsłużyć jedynie 10–45 TOPS (biliardów operacji na sekundę) przetwarzania AI, co ogranicza jakość i szybkość wyników AI. Z drugiej strony, NVIDIA GeForce RTX 4090 jest w stanie osiągnąć do 1300 TOPS.
Advertisement
NVIDIA Rozpoczęty ten nacisk marketingowy podczas wydarzenia nazwanego „NVIDIA RTX dla Windows AI”, które może być zapowiedzią przemówienia dyrektora generalnego Jensena Huanga na przyszłomiesięcznej imprezie Computex. Firma zauważa, że baza zainstalowanych „komputerów PC Premium AI” jest już znacznie większa niż „podstawowa sztuczna inteligencja” i obejmuje około 100 milionów maszyn opartych na RTX. Komputery ze zintegrowanymi jednostkami NPU dopiero zaczynają się pojawiać, a nawet jeśli są bardziej powszechne, NVIDIA twierdzi, że nie będziesz chciał ich używać do lokalnego przetwarzania sztucznej inteligencji.
W rozmowie podano kilka przykładów tego, jak komputer PC z technologią NVIDIA RTX może zawstydzić nawet najbardziej wydajne jednostki NPU. Zadanie generowania obrazu w trybie Stable Diffusion, które zajmuje niestandardowemu chipowi M3 firmy Apple ponad minutę, można wykonać na RTX 4090 w zaledwie kilka sekund. Zadania takie jak generowanie wideo i odszumianie 3D nie są nawet możliwe w przypadku NPU, a lepsze wyniki można uzyskać we wszystkich przypadkach, skalując treści w górę za pomocą RTX.
Jeśli nie masz wiedzy programistycznej, nadal istnieje bardzo niewiele narzędzi AI działających lokalnie — nawet w systemach z jednostkami NPU i procesorami graficznymi RTX dane są zwykle eksportowane do chmury, gdzie potężne serwery mogą wykonać całą pracę. Nawet zoptymalizowana pod kątem urządzeń mobilnych Galaxy AI pomija NPU w najnowszych chipach Snapdragon firmy Qualcomm i trafia prosto do chmury. Promowanie RTX jako platformy AI premium może wskazywać, że firma planuje zapewnić więcej możliwości AI na urządzeniach. Rzeczywiście, firma właśnie się rozwinęła CzatRTXktóre mogą uruchamiać generatywną sztuczną inteligencję na procesorach graficznych NVIDIA bez konieczności korzystania z usługi w chmurze.
Jeśli masz kartę RTX do gier, być może wkrótce zyskasz na niej jeszcze większą wartość.
Advertisement