A AMD Ryzen aprimora seu jogo de IA com os processadores móveis da série Ryzen 8040

A série Ryzen 8040 da AMD aprimora o desempenho de IA em dispositivos móveis com os processadores Ryzen

Nem sequer chegamos perto do pico de AI em qualquer coisa, mas você não poderá comprar um novo laptop no próximo ano sem vê-la em todos os lugares, notavelmente em sua ausência, assim como em sua presença. Isso ocorre porque os interesses comerciais de todos que desejam vender hardware ou software estão em total alinhamento, o que resultará em uma atração gravitacional da qual não podemos escapar. A AMD entrou nessa linha na quarta-feira com sua nova série de processadores móveis Ryzen 8040 em seu evento Avançando a AI.

A aceleração de AI on-chip é fundamental para dispositivos móveis, pois ela melhora a natureza que consome bateria do processamento contínuo de AI, o qual é muito mais econômico e ambientalmente melhor quando realizado localmente do que na nuvem – os centros de dados para o uso de AI do consumidor são um buraco negro em uso de energia e caros de operar. Os aceleradores são dedicados a iterar e gerenciar a memória para os resultados dos cálculos vetoriais de modelos pré-treinados pequenos que estão sendo executados no dispositivo.

Todos os principais fabricantes de computadores agora incluem uma unidade de processamento neural em seus principais processadores. A AMD a adicionou com sua série Ryzen 7040, a Qualcomm lançou sua Snapdragon Elite em outubro, a Intel a anunciou como parte da nova arquitetura Meteor Lake (seus primeiros chips com o acelerador são rumores para estrear na próxima semana) e a Apple fez sua Neural Engine como parte central de sua arquitetura M series desde o início.

Em paralelo com suas capacidades de GPU, chamadas RDNA, a AMD se refere às capacidades de sua NPU como XDNA. A série Ryzen 7040 (Phoenix) incluiu a primeira geração da NPU. Os processadores móveis da AMD anunciados na quarta-feira para sua série Ryzen 8040 (Hawk Point) usam a mesma arquitetura da NPU, mas oferecem melhor desempenho. A AMD classifica Phoenix em 10 trilhões de operações por segundo (somente pela NPU), enquanto diz que Hawk Point oferece 16 TOPS.

Os laptops com a primeira série de chips Hawk Point devem estar disponíveis até o final de março, e a empresa tem seu próximo-gen XDNA 2 programado para enviar aos fabricantes de laptops posteriormente em 2024. A AMD afirma que esses processadores Ryzen “Strix Point” oferecerão três vezes melhor desempenho para inteligência artificial generativa em relação ao Hawk Point. E isso pode complicar sua decisão de comprar agora ou esperar.

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Porque a marcação da CPU é complicada, não assuma que todos os processadores da série 8040 tenham a NPU. Na base da pilha, os dois processadores mais baratos não a possuem, o que significa que a NPU pode estar fora do alcance dos compradores com orçamento limitado.

Um dos produtos em destaque anunciados, o laptop para jogos Acer Nitro V 16 de 16 polegadas atualizado, oferece um Ryzen 7 8845HS e uma Nvidia GeForce RTX 4060, mas uma configuração de base misteriosa começa em $1.000. Quem sabe se essa configuração básica inclui uma CPU equipada com NPU ou como o preço varia para as configurações. Os Acers equipados com a NPU a utilizarão para otimizar a vida útil da bateria e recursos avançados de gerenciamento de energia. O Nitro deve ser enviado em março, seguindo o tempo de espera que geralmente temos do anúncio para o envio de novos chips nessa época do ano.

Outro motivo para o impulso alinhado é incentivar os desenvolvedores de software a usar as interfaces de programação de aplicativos para descarregar grande parte do trabalho de inferência e geração, da mesma forma que abordam o acelerador gráfico para obter uma experiência mais suave com tarefas gráficas interativas.

Há muitos desenvolvedores que já utilizam modelos de IA personalizados, como Adobe, Zoom, OBS (no OBS Studio, para streamers) e Microsoft. Mas há uma infinidade de APIs para lidar com o modelo no dispositivo e a interação com o sistema operacional – WindowsML, Intel OpenVINO, integração da Nvidia em seu próprio software (como DLSS no driver gráfico e Broadcast) e muito mais. Ainda está tudo em andamento.

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