Nvidia no tiene la intención de dejar el protagonismo a Microsoft y Qualcomm por la IA en PC. El fabricante americano pretende demostrar la potencia de sus chips gráficos RTX con un nuevo controlador que mejora drásticamente su rendimiento en aplicaciones locales de IA.
El mundo del PC está en plena agitación estos últimos días, tras los recientes anuncios de Microsoft que inauguran la era de los “AI PC”, bajo los auspicios de su nueva etiqueta Copilot+. Estos nuevos tipos de computadoras personales, que integran una multitud de servicios y funciones de inteligencia artificial en el corazón mismo del sistema operativo, prometen revolucionar la forma en que usamos e interactuamos con nuestras PC. Y ya sea que sea un entusiasta temprano, un escéptico empedernido o simplemente un curioso, la diversidad de casos de uso presentados por Microsoft no puede dejarlo indiferente.
Para iniciar esta revolución, la firma de Redmond decidió confiar en primer lugar en procesadores completamente nuevos, diseñados por la estadounidense Qualcomm, los Snapdragon X Elite y X Plus. Estos chips tienen dos características principales: están diseñados según una arquitectura Arm, en lugar de la venerable x86, y contienen una unidad especializada en operaciones vinculadas a iA, la famosa NPU (Neural Processing Unit o Unidad de procesamiento neuronal, en francés), capaz de ofrecer una potencia informática de 45 TOPS, un nivel nunca alcanzado hasta ahora para un procesador de tipo todo en uno (system-on-chip, o SoC para system-on-chip).
Con sus anuncios y el lanzamiento de los PC Copilot+, Microsoft propaga la idea de que la inteligencia artificial está estrechamente vinculada a Qualcomm, Arm y NPU, al menos en el ecosistema Windows. Sin embargo, estos no son los únicos actores ni las únicas tecnologías capaces de ofrecer un alto rendimiento en términos de inteligencia artificial. También hay que tener en cuenta a Nvidia, que diseña y comercializa, desde hace años y mucho antes que otros, componentes particularmente eficaces en este ámbito, a través de su plataforma RTX, que designa tanto las tarjetas gráficas del mismo nombre bien conocidas por los jugadores, gigantes, super- potentes procesadores para servidores y un conjunto de herramientas de software para el desarrollo.
Nvidia R555 Game Ready: un nuevo controlador para impulsar la ejecución local de funciones de IA
Estos son los nuevos tendones de la guerra en la era de las PC con IA que está surgiendo. Ahora que el público en general ha descubierto y adoptado, al menos en parte, herramientas de IA generativa, es hora de trasladar estos servicios de la nube a las máquinas de los usuarios. Este es el propósito de la etiqueta PC Copilot+ y de los procesadores Snapdragon X Series equipados con NPU sobrealimentadas. Pero Nvidia, que se ha consolidado como la actual campeona en términos de componentes de hardware dedicados a la IA, no parece querer quedarse atrás en esta transición y pretende volver a la vanguardia.
En el marco de la conferencia anual de Microsoft dedicada a los desarrolladores, Microsoft Build, el fabricante acaba de anunciar el lanzamiento del controlador Nvidia Game Ready R555 para sus tarjetas gráficas RTX, con promesas de ganancias de rendimiento muy significativas vinculadas a la IA, ya sea para desarrolladores o usuarios. : “Grandes modelos de lenguaje (LLM) […] ahora trabaja hasta tres veces más rápido […] utilizando el nuevo controlador NVIDIA R555 Game Ready.
Para ofrecer este nivel de rendimiento, el nuevo controlador proporciona soporte para dos componentes de software, ONNX Runtime y DirectML, cuya función es doble: acelerar la cadena de procesamiento de las operaciones iA confiando el máximo de cálculos a la GPU en lugar de a la CPU (ONNX Runtime ) y permitir que el sistema operativo (DirectML) vea la GPU como una especie de NPU, de modo que todas las aplicaciones de IA puedan abordarla directamente, sin requerir una implementación específica de tecnologías RTX por parte de los desarrolladores.
Por lo tanto, el objetivo de este controlador es aumentar drásticamente el rendimiento en términos de ejecución local de IA y hacer que la potencia informática de la GPU sea mucho más accesible para los desarrolladores y las aplicaciones. Para respaldar sus afirmaciones, Nvidia publica un pequeño gráfico que muestra las mejoras de rendimiento obtenidas en la inferencia (ejecución, en lugar de entrenamiento) de tres modelos de lenguaje grande (LLM), con el nuevo controlador R555 en comparación con el anterior. De hecho, el progreso parece impresionante, incluso si las mediciones se realizan en una GPU RTX 4090, una tarjeta de gama alta extremadamente cara y poco común.
Teniendo en cuenta que estas cifras las proporciona la propia empresa y que, por tanto, será necesario verificar estos resultados en una situación real, con diferentes modelos de circuitos RTX y aplicaciones de IA que dependen de diferentes LLM, esta comunicación confirma al menos una cosa: Nvidia no quiere contentarse con estar presente en el campo de los servidores y el entrenamiento de modelos de IA, sino que quiere consolidarse como un actor clave en el aspecto de la ejecución de servicios de IA locales, directamente en las máquinas de los usuarios.
Los circuitos RTX ya ofrecen, y desde hace varios años, numerosas aplicaciones concretas basadas en la IA. En los videojuegos, por ejemplo, DLSS reúne un conjunto de técnicas de escalado, generación de imágenes y mejora del renderizado gráfico basadas en el aprendizaje automático (aprendizaje profundo). Lanzada más recientemente, la tecnología Nvidia ACE utiliza modelos de lenguaje grande (LLM) para generar diálogos interactivos en tiempo real con personajes que no son jugadores en los juegos. En el lado creativo, los chips RTX aceleran muchas herramientas de inteligencia artificial en aplicaciones muy populares como Adobe Premiere, DaVinci Resolve o Blender. Y la aplicación Nvidia Broadcast ofrece una gran cantidad de procesamiento en tiempo real para audio y video, e incluso efectos sorprendentes, en PC equipadas con un chip RTX.
Por lo tanto, ya existen muchos usos concretos de la IA en el ecosistema RTX, que aparecieron mucho antes de la locura general por la IA generativa, y el nuevo controlador Game Ready R555 mejorará aún más su funcionamiento. Se trata de una perspectiva interesante, porque los chips de Nvidia podrán impulsar una amplia gama de aplicaciones de inteligencia artificial, más allá de las integradas en Windows con Copilot+. Es de esperar que editores y desarrolladores aprovechen estas herramientas para explotar el poder de los chips RTX en nuevas funciones basadas en IA, tanto en el ámbito de los juegos como en las aplicaciones creativas profesionales, en gráficos, en 3D, en audio y vídeo.
IA con RTX: ¿más potente que las PC Copilot+?
De hecho, los chips gráficos Nvidia RTX ofrecen niveles mucho más altos de rendimiento de inferencia de IA que los procesadores equipados con NPU, ya sea la serie Qualcomm Snapdragon X o los próximos Intel Lunar Lake y AMD Strix. Para hacernos una idea de esta diferencia, el actual Intel Core Ultra alcanza una potencia máxima de 34 billones de operaciones por segundo (TOPS) y los Snapdragon X Elite y X Plus, 45 TOPS, donde una RTX GPU 4050 en versión portátil, la El modelo más pequeño de la gama, alcanza ya los 194 TOPS. Y en cuanto a la monstruosa RTX 4090 en versión de escritorio, ¡se eleva hasta los 1.300 TOPS!
Por lo tanto, estas impresionantes puntuaciones están muy por encima del requisito mínimo de 40 TOPS establecido por Microsoft para reclamar el título de PC Copilot+. Sin embargo, este exceso de potencia no viene sin compensación y tiene el precio de un consumo energético mucho mayor que el de los procesadores equipados con una simple NPU. Y esta brecha en eficiencia energética se está ampliando aún más con los Snapdragon X Series, chips bajo arquitecturas Arm cuya principal característica es precisamente su bajísimo consumo energético.
Si la potencia informática de las GPU RTX de Nvidia les permite abordar sin problemas las aplicaciones de IA más pesadas y exigentes, su consumo de energía no las convierte en los mejores candidatos en el sector de los PC portátiles, en el que la eficiencia energética es un factor tan importante como fuerza.
Un aspecto que Microsoft parece tener en cuenta a la hora de definir su etiqueta Copilot+ para PC, y una de las razones por las que la compañía reserva por el momento este nombre sólo para máquinas equipadas con un procesador Snapdragon X Series, como dice este comunicado. en el anuncio del lunes pasado: “Las primeras PC Copilot+ se lanzarán con Snapdragon X Elite y Snapdragon “.
Sin embargo, la firma añade en el siguiente párrafo: “Pronto se lanzarán nuevas experiencias para PC Copilot+. Pronto estarán disponibles nuevos dispositivos equipados con este procesador combinado con potentes tarjetas gráficas como NVIDIA GeForce RTX y AMD Radeon, lo que hará que las PC Copilot+ sean accesibles a un público aún más amplio”. Por lo tanto, tenemos muy claro que el alcance de los PC denominados Copilot+ va a evolucionar y que las máquinas equipadas con tarjetas gráficas Nvidia RTX podrían obtener el famoso sésamo, siempre que estén asociadas a un procesador central que ahorre energía.
Por lo tanto, si las GPU RTX de Nvidia tienen la suficiente potencia informática necesaria para ejecutar las funciones de IA de Copilot+ localmente, la obtención de la etiqueta escapa a su control y depende completamente de Microsoft, por consideraciones ciertamente más políticas y comerciales que verdaderamente técnicas.
Pero la idea a recordar es la siguiente: si está interesado en nuevos usos de la IA, posee una computadora con una tarjeta gráfica Nvidia RTX y los anuncios de Microsoft sobre las PC Copilot+ lo han sumergido en dudas, tenga la seguridad. Su PC está lejos de ser obsoleta y no hay necesidad de quedarse sin comprar una computadora nueva equipada con un procesador con una NPU para usar nuevas aplicaciones de IA generativa localmente. Si la atención de los medios se centra actualmente en ciertos términos como Arm y NPU, existen otros caminos tecnológicos que son igualmente serios y relevantes para impulsar estos nuevos usos y respaldar la transformación en curso de la informática personal.
