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O termo AI PCs começou a ser bastante difundido desde o segundo semestre de 2023. Empresas como Intel, Microsoft, Samsung e mais fabricantes colocaram no mercado notebooks equipados com processadores com NPU integrada, vendendo os produtos como ideais para quem realiza atividades utilizando inteligência artificial.
Entretanto, a NVIDIA atesta que estes modelos podem não ser tão poderosos quanto tem sido divulgado, e que os tradicionais notebooks com placas de vídeo dedicadas são não apenas suficientes, mas ainda mais potentes que os AI PCs. Entenda o caso.
O que são AI PCs?
Conforme definição da Microsoft, um AI PC é um notebook equipado com um chip contendo CPU, GPU e NPU (sigla para Neural Processing Unity ou Unidade de Processamento Neural) dedicada para atividades de inteligência artificial.
O conceito começou a ser divulgado pela Intel, com o lançamento da família de processadores Core Ultra. Na teoria, estes modelos teriam maior capacidade para rodar aplicativos e serviços de IA do que os modelos tradicionais. Assista a nosso vídeo sobre o lançamento destes processadores, diretamente de Nova York:
Basicamente, as cargas de trabalho de atividades de IA, como efeitos de videochamadas, geração de imagens e mais, saem da CPU e GPU e são processadas pela NPU. Ter um processador com NPU também proporciona melhor aprendizado de máquina, haja vista que ele compreende a forma de uso e aprimora as configurações para que o melhor desempenho seja entregue.
A AMD e Qualcomm também possuem processadores voltados para atividades de inteligência artificial mas, de longe, a Intel é a empresa que está mais presente neste mercado, tendo fechado parcerias com empresas como ASUS, Samsung e a própria Microsoft para que notebooks com processadores Intel Core Ultra sejam vendidos em todo o mundo.
Diferenças entre CPU e GPU
A principal diferença entre uma CPU e a GPU são as atividades às quais são destinadas. A CPU — ou Unidade Central de Processamento — é focada em executar as atividades gerais de um computador, como rodar o próprio sistema operacional e todos os seus aplicativos. Ela é comumente definida como o “cérebro” de um computador e, sem isso, ele nem ao menos funcionaria: ela se ocupa desde a navegação na web até a elaboração de planilhas.
A GPU chega para para dar o apoio que a CPU precisa ao cuidar de atividades mais complexas, executando atividades gráficas de forma eficiente. Sendo a sigla para Unidade de Processamento Gráfico (e popularmente conhecida como placa de vídeo), a GPU acelera o processamento de imagens por meio de milhares de núcleos menores e mais especializados, que trabalham em conjunto para oferecer desempenho massivo.
Muitos processadores, principalmente os voltados para notebooks, contam com uma GPU integrada, mas não há como negar que uma GPU dedicada faz toda diferença em em atividades onde o processamento de imagem é mais intensivo. A GPU pode direcionar todo o seu poder em tarefas específicas, como jogos e até mesmo a renderização de conteúdo em alta qualidade, o que aumenta o poder de processamento e facilita a execução de atividades robustas do computador que estiver instalada.
Ter um computador com uma GPU dedicada é sinônimo de que você terá uma máquina potente e voltada para atividades de alto desempenho. Apesar disso, alguns computadores da categoria intermediária sem GPU dedicada estão conseguindo entregar potência necessária até mesmo para quem não trabalha na criação de conteúdo ou em projetos que demandam alto desempenho gráfico.
Benchmarks
De volta à crítica da NVIDIA sobre a tendência de AI PCs no mercado, a empresa realizou testes com AI PCs e até mesmo um MacBook com processador M3 Max da Apple para demonstrar a superioridade das suas GPUs em cargas com IA. A empresa concluiu que processadores de fabricantes como Intel, AMD e Qualcomm possuem capacidade para realizar apenas atividades mais básicas de IA, enquanto as GPUs RTX da NVIDIA são capazes de processar todas as tarefas de IA com mais qualidade e rapidez.
Para comprovar suas falas, a empresa comandada por Jensen Huang usou os softwares Stable Diffusion, Arnold, Blender, Chaos V-ray, Octane, Adobe Premier Pro Enhance Speech, DaVinci Resolve e ON1 Resize. O presidente ressalta que os 10 aos 45 TOPS de desempenho vistos em processadores modernos da Intel, AMD, Apple e Qualcomm (com NPU) são o suficiente para apenas o “básico” das cargas de trabalho de inteligência artificial.
Quando colocado a testes contra computadores com placas de vídeo RTX 4090 e RTX 4050, o MacBook Pro com M3 Max teve um desempenho 7x menor ao ser comparado com um computador com placa de vídeo RTX 4090 da NVIDIA. O computador que não faz parte da categoria de AI PCs também entregou um desempenho 2,5x mais rápido na edição de vídeo no DaVinci Resolve. Confira:
A NVIDIA ressalta que por estarem há mais tempo no mercado, os computadores equipados com placas de vídeo RTX possuem suporte para mais de 500 aplicativos de IA. Um ponto a ser melhorado pela Intel e mais empresas é dar utilidade para seus processadores Core Ultra, principalmente aqueles que contam apenas com uma placa de vídeo integrada, também fabricada pela empresa.
Os sistemas da NVIDIA são geralmente mais poderosos, com GPUs GeForce RTX atingindo algo entre 100 a 1300 TOPS, em comparação com 40 TOPS de desempenho dos AI PCs. A grande dúvida é como as concorrentes irão trazer reais benefícios para seus usuários com estes processadores com a famosa NPU.
A linha Galaxy Book4 fez isso ao entregar efeitos em videochamadas e melhor eficiência energética, o que entrega uma maior duração de bateria. Mas o que vem em seguida?
NVIDIA diz que AI PCs já existiam
O grande resumo nesta história toda é que a NVIDIA quer deixar claro que os AI PCs já existiam, antes mesmo dos processadores com NPU serem lançados no mercado.
A Microsoft ressalta que, para ser considerado um AI PC, o notebook precisa ter um processador com uma NPU. Com este contexto, por mais que tenha uma placa de vídeo de alto desempenho e consiga realizar as atividades com o mesmo ou maior desempenho que um notebook com NPU, o mesmo ainda não seria um AI PC.
E vale lembrar que ferramentas de IA mais famosas atualmente ainda precisam de internet para funcionar. É o caso do Copilot, da Microsoft: apesar de ter aptidão para trocar algumas configurações do Windows, a conexão com a internet ainda é necessária. O Windows Copilot não pode ser rodado via GPU, independente da marca do notebook.
Ou seja: a ideia de apresentar computadores para IA é apenas uma boa estratégia de mercado, mas estes modelos já existiam antes de se falar nesta definição. O único ponto não comentado pela NVIDIA é que placas de vídeo da série RTX 4090 podem exigir uma alta demanda energética, algo que nem sempre dá certo em ultrabooks.
O Showmetech prepara um teste especial para provar se as falas da NVIDIA realmente são verdade, então não deixe de acompanhar nossos textos.
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Revisado por Glauco Vital em 10/5/24.
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