Jeśli kupujesz komputer z AI, oto 4 parametry, które musisz porównać

Istotne aspekty

  • Skoncentruj się na procesorach z dedykowanymi jednostkami NPU (Neural Processing Unit), takich jak modele Intel Core Ultra lub AMD Ryzen serii 8040, które zapewniają wsparcie dla sztucznej inteligencji.
  • Rozważ karty graficzne NVIDIA, które oferują doskonałą wydajność w obliczeniach AI, lecz nie pomijaj serii Radeon od AMD jako konkurencyjnej cenowo alternatywy.
  • Upewnij się, że Twój komputer ma minimum 16 GB pamięci operacyjnej RAM typu DDR5, co jest kluczowe dla efektywnego działania lokalnych modeli sztucznej inteligencji.

Czy zmagasz się z dużym obciążeniem pracą lub angażującymi projektami? Być może Twój obecny laptop potrzebuje odświeżenia, a komputery z funkcjami AI stanowią interesujące rozwiązanie. Zanim jednak zdecydujesz się na konkretny model, warto przeanalizować istotne specyfikacje techniczne i cechy.

1. Centralna jednostka obliczeniowa (CPU)

Najważniejszym kryterium przy wyborze procesora, który poradzi sobie z zadaniami AI, jest obecność jednostki NPU. Ten wyspecjalizowany podzespół został zaprojektowany z myślą o przyspieszaniu obliczeń związanych ze sztuczną inteligencją, odciążając jednocześnie główne rdzenie procesora i układ graficzny. Aktualnie przodują w tym aspekcie procesory Intel Core Ultra oraz AMD Ryzen z serii 8040, które oferują wbudowane jednostki NPU.

Procesory Intel Core Ultra, należące do serii Meteor Lake, osiągają wydajność około 10 tera operacji na sekundę (TOPS) wyłącznie dla NPU, natomiast jednostki NPU w procesorach AMD Ryzen serii 8040 osiągają 16 TOPS. Chociaż te wartości są imponujące, warto pamiętać, że technologia AI szybko się rozwija. Firma Qualcomm wprowadziła na rynek układy Snapdragon X Elite i Snapdragon X Plus z wbudowanymi jednostkami NPU Hexagon, oferującymi aż 45 TOPS.

Firma Intel planuje wprowadzić na rynek procesory Lunar Lake w połowie lipca 2024 roku, obiecując NPU o wydajności 48 TOPS. AMD również nie pozostaje w tyle, zapowiadając przyszłe procesory Ryzen AI 300, które mają osiągać wydajność na poziomie 50 TOPS.

Niemniej jednak, sama liczba TOPS to nie wszystko. NPU, choć dedykowane do zadań AI, wymaga wsparcia procesora, który poradzi sobie z codziennymi zadaniami obliczeniowymi. Szukaj układów, które charakteryzują się równowagą pomiędzy wydajnością w zadaniach jedno- i wielordzeniowych. Procesory Intel Core Ultra 7 i Core Ultra 9 oraz AMD Ryzen 9 8945HS stanowią solidny wybór, oferując moc obliczeniową w połączeniu z funkcjonalnościami AI.

2. Karta graficzna (GPU)

DALL-E/www

Jeśli poważnie myślisz o pracy z AI, to karta graficzna NVIDIA powinna być na szczycie Twojej listy. Seria RTX, od modeli RTX 2060 aż po high-endowe RTX 4090, wyznacza standardy wydajności w obszarze AI na poziomie konsumenckim. To, co wyróżnia firmę NVIDIA, to ekosystem CUDA i technologie takie jak TensorRT, które zapewniają ogromną przewagę w zakresie wsparcia oprogramowania i optymalizacji dla zadań AI.

Firma AMD również poczyniła znaczne postępy dzięki architekturze RDNA, szczególnie w kartach graficznych z serii Radeon (RX 7000, 6700 XT i inne). Te układy graficzne są projektowane z myślą o przyspieszaniu obliczeń AI, oferując konkurencyjną wydajność dla lokalnych zadań AI i dużych projektów z zakresu uczenia maszynowego. Pomimo że wciąż nie oferują równie rozbudowanego ekosystemu oprogramowania jak NVIDIA, warto je rozważyć, szczególnie jeśli poszukujesz opcji budżetowej, która nie odbiega znacząco pod względem wydajności.

Firma Intel, jako nowy gracz na rynku dedykowanych kart graficznych, zdobywa popularność za sprawą swoich układów graficznych Arc. Są one szczególnie atrakcyjne ze względu na integrację z procesorami Intel Core Ultra, zapewniając spójne połączenie CPU i GPU, które efektywnie realizuje zadania AI. Dedykowana aplikacja AI Playground stanowi wartościowe uzupełnienie, ułatwiając początkującym użytkownikom eksplorację możliwości AI na ich komputerach.

Natomiast firma Qualcomm oferuje w swoich układach Snapdragon X Elite i Snapdragon X Plus wzmocnione zintegrowane GPU Adreno, które mają na celu zwiększenie wydajności AI.

Należy również pamiętać o zapotrzebowaniu na energię i odpowiednim chłodzeniu. Obciążające obliczenia AI mogą intensywnie wykorzystywać GPU, dlatego upewnij się, że zasilacz i system chłodzenia komputera AI są w stanie sprostać wybranej karcie graficznej. Ograniczanie wydajności AI z powodu niewystarczającego chłodzenia jest bardzo frustrujące.

3. Pamięć operacyjna (RAM)

Uruchamianie lokalnych modeli AI, szczególnie dużych modeli językowych (LLM), jest bardzo wymagające pod względem pamięci. Istnieją różne opinie na temat tego, ile pamięci RAM jest faktycznie potrzebne. Pomimo spekulacji, że Microsoft może wymagać 16 GB jako minimum dla komputerów AI, na rynku dostępne są modele takie jak Dell XPS 13, który oferuje jedynie 8 GB. Jednak 8 GB może okazać się niewystarczające w przypadku zaawansowanych zadań AI. Jeśli poważnie myślisz o lokalnym wykorzystaniu AI, zdecydowanie zalecane jest zainwestowanie w co najmniej 16 GB, a 32 GB lub 64 GB będzie optymalne, jeśli pozwalają na to możliwości finansowe.

Kolejnym istotnym czynnikiem jest typ pamięci RAM. W przypadku komputerów AI zaleca się najnowsze standardy DDR (DDR5 w momencie pisania tego tekstu). DDR5 oferuje dwukrotnie wyższą wydajność niż DDR4, co ma kluczowy wpływ na szybkość przetwarzania danych AI.

4. Oprogramowanie

Przy wyborze komputera AI, równie ważny jak specyfikacja sprzętowa jest ekosystem oprogramowania. Przede wszystkim, upewnij się, że komputer działa pod kontrolą systemu Windows 11 (lub nowszej wersji). Microsoft intensywnie inwestuje w integrację AI, a funkcje takie jak Windows Copilot i Windows Studio Effects stanowią coraz bardziej istotny element doświadczenia użytkownika. Firma eksperymentowała również z funkcjami, takimi jak Windows Recall, które budziły pewne obawy dotyczące prywatności.

Warto również zwrócić uwagę na laptopy wyposażone w dedykowane klawisze Copilot. Jest to wyraźny sygnał, że mamy do czynienia z urządzeniem z wbudowanymi funkcjami AI.

hodim/Shutterstock

Jak sprawdzić, czy mój komputer ma chip AI?

Istnieje kilka prostych sposobów na zweryfikowanie, czy Twój komputer oferuje wsparcie dla AI. Najłatwiejszym z nich jest skorzystanie z Menedżera zadań systemu Windows. Kliknij prawym przyciskiem myszy na pasku zadań, wybierz „Ustawienia paska zadań”, a następnie przejdź do zakładki „Wydajność”. Jeśli obok procesora CPU i GPU widoczny jest element NPU, oznacza to, że Twój komputer jest wyposażony w funkcje AI.

Inną metodą jest skorzystanie z Menedżera urządzeń, który dostarcza bardziej szczegółowych informacji. Po otwarciu Menedżera, poszukaj wpisu „Intel AI Boost” w systemach Intel lub „AMD IPU Device” w systemach AMD. Obecność któregokolwiek z tych wpisów potwierdza, że Twój komputer jest przystosowany do zadań związanych z AI.

Warto dodać, że jeśli masz pewność, iż Twoje urządzenie powinno być wyposażone w NPU, ale nie widzisz go na liście, problemem mogą być sterowniki. W takim przypadku zaleca się przeprowadzenie aktualizacji systemu Windows lub pobranie najnowszych sterowników ze strony producenta.