Spis treści:
Kluczowe informacje
- Szukaj procesorów z NPU, takich jak Intel Core Ultra lub AMD Ryzen 8040, aby uzyskać możliwości AI.
- Rozważ karty graficzne NVIDIA dla wydajności AI, ale nie zapominaj o serii Radeon od AMD jako budżetowej opcji.
- Dąż do co najmniej 16 GB pamięci RAM DDR5, aby skutecznie uruchamiać lokalne modele AI na swoim komputerze.
Zmagasz się z intensywnym obciążeniem pracy lub wymagającymi projektami pobocznymi? Twój stary laptop może potrzebować aktualizacji, a komputery AI to jedna z opcji. Zanim jednak dokonasz zakupu, musisz rozważyć te kluczowe specyfikacje i cechy.
1. Procesor (CPU)
Najważniejszym czynnikiem przy wyborze procesora zdolnego do obsługi AI jest obecność jednostki przetwarzania neuronowego (NPU). Ten dedykowany sprzęt jest zaprojektowany specjalnie do obsługi zadań AI, odciążając główne rdzenie procesora i chipy graficzne. Procesory Intel Core Ultra i AMD Ryzen 8040 wiodą obecnie prym w przestrzeni x86, oba z wbudowanymi NPU.
Procesory Intel Core Ultra z serii Meteor Lake oferują około 10 tera operacji na sekundę (TOPS) tylko dla NPU, podczas gdy procesory Ryzen 8040 od AMD mają NPU zapewniający 16 TOPS. Może to brzmieć imponująco, ale warto zauważyć, że krajobraz AI szybko ewoluuje. Qualcomm już podniósł poprzeczkę swoimi chipami Snapdragon X Elite i Snapdragon X Plus z wbudowanymi NPU Hexagon, które oferują oszałamiające 45 TOPS.
Procesory Lunar Lake od Intela, które mają zadebiutować w połowie lipca 2024 roku, mają oferować NPU o zdolności 48 TOPS. AMD nie pozostaje w tyle, a jego przyszłe procesory Ryzen AI 300, zapowiedziane na Computex 2024, obiecują wydajność AI na poziomie 50 TOPS.
Jednak surowe liczby TOPS to nie wszystko. Podczas gdy NPU obsługuje zadania dedykowane AI, będziesz potrzebować procesora, który sprosta codziennym wymaganiom obliczeniowym. Szukaj chipów z dobrą równowagą między wydajnością jedno- i wielordzeniową. Procesory Intel Core Ultra 7 i Core Ultra 9 oraz AMD Ryzen 9 8945HS to solidne opcje, które oferują mocną wydajność obliczeniową wraz z możliwościami AI.
2. Karta graficzna (GPU)
DALL-E/www
Jeśli poważnie myślisz o AI, karta graficzna NVIDIA powinna być na szczycie twojej listy. Jej seria RTX, od RTX 2060 do potężnego RTX 4090, ustanowiła złoty standard wydajności AI w sprzęcie konsumenckim. To, co wyróżnia NVIDIA, to ekosystem CUDA i technologie takie jak TensorRT, które zapewniają ogromną przewagę pod względem wsparcia oprogramowania i optymalizacji dla zadań AI.
AMD również poczyniło znaczne postępy dzięki architekturze RDNA, szczególnie w serii Radeon (RX 7000, 6700 XT itp.). Te karty graficzne są zaprojektowane z myślą o przyspieszaniu AI, oferując konkurencyjną wydajność dla lokalnych zadań AI oraz dużych projektów uczenia maszynowego. Choć wciąż nie mają takiego samego poziomu ekosystemu oprogramowania jak NVIDIA, z pewnością warto je rozważyć, zwłaszcza jeśli szukasz opcji przyjaznej dla budżetu, nie rezygnując zbyt wiele z wydajności.
Intel, nowy gracz na rynku dyskretnych kart graficznych, także robi furorę dzięki swoim kartom graficznym Arc. Są szczególnie interesujące, ponieważ są zintegrowane z procesorami Intel Core Ultra, oferując dobrze współpracującą kombinację CPU-GPU, która płynnie obsługuje prace AI. Aplikacja AI Playground jest miłym dodatkiem, ułatwiając nowicjuszom eksplorację AI na ich komputerach.
Z kolei Qualcomm, jego chipy Snapdragon X Elite i Snapdragon X Plus, są wyposażone w wzmocnione zintegrowane GPU Adreno, których celem jest zwiększenie wydajności AI.
Na koniec pamiętaj o zużyciu energii i chłodzeniu. Wysokowydajne zadania AI mogą maksymalnie obciążyć GPU, więc upewnij się, że zasilacz i system chłodzenia w twoim komputerze AI są w stanie obsłużyć wybraną kartę graficzną. Nic nie jest bardziej frustrujące niż ograniczanie wydajności AI, ponieważ komputer nie jest w stanie znieść wydzielanego ciepła.
3. Pamięć RAM
Uruchamianie lokalnych modeli AI, szczególnie dużych modeli językowych (LLM), jest wyjątkowo wymagające pod względem pamięci. Istnieją mieszane sygnały na temat tego, ile pamięci RAM naprawdę potrzebujesz. Choć krążyły pogłoski, że Microsoft może wymagać 16 GB jako minimalnej wartości dla komputerów AI, widzieliśmy przykłady takie jak Dell XPS 13, który ma tylko 8 GB. Nie daj się jednak zwieść; 8 GB prawdopodobnie okaże się niewystarczające do poważnych zadań AI. Zdecydowanie odradzam osiadanie na czymś, co ma mniej niż 16 GB, jeśli poważnie myślisz o uruchamianiu zadań AI lokalnie, a 32 GB lub nawet 64 GB będzie idealne, jeśli budżet na to pozwala.
Innym czynnikiem, o którym warto pamiętać, jest typ pamięci RAM. Zalecam poszukiwanie najnowszych standardów DDR (DDR5, zgodnie z czasem pisania) dla komputerów AI. DDR5 podwaja wydajność DDR4, co znacząco wpływa na szybkość przetwarzania AI.
4. Oprogramowanie
Przy wyborze komputera AI ekosystem oprogramowania jest równie kluczowy jak specyfikacje sprzętowe. Przede wszystkim będziesz chciał upewnić się, że komputer działa na Windows 11 (a być może późniejszymi wersjami Windows). Microsoft intensywnie inwestuje w integrację AI, a funkcje takie jak Windows Copilot i Windows Studio Effects stają się centralnym punktem doświadczeń użytkowników. Eksperymentował też z funkcjami takimi jak Windows Recall, które brzmiały nieco zbyt osobiście dla niektórych osób.
Szukaj też laptopów z dedykowanymi klawiszami Copilot. To pewny znak, że masz do czynienia z prawdziwym komputerem AI.
hodim/Shutterstock
Czy w moim komputerze znajduje się chip AI? Oto jak to sprawdzić
Istnieje kilka prostych opcji, aby sprawdzić, czy twój komputer jest wspierany przez AI. Najłatwiejszą metodą jest użycie Menedżera zadań Windows. Po prostu kliknij prawym przyciskiem myszy na pasku zadań, kliknij Ustawienia paska zadań, a następnie przejdź do zakładki Wydajność. Jeśli zobaczysz NPU obok swojego CPU i GPU, gratulacje – masz komputer z obsługą AI.
Alternatywnie, możesz użyć Menedżera urządzeń, aby uzyskać bardziej szczegółowy obraz. Otwórz go i wyszukaj Intel AI Boost na systemach Intel lub AMD IPU Device na systemach AMD. Obecność któregokolwiek z tych wpisów potwierdza, że twój komputer jest przystosowany do zadań AI.
Warto zauważyć, że jeśli jesteś pewny, że twoje urządzenie powinno mieć NPU, ale nie widzisz go na liście, możesz mieć problem z sterownikami. Aby to rozwiązać, rozważ uruchomienie aktualizacji systemu Windows lub pobranie najnowszych sterowników ze strony producenta.