Em evento fechado para a imprensa estrangeira, a NVIDIA demonstrou uma série de funcionalidades de IA de suas placas GeForce RTX domésticas
. Segundo a empresa, suas GPUs são muito superiores aos AI PCs
em cargas de trabalho de IA, e que as NPUs com 10 a 45 TOPS, da AMD
, Intel
e Qualcomm
, são suficientes apenas para tarefas básicas.

As demonstrações cobriram uma série de cenários, como upscaling
, geração de imagens por GenAI e desenvolvimento de códigos assistido por IA
. Ao longo dos comparativos, mesmo os chips mais modernos eram incapazes de realizar algumas dessas tarefas, ou as executavam apenas em níveis extremamente básicos.

Comparando o desempenho em Stable Diffusion, Blender e Adobe
Premier Pro, os Apple
Macbook Pro com chip M3 Max
tiveram desempenho médio de 50% a 100% abaixo de notebooks equipados com GPUs GeForce RTX 4050
, as mais básicas do segmento. Já modelos com GPUs RTX 4090
superaram os topo de linha da Apple em até 7x dependendo da tarefa.

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Consumo energético muito maior

Contudo, o maior problema desse cenário é que o foco da concorrência no segmento de IA é, mais que desempenho, entregar eficiência energética. Os AI PCs, acima de tudo, estão realizando tarefas de IA com consumo baixíssimo
, em TDPs pouco acima de 30 W, enquanto apenas uma RTX 4090 mobile pode chegar a 150 W.

Explore how the direct reward fine-tuning (DRaFT) method enhances text-to-image diffusion models to align better with diverse, complex prompts.

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pic.twitter.com/OCmfmBv1aA

— NVIDIA AI Developer (@NVIDIAAIDev) April 26, 2024

Para um usuário doméstico, essa diferença pode não ser tão perceptível na conta de energia por estar diluída entre todos os outros dispositivos da casa. No entanto, em aplicações corporativas com altíssimo volume de equipamentos trabalhando com processamento de IA, o consumo maior irá, fatalmente, influenciar no custo de operação.

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