Далеко не каждый пользователь может себе позволить купить видеокарту NVIDIA H100 с целью проведения экспериментов в области искусственного интеллекта. Вообще, даже если у вас есть на руках нужная сумма, то вы вряд ли сможете найти нечто подобное в продаже, поскольку спрос превышает предложение. Журналисты отмечают, что благодаря такому высокому ажиотажу Дженсен Хуанг получает огромную прибыль, вот только не обязательно иметь на руках огромную сумму денег, ведь решить вопрос поможет процессор за 100 долларов. Так, на Reddit появилось видео, в рамках которого один из пользователей продемонстрировал работу процессора Ryzen 5 4600G в популярных алгоритмах для обработки ИИ.
Напомним, Ryzen 5 4600G был выпущен в 2020 году и представляет собой 6-ядерный камень с возможностью обработки двенадцати потоков. Он основан на архитектуре Zen 2 и способен разгоняться до 4.2 ГГц, потребляя всего 65 Вт. Важным преимуществом данного процессора стал интегрированный графический чип Radeon Vega, состоящей из семи вычислительных блоков и работающей на тактовой частоте до 1.9 ГГц. Для работы встроенной графики не выделяется отдельная память, а в результате вам потребуется указать количество системной памяти, которой вы готовы пожертвовать. Объем выделенной памяти можно настроить в BIOS материнской платы. Ну а поскольку у автора видео на Reddit было 32 Гб оперативной памяти DDR4, то он решил отдать на видеокарту сразу 16 Гб. Как правило, 16 Гб – это максимальный объём, который можно выделить для встроенной графики. Тем не менее описываются случаи, когда некоторые материнские платы ASRock на базе процессоров AMD позволяют выделять даже большие объёмы, вплоть до 64 Гб.
После таких манипуляций пользователь получил Ryzen 5 4600G с довольно перспективной виртуальной видеокартой с объёмом доступной памяти в 16 Гб, что даже больше, чем у большинства актуальных геймерских продуктов NVIDIA (например, GeForce RTX 4070 и GeForce RTX 4070 Ti ограничены 12 Гб памяти). Нет никаких сомнений, что производительность встроенной графики не может сравниться с указанными выше дискретными видеокартами, но в данном случае важно лишь то, что памяти у системы оказалось достаточно для эффективной работы с ИИ-нагрузками. Несмотря на то что официально платформа AMD Radeon Open Compute (ROCm) не поддерживает интегрированные чипы Ryzen, существуют сторонние решения, такие как BruhnBruhn Holding, которые предлагают экспериментальные пакеты ROCm для совместной работы с интегрированными чипами. Это открывает путь к использованию популярных платформ, таких как PyTorch и TensorFlow, а значит экспериментальный Ryzen 5 4600G в деле.
Энтузиаст поделился роликом на YouTube, в котором демонстрируется, что процессор успешно запускает различные приложения ИИ, включая Stable Diffusion, FastChat, MiniGPT-4, Alpaca-LoRA, Whisper, LLM и LLaMA. К сожалению, представлены только демонстрации для Stable Diffusion – приложения для генерации изображений с использованием искусственного интеллекта. Детали интеграции Ryzen 5 4600G с программным обеспечением ИИ в системе на базе Linux не уточняются. Автор обещает подготовить подробное видео, демонстрирующее процесс установки и настройки. Что до реальной производительности видеокарты на основе Ryzen 5 4600G, то решение справляется с созданием изображения разрешением 512 x 512 пикселей и 50 шагами за 1 минуту и 50 секунд с настройками по умолчанию. Это весьма впечатляющий результат для процессора стоимостью 95 долларов, который может конкурировать с некоторыми более дорогими и производительными моделями. Автор не указал точные характеристики используемой памяти DDR4. Несмотря на то что Ryzen 5 4600G официально поддерживает до 3200 МГц, многие образцы способны работать на более высоких частотах (например, 4000 МГц). А значит было бы интересно оценить, как изменится производительность ИИ с использованием более скоростной памяти.
Эксперты отмечают, что эксперимент может нести реальную пользу для владельцев процессоров Ryzen 5 4600G или Ryzen 5 5600G, которые хотят собрать систему для работы с ИИ. Ну а для тех, кто не планирует подобные эксперименты, вложение 500 долларов в крайне сомнительную конфигурацию может оказаться нецелесообразным, учитывая возможность приобретения дискретной видеокарты, которая предоставит более высокую производительность. Например, в США можно встретить в продаже видеокарты AMD Radeon с 16 Гб видеопамяти за 500 долларов и дороже. Кроме того, NVIDIA недавно представила модель GeForce RTX 4060 Ti, которая также стоит 500 долларов и имеет на борту 16 Гб видеопамяти. Система на основе подобных видеокарт станет более универсальной, но и более дорогой.
