Processador AMD de $95 se transforma em GPU de 16GB para acelerar software de inteligência artificial

O mais recente Ryzen 5 5600G (Cezanne) substituiu o Ryzen 5 4600G (Renoir) como um dos melhores CPUs para jogos. No entanto, um truque deu nova vida ao Ryzen 5 4600G, transformando o acessível APU Zen 2 em uma placa gráfica de 16GB para executar aplicativos de IA no Linux.

Nem todos têm o orçamento para comprar ou alugar uma Nvidia H100 (Hopper) para experimentar com IA. Com a demanda atual por placas de vídeo voltadas para IA, você pode não conseguir adquirir uma, mesmo se tiver dinheiro. Felizmente, você não precisa de uma H100 cara, uma A100 (Ampere) ou uma das melhores placas de vídeo para IA. Um usuário do Reddit demonstrou como um Ryzen 5 4600G, vendido por $95, pode lidar com várias cargas de trabalho de IA.

O Ryzen 5 4600G, lançado em 2020, é um APU hexa-core com 12 threads, com núcleos Zen 2 que operam com clocks base e de boost de 3,7 GHz e 4,2 GHz. Este chip de 65W também possui uma GPU Radeon Vega com sete unidades de computação, com clock de até 1,9 GHz. Lembre-se de que os APUs não têm memória dedicada, mas compartilham a memória do sistema. Você pode determinar a quantidade de memória no BIOS da placa-mãe. Neste caso, o usuário do Reddit tinha 32GB de DDR4 e alocou 16GB para o Ryzen 5 4600G. Normalmente, 16GB é a quantidade máxima de memória que você pode alocar para a GPU integrada. No entanto, alguns relatos de usuários afirmam que certas placas-mãe AMD ASRock permitem uma alocação de memória mais alta, supostamente até 64GB.

O truque converte o Ryzen 5 4600G em uma “placa gráfica” de 16GB, com mais memória do que alguns dos modelos mais recentes da série GeForce RTX 40 da Nvidia, como o GeForce RTX 4070 ou GeForce RTX 4070 Ti, que têm 12GB de memória. Logicamente, o APU não oferece o mesmo desempenho que uma placa gráfica de alta qualidade, mas pelo menos não ficará sem memória durante as cargas de trabalho de IA, pois 16GB é mais do que suficiente para tarefas não tão complexas.

A plataforma Radeon Open Compute (ROCm) da AMD não oferece suporte oficial para APUs Ryzen. Empresas de terceiros, como a BruhnBruhn Holding, oferecem pacotes experimentais do ROCm que funcionam com APUs. Isso significa que APUs podem funcionar com estruturas como PyTorch e TensorFlow, abrindo caminho para a maioria dos softwares de IA. Fica a dúvida se os chips móveis Ryzen mais recentes da AMD, como o Phoenix que utiliza memória DDR5, podem funcionar e qual tipo de desempenho eles proporcionam.

O usuário do Reddit compartilhou um vídeo no YouTube afirmando que o Ryzen 5 4600G poderia executar uma variedade de aplicativos de IA, incluindo Stable Diffusion, FastChat, MiniGPT-4, Alpaca-LoRA, Whisper, LLM e LLaMA. Infelizmente, ele forneceu apenas demonstrações para o Stable Diffusion, um gerador de imagens de IA com base em entrada de texto. Ele não detalhou como conseguiu fazer o Ryzen 5 4600G funcionar com o software de IA em seu sistema Linux. O YouTuber prometeu lançar um vídeo detalhado do processo de configuração.

Em relação ao desempenho, o Ryzen 5 4600G levou apenas cerca de um minuto e 50 segundos para gerar uma imagem de 512 x 512 pixels com as configurações padrão de 50 etapas. É um excelente resultado para um APU de $95 e rivaliza com alguns processadores de alta qualidade. O autor disse que usou memória DDR4, mas não listou as especificações. Embora o Ryzen 5 4600G suporte nativamente DDR4-3200, muitas unidades podem alcançar DDR4-4000, então seria interessante ver como o desempenho de IA se relaciona com uma memória mais rápida.

A experiência é fantástica para aqueles que possuem um Ryzen 5 4600G ou Ryzen 5 5600G e desejam experimentar a IA. Para aqueles que não o possuem, gastar $500 em uma construção com APU não faz muito sentido quando você pode provavelmente obter uma placa de vídeo discreta que oferece melhor desempenho. Por exemplo, as placas gráficas Radeon de 16GB da AMD começam em $499, e a Nvidia lançou recentemente a GeForce RTX 4060 Ti de 16GB, que tem um preço inicial semelhante. Com informações do Tomshardware.