NVidia democratizza l'IA con le GPU RTX 500 e 1000 Ada Generation: che significa

In occasione dell’edizione di quest’anno del Mobile World Congress (MWC) di Barcellon, NVidia ha portato le sue ultime due novità: le GPU per notebook RTX 500 e RTX 1000 Ada Generation, basate sull’architettura Ada Lovelace.

L’intento primario di NVidia sembra essere quello di democratizzare l’intelligenza artificiale permettendone l’utilizzo in ambito locale anche sui PC entry-level. Chi dispone di sistemi di fascia più bassa, anche senza arrivare alle specifiche minime dei PC AI definite da Microsoft, non è di fatto in grado di servirsi id modelli generativi senza appoggiarsi alle risorse disponibili sul cloud. Anche Fooocus, una delle più efficaci applicazioni che rendono cosa del passato i programmi di fotoritocco e di editing delle immagini, richiede almeno la presenza di una scheda grafica NVidia RTX 3xxx/4xxx, preferibilmente con 8 GB di VRAM. Ed è anche poco rispetto ai requisiti molto più stringenti di altre soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.

Cosa sono davvero le GPU NVidia RTX 500 e 1000 Ada Generation

NVidia osserva che la prossima generazione workstation mobili basate su GPU Ada Generation, tra cui le nuove RTX 500 e 1000, includerà sia un’unità di elaborazione neurale (NPU), come componente della CPU, sia la GPU NVidia RTX. Le GPU RTX 500 e RTX 1000 sono dotate di un’unità di elaborazione neurale (NPU) per coadiuvare le elaborazioni IA. Inoltre, ciascuna GPU è equipaggiata con 2048-2560 CUDA core e 64-80 core Tensor, così da gestire i flussi di lavoro IA più complessi: si parla di prestazioni che si attestano intorno ai 154-193 TOPS.

I nuovi prodotti stanno suscitando grazie attenzione non tanto perché costituiscono un ampliamento della serie NVidia RTX Ada Generation annunciata nel 2023, ma proprio perché sono destinate ai notebook meno costosi.

Le macchine equipaggiate con una “semplice” RTX 500, secondo NVidia, offrono prestazioni fino a 14 volte migliori rispetto alle configurazioni basate solo su CPU, con i modelli come Stable Diffusion. Il balzo in avanti, sul piano delle performance, è fino a 3 volte nelle attività di modifica delle foto e fino a 10 volte nel rendering grafico 3D basato su IA.

Appare chiaro, comunque, che le applicazioni tipiche per le nuove GPU RTX 500 e RTX 1000 avranno a che fare con l’applicazione di effetti IA di qualità durante le videoconferenze, con l’upscaling video e l’accelerazione nativa delle applicazioni basate sui vari modelli generativi.

Utilizzando un video editor, ad esempio, si può ricorrere all’IA per semplificare compiti come la rimozione del rumore di fondo; i designer grafici possono aumentare la risoluzione delle immagini senza perdita di qualità, i professionisti possono gestire videoconferenze e streaming di qualità mentre si trovano in movimento.

I due modelli di GPU appena annunciati saranno presentati sul mercato in primavera. Debutteranno sulle workstation mobili di produttori come Dell, HP, Lenovo e MSI.

La serie completa delle schede NVidia RTX sostiene le applicazioni di intelligenza artificiale in ambito locale

Per gli utenti interessati a sfruttare l’IA per rendering avanzati, flussi di lavoro che coinvolgono data science e deep learning, NVIDIA offre le GPU per laptop RTX 2000, 3000, 3500, 4000 e 5000 Ada Generation.

Chi crea contenuti 3D può usare il meccanismo di denoising e il sistema deep learning super sampling (DLSS) per visualizzare rendering fotorealistici in tempo reale. Le aziende possono addestrare modelli che “conoscono” i loro dati e aiutano ad estrarre informazioni utili ricorrendo a interfacce simili a chatbot, utilizzando LLM (Large Language Models).