¿Sabías que puedes convertir un procesador AMD de $95 en una tarjeta gráfica de 16 GB para ejecutar aplicaciones de inteligencia artificial en Linux? Descubre cómo lo hizo un usuario de Reddit con un AMD Ryzen 5 4600G.
El nuevo Ryzen 5 5600G (Cezanne) ha sustituido al Ryzen 5 4600G (Renoir) como una de las mejores CPU para juegos. Sin embargo, un truco ha dado nueva vida al Ryzen 5 4600G, transformando la APU económica Zen 2 en una tarjeta gráfica de 16 GB para ejecutar aplicaciones de IA en Linux.
No todo el mundo tiene presupuesto para comprar o alquilar una Nvidia H100 (Hopper) para experimentar con la IA. Con la demanda actual de tarjetas gráficas centradas en la IA, es posible que no puedas acceder a una aunque tengas el dinero. Por suerte, no necesitas una H100 cara, una A100 (Ampere) o una de las mejores tarjetas gráficas para IA. Un Redditor demostró cómo un Ryzen 5 4600G que se vende por 95 dólares puede hacer frente a diferentes cargas de trabajo de IA.
El Ryzen 5 4600G, que salió en 2020, es una APU hexa-core de 12 hilos con núcleos Zen 2 que funcionan con un reloj base y boost de 3,7 GHz y 4,2 GHz. El chip de 65 W también cuenta con una iGPU Radeon Vega con siete unidades de cálculo a 1,9 GHz. Recuerda que las APU no tienen memoria dedicada, sino que comparten la memoria del sistema. Puedes determinar la cantidad de memoria en la BIOS de la placa base. En este caso, el Redditor tenía 32 GB de DDR4 y asignó 16 GB al Ryzen 5 4600G. Normalmente, 16 GB es la cantidad máxima de memoria que se puede dedicar a la iGPU. Sin embargo, algunos informes de usuarios afirman que ciertas placas base ASRock AMD permiten una mayor asignación de memoria, se rumorea que hasta 64GB.
El truco convierte al Ryzen 5 4600G en una «tarjeta gráfica» de 16 GB, haciendo alarde de más memoria que algunas de las últimas tarjetas de la serie GeForce RTX 40 de Nvidia, como la GeForce RTX 4070 o la GeForce RTX 4070 Ti, que están limitadas a 12 GB. Lógicamente, la APU no ofrece el mismo rendimiento que una tarjeta gráfica de gama alta, pero al menos no se quedará sin memoria durante las cargas de trabajo de IA, ya que 16 GB son suficientes para tareas no serias.
La plataforma Radeon Open Compute (ROCm) de AMD no es compatible oficialmente con las APU Ryzen. Terceras empresas, como BruhnBruhn Holding, ofrecen paquetes experimentales de ROCm que funcionan con las APU. Eso significa que las APU pueden funcionar con los marcos PyTorch y TensorFlow, abriendo la puerta a la mayoría del software de IA. Nos preguntamos si los últimos procesadores móviles Ryzen de AMD, como es el caso de los Phoenix que aprovechan la memoria DDR5, pueden funcionar y qué tipo de rendimiento ofrecen.
El Redditor compartió un vídeo en YouTube en el que afirmaba que el Ryzen 5 4600G podía ejecutar una plétora de aplicaciones de IA, como Stable Diffusion, FastChat, MiniGPT-4, Alpaca-LoRA, Whisper, LLM y LLaMA. Lamentablemente, sólo proporcionó demos de Stable Diffusion, un generador de imágenes de IA basado en la introducción de texto. No detalla cómo consiguió que el Ryzen 5 4600G funcionara con el software de IA en su sistema Linux. El YouTuber se ha comprometido a publicar un vídeo completo del proceso de configuración.
En cuanto al rendimiento, el Ryzen 5 4600G solo tardó alrededor de un minuto y 50 segundos en generar una imagen de 512 x 512 píxeles con la configuración predeterminada de 50 pasos. Es un resultado excelente para una APU de 95 dólares y rivaliza con algunos procesadores de gama alta. El autor dice que utilizó memoria DDR4, pero no indica las especificaciones. Aunque el Ryzen 5 4600G admite de forma nativa DDR4-3200, muchas unidades de muestra pueden llegar a DDR4-4000, por lo que sería fascinante ver cómo se escala el rendimiento de la IA con una memoria más rápida.
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El experimento es fantástico para quienes tengan un Ryzen 5 4600G o un Ryzen 5 5600G y quieran jugar con la IA. Para los que no, gastarse 500 dólares en una APU no tiene mucho sentido cuando probablemente se pueda conseguir una tarjeta gráfica discreta que ofrezca mejor rendimiento. Por ejemplo, las tarjetas gráficas Radeon de 16 GB de AMD cuestan a partir de 499 $, y Nvidia acaba de lanzar la GeForce RTX 4060 Ti de 16 GB, que tiene un precio inicial similar.
