El nuevo Ryzen 5 5600G (Cezanne) reemplazó al Ryzen 5 4600G (Renoir) como una de las mejores CPU para juegos. Sin embargo, un truco le ha dado nueva vida al Ryzen 5 4600G, transformando la económica APU Zen 2 en una tarjeta gráfica de 16 GB para ejecutar aplicaciones de IA en Linux.
No todo el mundo tiene que hacer un presupuesto para comprar o alquilar una Nvidia H100 (Hopper) para experimentar con la IA. Con la demanda actual de tarjetas gráficas enfocadas en IA, es posible que no pueda acceder a una, incluso si tiene el dinero. Afortunadamente, no necesita un costoso H100, un A100 (amperio) o una de las mejores tarjetas gráficas para IA. Un usuario de Reddit demostró cómo un Ryzen 5 4600G de venta minorista por $95 puede abordar diferentes cargas de trabajo de IA.
El Ryzen 5 4600G, que salió a la venta en 2020, es una APU de 12 hilos de núcleo hexa 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 tiene una iGPU Radeon Vega con siete unidades de cómputo con una frecuencia de hasta 1,9 GHz. Recuerde que las APU no tienen memoria dedicada sino que comparten la memoria del sistema. Puede determinar la cantidad de memoria dentro del BIOS de la placa base. En este caso, el Redditor tenía 32 GB de DDR4 y asignó 16 GB al Ryzen 5 4600G. Por lo general, 16 GB es la cantidad máxima de memoria que puede dedicar a la iGPU. Sin embargo, algunos informes de usuarios afirman que ciertas placas base ASRock AMD permiten una mayor asignación de memoria, según los rumores, hasta 64 GB.
El truco convierte el Ryzen 5 4600G en una «tarjeta gráfica» de 16 GB, con más memoria que algunas de las últimas SKU 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 admite oficialmente las APU Ryzen. Empresas de terceros, como BruhnBruhn Holding, ofrecen paquetes experimentales de ROCm que funcionarán con APU. Eso significa que las APU pueden funcionar con los marcos PyTorch y TensorFlow, lo que abre la puerta a la mayoría del software de IA. Nos preguntamos si los chips Ryzen móviles más recientes de AMD, como Phoenix que aprovecha la memoria DDR5, pueden funcionar y qué tipo de rendimiento brindan.
El Redditor compartió un video de YouTube que afirma que el Ryzen 5 4600G podría ejecutar una gran cantidad de aplicaciones de IA, incluidas Stable Diffusion, FastChat, MiniGPT-4, Alpaca-LoRA, Whisper, LLM y LLaMA. Desafortunadamente, solo proporcionó demostraciones de Stable Diffusion, un generador de imágenes de IA basado en la entrada de texto. No detalla cómo logró que el Ryzen 5 4600G funcionara con el software de IA en su sistema Linux. El YouTuber se comprometió a publicar un video 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 y compite con algunos procesadores de gama alta. El autor dijo que usó memoria DDR4 pero no enumeró las especificaciones. Aunque el Ryzen 5 4600G es compatible de forma nativa con DDR4-3200, muchas muestras pueden llegar a DDR4-4000, por lo que sería fascinante ver cómo se escala el rendimiento de la IA con una memoria más rápida.
El experimento es fantástico para aquellos que tienen un Ryzen 5 4600G o Ryzen 5 5600G y quieren jugar con la IA. Para aquellos que no lo hacen, gastar $500 en una APU no tiene mucho sentido cuando probablemente puedas obtener una tarjeta gráfica discreta que ofrezca un mejor rendimiento. Por ejemplo, las tarjetas gráficas Radeon de 16 GB de AMD comienzan en $499, y Nvidia lanzó recientemente la GeForce RTX 4060 Ti de 16 GB, que tiene un precio inicial similar.