要求の厳しいワークロードやリソースを大量に消費するサイド プロジェクトに対処するのが困難ですか?古いラップトップにはハードウェアのアップグレードが必要な場合があります。専用の AI コンピューターが選択肢の 1 つです。ただし、購入する前に、これらの重要な仕様と機能を考慮する必要があります。
人工知能専用のコンピューターを購入するには、パフォーマンスに影響を与える仕様と、人工知能のタスクを処理する能力に関する多くの正確な知識が必要です。プロセッサー、グラフィックス カード (GPU)、ランダム アクセス メモリ (RAM) などの適切なコンポーネントを選択すると、複雑なアプリケーションやモデルを実行する際のコンピューターの有効性と効率に大きな影響を与える可能性があります。確認する 人工知能における転移学習とは何ですか?また、それはどのように機能しますか?
クイックリンク
1. プロセッサー
AI プロセッサーで探すべき重要な要素は、ニューラル プロセッシング ユニット (NPU) が含まれているかどうかです。これらの専用デバイスは、AI 処理負荷を処理するように特別に設計されており、メイン プロセッサ コアやグラフィックス チップの負担を軽減します。 Intel の Core Ultra シリーズと AMD の Ryzen 8040 シリーズ プロセッサは現在、x86 アーキテクチャで群をリードしており、どちらも統合されたニューラル プロセッシング ユニットを備えています。
Intel の Meteor Lake ファミリの Core Ultra プロセッサは、NPU ごとに 10 秒あたり約 8040 テラ演算 (TOPS) を実現しますが、AMD の Ryzen 16 プロセッサには 45 TOPS の NPU が搭載されています。これは印象深いように聞こえるかもしれませんが、AI の状況が急速に進化していることは注目に値します。クアルコムはすでにSnapdragonでハードルを上げている
通知：TOPS値が大きいほど容量が大きくなります。 NPUユニット 短時間で計算を実行できるため、より多くのデータをより速く処理できます。
魔法使いという噂がある IntelのLunar Lakeは、2024 年 48 月中旬にリリースされ、約 300 TOPS を実現する有能なニューラル プロセッシング ユニットを備えています。 Computex 2024 でリリースされた次世代 Ryzen AI 50 プロセッサーは XNUMX TOPS の AI パフォーマンスを約束しているため、AMD もこの分野から遠くありません。
しかし、TOPS の生の数字がすべてではありません。 NPU は AI 固有のタスクを処理しますが、日常のコンピューティング ニーズに対応できるプロセッサーも必要になります。シングルコアとマルチコアのパフォーマンスのバランスが取れたプロセッサを探してください。 Intel Core Ultra 7 および Core Ultra 9 プロセッサーは、AMD の Ryzen 9 8945HS とともに、AI 機能とともに強力な全体的なコンピューティング パフォーマンスを提供する強力なオプションです。
2.グラフィックスカード
AI について真剣に考えている場合は、NVIDIA GPU をリストの最上位に置く必要があります。 RTX 2060 から最先端の RTX 4090 までの RTX シリーズは、コンシューマー ハードウェアにおける AI パフォーマンスのゴールド スタンダードを確立しました。 NVIDIA の製品を際立たせているのは、CUDA エコシステムと TensorRT などのテクノロジーであり、ソフトウェア サポートと AI ワークロードの最適化の点で大きな利点を提供します。
AMD は、特に Radeon シリーズ (RX 7000、6700 XT など) において、RDNA アーキテクチャでも大きな進歩を遂げました。これらの GPU は AI アクセラレーションを念頭に設計されており、ローカル AI ワークロードや大規模な機械学習タスクに対して競争力のあるパフォーマンスを提供します。ソフトウェア互換性はまだ NVIDIA と同じレベルではないかもしれませんが、特にパフォーマンスをあまり犠牲にすることなく、より予算に優しいオプションを探している場合は、一見の価値があります。
ディスクリート GPU 市場の新興企業である Intel も、Arc GPU で注目を集めています。これらは、Intel Core Ultra プロセッサーに組み込まれており、AI 処理をシームレスに処理できる緊密に結合された CPU と GPU の組み合わせを提供するため、特に興味深いです。アプリケーションです AI プレイグラウンド 初心者がコンピューター上で AI をいじりやすくする、素晴らしい工夫です。
クアルコム側から見ると、Snapdragon
最後に、消費電力と冷却についても忘れないでください。高性能 AI ワークロードは GPU を限界まで押し上げる可能性があるため、AI PC の電源と冷却ソリューションが選択した GPU に対応できることを確認してください。これほどイライラするものはありません... パフォーマンスのボトルネック コンピューターが熱の発生に追いつけないからです。確認する キンギョソウ
3. RAM
AI モデル、特に大規模言語モデル (LLM) をローカルで実行すると、非常にメモリを大量に消費します。実際に必要な RAM の量に関して矛盾するメッセージがいくつかあります。という噂があった一方で、 Microsoft AI 専用のコンピューターには最低 16 GB を課す可能性があり、次のような例が見られます。 XPS 13 デル製の容量はわずか 8 GB です。ただし、これに騙されないでください。 8GB では、高度な AI ワークロードには不十分であることが判明する可能性があります。 AI タスクをローカルで実行することに真剣に取り組んでいる場合は、16 GB 未満に妥協しないことを強くお勧めします。予算が許せば 32 GB、さらには 64 GB が理想的です。
考慮すべきもう 5 つの要素は、RAM のタイプです。 AI コンピューター用の最新の DDR 規格 (この記事の執筆時点では DDR5) を探すことをお勧めします。 DDR4 は DDRXNUMX のパフォーマンスを XNUMX 倍にし、AI の処理速度に顕著な違いをもたらします。
4. ソフトウェア
AI 専用コンピューターを検討する場合、ハードウェア仕様と同じくらいソフトウェア エコシステムが重要です。何よりもまず、コンピューターで Windows 11 (および場合によっては新しいバージョンの Windows) が実行されていることを確認する必要があります。 Microsoft は AI の統合に多額の投資を行っており、Windows Copilot や Windows Studio Effects などの機能がユーザー エクスペリエンスに不可欠なものとなっています。また、Windows Recall などの機能も試してみましたが、率直に言って、これは一部の人にとって快適なプライバシーを無効にするには少し近すぎるように思えました。
専用の Copilot キーを備えたラップトップも探してください。これは、人工知能専用の本物のコンピューターを見ているという確かな兆候です。
私のコンピューターには人工知能チップが搭載されていますか?確認方法は次のとおりです
コンピューターが AI 専用かどうかを確認するには、2 つの簡単なオプションがあります。最も簡単な方法は、Windows タスク マネージャーを使用することです。タスクバーを右クリックし、「タスクバーの設定」をクリックして、「パフォーマンス」タブに移動するだけです。 CPU と GPU の隣にニューラル プロセッシング ユニットが表示されている場合は、おめでとうございます。AI 専用のコンピューターをお持ちです。
あるいは、デバイス マネージャーを使用して、より詳細な情報を確認することもできます。それを開いて、Intel システムでは Intel AI Boost を、AMD システムでは AMD IPU Device を探します。これらのエントリのいずれかが存在する場合、コンピューターに AI タスクが実行できる機能が備わっていることが確認されます。
デバイスに NPU が搭載されているはずなのにリストに表示されない場合は、ドライバーに問題がある可能性があることに注意してください。この問題を解決するには、Windows Update を実行するか、製造元の Web サイトから最新のドライバーをダウンロードすることを検討してください。閲覧できるようになりました Intel、AMD、Apple の人工知能専用プロセッサの比較: どれを購入するのが最適ですか?
