Intel imita a AMD con una sorprendente característica de Core Ultra que podría transformar la asignación de memoria para herramientas de IA y mejorar el rendimiento en estaciones de trabajo móviles de maneras inesperadas.
Intel presenta una mayor capacidad de memoria para modelos de inteligencia artificial, pero los jugadores siguen sin recibir información clara.
Intel ha introducido una nueva función en sus sistemas Core Ultra, conocida como "Shared GPU Memory Override", que permite a los usuarios asignar RAM adicional del sistema para su uso por parte de gráficos integrados. Esta mejora está dirigida a dispositivos que dependen de soluciones integradas en lugar de GPUs discretas, lo que abarca muchos modelos de portátiles compactos y estaciones de trabajo móviles.
Bob Duffy, quien lidera el área de Gráficos y Evangelización de IA en Intel, confirmó la actualización, enfatizando que es necesario tener los controladores de Intel Arc más recientes para activar esta función. Esta adición se presenta como una manera de aumentar la flexibilidad del sistema, especialmente para aquellos que utilizan herramientas y cargas de trabajo de inteligencia artificial que requieren disponibilidad de memoria.
Sin embargo, la inclusión de memoria compartida adicional no garantiza beneficios universales, ya que las pruebas han demostrado que algunos juegos pueden cargar texturas de mayor tamaño cuando hay más memoria disponible, lo que a veces puede resultar en un descenso en el rendimiento. Anteriormente, AMD lanzó el "Variable Graphics Memory", que se enfocaba principalmente en mejorar la experiencia de juego, especialmente al combinarlo con AFMF. Esta combinación permitió almacenar más activos de juego directamente en la memoria, aunque los resultados variaron según el software utilizado.
La adopción de un sistema similar por parte de Intel sugiere su deseo de seguir siendo competitivo en el mercado, aunque persiste el escepticismo sobre cuán beneficiosa será esta función para los usuarios comunes. Mientras que los jugadores pueden experimentar resultados mixtos, aquellos que trabajan con modelos locales de inteligencia artificial podrían beneficiarse más de este enfoque. La ejecución de grandes modelos de lenguaje localmente se está volviendo cada vez más común, y estas cargas de trabajo a menudo están limitadas por la memoria disponible.
Al extender la capacidad de RAM disponible para los gráficos integrados, Intel busca que sus sistemas manejen modelos más grandes que de otro modo estarían restringidos. Esto podría permitir a los usuarios aliviar la carga en la VRAM, reduciendo cuellos de botella y mejorando la estabilidad al ejecutar herramientas de IA. Para investigadores y desarrolladores sin acceso a una GPU discreta, esta mejora podría representar un avance modesto pero útil.
