El más reciente Ryzen 5 5600G (Cezanne) ha reemplazado al Ryzen 5 4600G (Renoir) como uno de los mejores CPU para juegos. Sin embargo, un truco ha dado nueva vida al Ryzen 5 4600G, convirtiendo el asequible APU Zen 2 en una tarjeta gráfica de 16GB para ejecutar aplicaciones de IA en Linux.

No todos tienen el presupuesto para comprar o alquilar una Nvidia H100 (Hopper) para experimentar con IA. Con la actual demanda de tarjetas gráficas enfocadas en IA, es posible que no puedas adquirir una, incluso si tienes el dinero. Afortunadamente, no necesitas una H100 costosa, una A100 (Ampere) o una de las mejores tarjetas gráficas para IA. Un usuario de Reddit demostró cómo un Ryzen 5 4600G, vendido por $95, puede manejar varias cargas de trabajo de IA.

El Ryzen 5 4600G, lanzado en 2020, es un APU hexa-core con 12 hilos, con núcleos Zen 2 que operan con velocidades base y de aumento de 3.7 GHz y 4.2 GHz. Este chip de 65W también cuenta con una GPU Radeon Vega con siete unidades de cómputo, con una velocidad de hasta 1.9 GHz. Recuerda que los APUs 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 usuario de Reddit tenía 32GB de DDR4 y asignó 16GB al Ryzen 5 4600G. Normalmente, 16GB es la cantidad máxima de memoria que puedes asignar a la GPU integrada. Sin embargo, algunos informes de usuarios afirman que ciertas placas base AMD ASRock permiten una asignación de memoria más alta, supuestamente hasta 64GB.

El truco convierte al Ryzen 5 4600G en una «tarjeta gráfica» de 16GB, con más memoria que algunos de los modelos más recientes de la serie GeForce RTX 40 de Nvidia, como el GeForce RTX 4070 o el GeForce RTX 4070 Ti, que tienen 12GB de memoria. Lógicamente, el APU no ofrece el mismo rendimiento que una tarjeta gráfica de alta calidad, pero al menos no te quedarás sin memoria durante las cargas de trabajo de IA, ya que 16GB son más que suficientes para tareas no tan complejas.

La plataforma Radeon Open Compute (ROCm) de AMD no ofrece soporte oficial para los APUs Ryzen. Empresas de terceros, como BruhnBruhn Holding, ofrecen paquetes experimentales de ROCm que funcionan con APUs. Esto significa que los APUs pueden funcionar con marcos de trabajo como PyTorch y TensorFlow, abriendo el camino para la mayoría del software de IA. Queda la duda si los chips móviles Ryzen más recientes de AMD, como el Phoenix que utiliza memoria DDR5, pueden funcionar y qué tipo de rendimiento proporcionan.

El usuario de Reddit compartió un video en YouTube afirmando que el Ryzen 5 4600G podría ejecutar una variedad de aplicaciones de IA, incluyendo Stable Diffusion, FastChat, MiniGPT-4, Alpaca-LoRA, Whisper, LLM y LLaMA. Desafortunadamente, solo proporcionó demostraciones para el Stable Diffusion, un generador de imágenes de IA basado en la entrada de texto. No detalló cómo logró que el Ryzen 5 4600G funcionara con el software de IA en su sistema Linux. El YouTuber prometió lanzar un video detallado 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 las configuraciones estándar de 50 pasos. Es un excelente resultado para un APU de $95 y rivaliza con algunos procesadores de alta calidad. El autor dijo que usó memoria DDR4, pero no especificó las especificaciones. Aunque el Ryzen 5 4600G admite nativamente DDR4-3200, muchas unidades pueden llegar a DDR4-4000, por lo que sería interesante ver cómo se relaciona el rendimiento de IA con una memoria más rápida.

La experiencia es fantástica para aquellos que tienen un Ryzen 5 4600G o Ryzen 5 5600G y desean experimentar con IA. Para aquellos que no lo tienen, gastar $500 en una construcción con 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 16GB de AMD comienzan en $499, y Nvidia recientemente lanzó la GeForce RTX 4060 Ti de 16GB, que tiene un precio inicial similar. Con información de Tomshardware.