Le tout dernier Ryzen 5 5600G (Cezanne) a remplacé le Ryzen 5 4600G (Renoir) en tant que l’un des meilleurs CPU pour les jeux. Cependant, une astuce a donné une nouvelle vie au Ryzen 5 4600G en transformant le CPU abordable Zen 2 en une carte graphique de 16 Go pour exécuter des applications d’IA sous Linux.

Tout le monde n’a pas le budget pour acheter ou louer une Nvidia H100 (Hopper) pour expérimenter l’IA. Avec la demande actuelle de cartes graphiques orientées vers l’IA, il se peut que vous ne puissiez pas en obtenir une, même si vous avez de l’argent. Heureusement, vous n’avez pas besoin d’une H100 coûteuse, d’une A100 (Ampere) ou des meilleures cartes graphiques pour l’IA. Un utilisateur de Reddit a montré comment un Ryzen 5 4600G, vendu à 95 $, peut gérer plusieurs charges de travail d’IA.

Le Ryzen 5 4600G, lancé en 2020, est un APU hexacœur avec 12 threads, des cœurs Zen 2 fonctionnant à des fréquences de base et de boost de 3,7 GHz et 4,2 GHz. Ce processeur de 65 W dispose également d’un GPU Radeon Vega avec sept unités de calcul, fonctionnant jusqu’à 1,9 GHz. N’oubliez pas que les APU n’ont pas de mémoire dédiée, mais partagent la mémoire système. Vous pouvez déterminer la quantité de mémoire dans le BIOS de la carte mère. Dans ce cas, l’utilisateur de Reddit avait 32 Go de DDR4 et a alloué 16 Go au Ryzen 5 4600G. Normalement, 16 Go est la quantité maximale de mémoire que vous pouvez allouer au GPU intégré. Cependant, certains rapports d’utilisateurs affirment que certaines cartes mères AMD ASRock permettent une allocation de mémoire plus élevée, supposément jusqu’à 64 Go.

L’astuce transforme le Ryzen 5 4600G en une « carte graphique » de 16 Go, avec plus de mémoire que certains des modèles les plus récents de la série GeForce RTX 40 de Nvidia, comme le GeForce RTX 4070 ou le GeForce RTX 4070 Ti, qui ont 12 Go de mémoire. Logiquement, l’APU n’offre pas les mêmes performances qu’une carte graphique de haute qualité, mais au moins il ne manquera pas de mémoire pendant les charges de travail d’IA, car 16 Go sont plus que suffisants pour des tâches pas aussi complexes.

La plate-forme Radeon Open Compute (ROCm) d’AMD ne prend pas en charge officiellement les APU Ryzen. Des sociétés tierces, comme BruhnBruhn Holding, proposent des paquets expérimentaux de ROCm qui fonctionnent avec les APU. Cela signifie que les APU peuvent fonctionner avec des frameworks tels que PyTorch et TensorFlow, ouvrant la voie à la plupart des logiciels d’IA. Reste à savoir si les derniers chips mobiles Ryzen d’AMD, comme le Phoenix utilisant la mémoire DDR5, peuvent fonctionner et quel type de performances ils offrent.

L’utilisateur de Reddit a partagé une vidéo sur YouTube affirmant que le Ryzen 5 4600G pouvait exécuter une variété d’applications d’IA, y compris Stable Diffusion, FastChat, MiniGPT-4, Alpaca-LoRA, Whisper, LLM et LLaMA. Malheureusement, il n’a fourni que des démonstrations pour Stable Diffusion, un générateur d’images d’IA basé sur une entrée de texte. Il n’a pas détaillé comment il a réussi à faire fonctionner le Ryzen 5 4600G avec le logiciel d’IA sur son système Linux. Le vidéaste a promis de publier une vidéo détaillant le processus de configuration.

En ce qui concerne les performances, le Ryzen 5 4600G a mis environ une minute et 50 secondes pour générer une image de 512 x 512 pixels avec les paramètres par défaut de 50 étapes. C’est un excellent résultat pour un APU à 95 $ et rivalise avec certains processeurs haut de gamme. L’auteur a déclaré qu’il utilisait de la mémoire DDR4, mais n’a pas indiqué les spécifications. Bien que le Ryzen 5 4600G prenne en charge nativement la DDR4-3200, de nombreuses unités peuvent atteindre la DDR4-4000, il serait donc intéressant de voir comment les performances d’IA se rapportent à une mémoire plus rapide.

L’expérience est fantastique pour ceux qui possèdent un Ryzen 5 4600G ou un Ryzen 5 5600G et souhaitent expérimenter l’IA. Pour ceux qui ne les possèdent pas, dépenser 500 $ pour une construction avec un APU n’a pas beaucoup de sens lorsque vous pouvez probablement obtenir une carte graphique discrète offrant de meilleures performances. Par exemple, les cartes graphiques Radeon de 16 Go d’AMD commencent à 499 $, et Nvidia a récemment lancé la GeForce RTX 4060 Ti de 16 Go, qui a un prix de départ similaire. Avec des informations de Tomshardware.