– Copilot se ha convertido en una parte integral del ecosistema de Microsoft con una tecla de teclado dedicada, pero los chips Intel Core Ultra actuales no cumplen con los requisitos mínimos para ejecutarlo sin conexión en su dispositivo.
– La importancia de TOPS (billones de operaciones por segundo) para determinar el rendimiento de NPU (Unidad de procesamiento neuronal) para tareas de IA, donde mayores recuentos de TOPS conducen a un mejor rendimiento.
– La tendencia es ejecutar procesos de IA localmente en dispositivos por razones como privacidad, seguridad, acceso fuera de línea y costo, siendo el desafío tener suficiente potencia informática para ejecutar estas tareas sin afectar el rendimiento o la duración de la batería.
Es posible que Copilot, un chatbot de IA integrado en el ecosistema de Microsoft, pronto pueda funcionar sin conexión en computadoras portátiles, pero los chips Intel Core Ultra actuales no cumplen con los requisitos mínimos para esta funcionalidad debido a su bajo recuento de billones de operaciones por segundo (TOPS). La ejecución local de Copilot ofrece ventajas como protección de la privacidad, seguridad, acceso sin conexión y rentabilidad. Sin embargo, garantizar que la herramienta de IA funcione sin problemas sin afectar el rendimiento del dispositivo o la duración de la batería sigue siendo un desafío.
Los TOPS miden la cantidad de billones de operaciones por segundo que un chip puede manejar, y un valor de NPU más alto indica un mejor rendimiento en tareas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Intel está trabajando con desarrolladores para optimizar el uso de NPU en computadoras portátiles para ejecutar aplicaciones de IA localmente, pero esto puede requerir la próxima generación de chips. Actualmente, Qualcomm lidera el camino en la IA de Windows con sus chips Snapdragon X Elite, que ofrecen recuentos TOPS más altos para las NPU integradas.
A pesar de los avances en las capacidades de IA en las computadoras portátiles, el uso de NPU para cálculos complejos y procesos de IA sin un impacto significativo en la duración de la batería sigue siendo un objetivo para muchas empresas de tecnología. A medida que se desarrollen PC con IA de segunda generación y nuevo software, se espera que la ejecución de IA localmente en computadoras portátiles se vuelva más común. Este cambio hacia el procesamiento local de IA puede resultar en mejores experiencias de usuario y rendimiento general del sistema en el futuro.