Ya sea que lo quieran o no, los creativos y los jugadores llevan sus sistemas informáticos al límite de la física. Para Mark Aevermann y el resto del equipo de ingeniería de productos de NVIDIA, son noticias emocionantes.
“Las computadoras portátiles para juegos son extraordinariamente complejas. Se encuentran entre los desafíos más difíciles de la informática ”, dice Aevermann. Cualesquiera que sean las demandas del cliente de un sistema informático de alto rendimiento, desde la perspectiva del diseño, las limitaciones son infinitas. “Tienes limitaciones de espacio. Quieres un sistema lo más pequeño posible. Estás limitado por el poder. Está limitado térmicamente ”. Siempre que desee que los usuarios puedan tocar sus computadoras en medio de un renderizado sin quemarse las yemas de los dedos.
Luego están las limitaciones peatonales de las tecnologías de consumo: el precio que los clientes están dispuestos a pagar por una computadora portátil, el tamaño máximo de una placa base que cabe en un diseño de computadora portátil de 15 pulgadas. “Hay todas estas limitaciones en su contra como ingeniero, como diseñador, y todas están limitadas por la física”, señala Aevermann. “Todas estas cosas que intentas gestionar y hacer malabares como diseñador, que son el tipo de problemas que nos gustan … Nos gustan los problemas realmente difíciles porque eso nos permite innovar en todos estos vectores diferentes y mantenernos por delante de la competencia. “
Eficiencia que puedes sentir
Optimizar el uso de recursos limitados como energía, espacio y eficiencia es una tarea de proporciones inhumanas, razón por la cual los últimos sistemas de juegos NVIDIA GeForce reclutan inteligencia artificial para supervisar su distribución dentro de cada computadora portátil. La serie GeForce RTX 30, que se estrenó en enero, presenta nuevas tecnologías llamadas Max-Q, ahora en su tercera generación, que permiten a las IA diseñadas específicamente monitorear de manera eficiente las necesidades de procesamiento de momento a momento, así como los signos vitales como la energía. y se ajusta a las demandas y proyectos del usuario para un rendimiento óptimo.
Cada una de estas IA está finamente adaptada a portátiles individuales. Para hacer eso, los fabricantes necesitan técnicas de prueba sólidas. El equipo de Aevermann y sus socios de fabricación primero deben ponerse de acuerdo sobre cómo medir cosas como la temperatura de la piel en una computadora portátil. Incluso dos modelos idénticos que ejecutan la misma combinación de aplicaciones pueden dar diferentes lecturas de temperatura, dependiendo de si el termómetro está en el trackpad o en la tecla F.
Una vez que tienen un consenso sobre dónde medir, deben ponerse de acuerdo sobre cómo medir. “Entramos en metodologías muy detalladas [with our manufacturing partners] sobre cómo probar cualquiera de estas cosas: acústica, temperaturas de la piel, rendimiento, lo que sea ”, dice Aevermann. “Luego, también les damos herramientas para que puedan realizar estas pruebas sólidas de manera rápida y eficiente en una amplia variedad de dispositivos”. Luego, los fabricantes pueden simular cargas de trabajo típicas en el laboratorio para rastrear cómo la distribución de energía a través de la CPU y la GPU afecta la temperatura de la piel, el rendimiento, el ruido del ventilador, la duración de la batería y más.
NVIDIA
IA adaptable que se ajusta a su trabajo
El resultado de esta fase de prueba es un enorme tesoro de datos sobre la relación entre la distribución de energía y cualquier cantidad de mediciones que el usuario pueda notar, incluyendo todo, desde la temperatura de la piel hasta el rendimiento. Con tantas variables a considerar, dice Aevermann, es hora de que brille el componente de IA.
“Tradicionalmente, si no tenías IA y eres un programador de software, probablemente estás creando un algoritmo o un esquema de control que busca algo así como diez entradas o menos”, dice Aevermann. “Lo que la IA puede hacer es mirar cientos de entradas sin ni siquiera ser programadas. Puede observar aspectos del funcionamiento del sistema, todo en tiempo real, a través de un conjunto de datos mucho más amplio para informar cómo funciona “.
Y a diferencia de los ingenieros humanos en el laboratorio, una IA incorporada puede realizar esos cálculos en un entorno cambiante, adaptando su optimización para satisfacer las preferencias del usuario y mantenerse al día con una carga de trabajo creativa o de juegos que cambia minuto a minuto. “En cualquier lugar donde haya problemas realmente difíciles de resolver, la IA puede ser bastante poderosa porque puede mirar un vasto océano de información y usarla para descubrir cuál es la respuesta más óptima en formas con las que el software tradicional lucha”, explica Aevermann.
Ingeniería implacable
Para Aevermann, la integración de los componentes de inteligencia artificial de las últimas computadoras portátiles GeForce apunta a una especie de simbiosis entre la experiencia del usuario y el diseño eficiente. Desde la perspectiva del usuario, “una mejor eficiencia lo es todo”, dice Aevermann, desde renderizaciones más rápidas hasta un sonido de mayor calidad, velocidades de cuadro más altas y un menor consumo de energía en general; eso es lo que lo convierte en una métrica tan útil para una idea tan variada como el usuario en general. experiencia. “Se puede utilizar una mayor eficiencia como se desee”.
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