Valószínűleg az Nvidia RTX Spark chipjét célozva a Microsoft a rendszer, a grafika és a mesterséges intelligencia feladatok közötti manuális egységes memóriaelosztást teszteli.
A pontok összekapcsolása: A dedikált GPU-val nem rendelkező számítógépeknek már egyetlen memóriakészletet kell megosztaniuk a grafika, az AI és a rendszerfeladatok között, és a Windows jelenleg ezt a felosztást egyedül végzi el. Ez a megállapodás sokkal nagyobb üzletté válik, mivel az Apple, a Qualcomm, az Nvidia és mások mesterséges intelligencia PC-ket építenek egyesített memóriakészletek köré, amelyek akár több száz gigabájtot is elérhetnek.
A Windows 11 nemrégiben készült kísérleti verziója bizonyítékokat rejt arra vonatkozóan, hogy a Microsoft arra készül, hogy lehetővé tegye a felhasználók számára a rendszer- és a videomemória közötti felosztást egyesített készletekben. A funkció nagyobb rugalmasságot biztosíthat a felhasználóknak a játékkal és mesterséges intelligencia terhelésekkel való zsonglőrködés során, különösen a közelgő egyesített memóriás eszközökön, például az Nvidia RTX Spark platformján.
Az augusztus 17-én kiadott 29648.1000-es Windows 11 build egy új „IntelligentCarveout” funkciót tartalmaz, amely a Microsoft javítási megjegyzéseiben sehol nem szerepel. A Windows Watcher @phantomofearth megerősítette a Windows Latestnek, hogy a build kódkarakterláncai a gyorsítók, a grafika és a mesterséges intelligencia számára fenntartott memóriára utalnak.
Ez lehetővé tenné a felhasználók számára, hogy manuálisan elkülönítsék az egyesített memóriát a játékokhoz és a mesterséges intelligenciát igénylő alkalmazásokhoz, és ez a lefoglalt rész minden más számára nem engedélyezett.
Hasonló hivatkozások bukkantak fel korábban az Nvidia dokumentációjában. Ha a funkciót nyilvánosan szállítják, az alapvetően megváltoztathatja a felhasználók teljesítményének konfigurálását az egyesített memória chipeken.
Az egységes memória hagyományosan a Mac számítógépeken, egyes laptopokon, kézi játék PC-ken és más rendszerekben jelenik meg, amelyek nem különálló, hanem integrált grafikákra épülnek.
A munkaterheléstől függően ezeken a rendszereken a teljesítmény jelentősen eltérhet a dedikált VRAM-mal rendelkező különálló GPU-khoz képest, és bár a GPU-igényű feladatok lemerülhetnek a rendszermemóriából, ha lemerülnek, ez általában meredek teljesítménybüntetéssel jár.
Mivel a helyi mesterséges intelligencia modellek futtatása nagy mennyiségű gyors memóriát igényel, az egykor főleg játékra fenntartott csúcskategóriás GPU-k népszerű eszközzé váltak az AI-munka során. Mindeközben az alapoktól kezdve a helyi modellekhez épített PC-k fokozatosan nagyobb, egységesített memóriatárral rendelkeznek. A 24 GB vagy több egyesített RAM-mal konfigurált Mac gépek hiányosságokkal szembesültek a helyi mesterséges intelligencia boom közepette, és a Microsoft és az Nvidia az akár 128 GB-os RTX Spark eszközökkel válaszolt erre a változásra.
Az Nvidia dominanciája a GPU-k terén nem csak a szilíciumnak, hanem a szoftvernek is köszönhető – a CUDA programozás, a DLSS-felskálázás, a Reflex késleltetés csökkentése és a szélesebb körű RTX csomag a nyers hardver mellett igazi eladási pontokká váltak. Ugyanennek a szoftvercsomagnak az integrált grafikus térbe való áthelyezése beépített előnyt biztosít az RTX Spark számára az AMD-vel, a Qualcommmal és az Intellel szemben, amelyek közül még egyik sem tud megfelelni az Nvidia szoftveres ökoszisztémájának AI vagy játékteljesítmény terén.
Amikor bemutatta az RTX Spark chipet, az Nvidia már azt hirdette, hogy több címezhető memóriát hordoz, mint bármelyik GPU-ja. Mivel az IntelligentCarveout lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a 128 GB-os készlet nagy részét grafikus és mesterséges intelligencia feladatok felé irányítsák, az RTX Spark GPU-ja sokkal több memóriához juthat, mint az RTX 5090 32 GB-os dedikált VRAM-ja – bár ez a megosztott, LPDDR5x-alapú készlet jóval lassabb, mint az RTX 5090 kapacitása, tehát előnye, hogy a GDDR7 kapacitása.