AMD trabaja en una tarjeta aceleradora de IA discreta con chip NPU dedicada para PC de escritorio

La inteligencia artificial está empezando a colarse en los PCs de casa, y lo hace cada vez con más fuerza. Lo curioso es que, por ahora, no hay muchas formas de sacarle partido a nivel local: o tiras de la NPU integrada en tu procesador, si la tiene, o delegas la faena a tu tarjeta gráfica. Y poco más. Pero eso podría cambiar dentro de no mucho, porque AMD está tanteando una opción nueva que pinta bastante interesante: una tarjeta de aceleración de IA independiente, diseñada desde cero para sobremesa.

No es un rumor ni una filtración sin fundamento. Ha sido el propio Rahul Tikoo, jefe de CPUs para clientes en AMD, quien ha sacado el tema en una charla con CRN. Por lo que contó, el proyecto está en fase muy inicial, pero ya están sondeando a sus socios para ver si realmente habría interés. Si la idea cuaja y hay demanda suficiente, no descartan ponerse manos a la obra más pronto que tarde.

Y no hablamos de una GPU tradicional. De hecho, Tikoo ha dejado caer que esta hipotética tarjeta no estaría basada en una gráfica, sino en una NPU dedicada, con su propio chip y su propio sistema de memoria. Es decir, algo pensado desde cero para manejar cargas de trabajo específicas de IA, sin necesidad de compartir recursos con la CPU o con la GPU del sistema.

¿Qué tiene de especial una NPU dedicada?

Las NPU son procesadores diseñados para ejecutar los cálculos matemáticos más comunes en los algoritmos de IA, como matrices, tensores o redes neuronales. En cierto modo se parecen a una GPU, porque también hacen muchas operaciones en paralelo, pero están mucho más centradas en tareas concretas. El problema es que, cuando vienen integradas en un procesador, su rendimiento es limitado por el tamaño, el consumo y la necesidad de compartir buses y memoria.

Pero si ese mismo tipo de chip se libera del procesador, se amplía su tamaño, se le asigna RAM propia, controladores PCIe dedicados y se monta en una placa independiente, la historia cambia por completo. El resultado es un dispositivo mucho más potente y preparado para ejecutar IA local sin necesidad de depender de servidores en la nube.

¿Por qué esto tiene sentido ahora?

Aunque ya existen tarjetas de IA discretas (como la Cloud AI 100 de Qualcomm), están pensadas para centros de datos, no para ordenadores convencionales. Y aunque las GPUs modernas como las RTX de NVIDIA pueden ejecutar tareas de IA sin problema, su diseño no está específicamente optimizado para ello. Son tarjetas pensadas para juegos, y la IA es solo una capacidad adicional.

Además, el ecosistema está claramente dominado por NVIDIA, que lleva años controlando el terreno tanto de las GPUs de consumo como del hardware profesional. Pero su catálogo se basa en escalar un mismo diseño, y eso deja espacio para que AMD ofrezca una solución más enfocada, más eficiente y, sobre todo, más asequible.

¿Una tarjeta de IA al lado de tu gráfica?

Imagina un PC de sobremesa que, junto a su GPU, tenga una pequeña tarjeta dedicada solo a tareas de IA: generación de imágenes, aceleración de fotogramas, mejora de audio, etc. No sería la primera vez que se introduce una tarjeta secundaria para tareas específicas. Algunos recordarán la PhysX de Ageia, una aceleradora física que tuvo su momento antes de que NVIDIA la comprara.

Lo interesante aquí es que AMD ya tiene la tecnología en casa. Sus chips XDNA, presentes en muchas de sus CPUs para portátiles, ya integran NPUs, y su ecosistema de software está preparado. Solo necesitaría escalar la propuesta y lanzarla al mercado de escritorio.

¿Funcionará? Todo dependerá de si consiguen posicionarla bien y no se diluye en medio del ruido de marketing de los "PC con IA". Si logran comunicar bien su utilidad, podríamos estar ante el nacimiento de una nueva categoría de componentes para PC. Y eso, en estos tiempos, no pasa todos los días.

Fin del Artículo. ¡Cuéntanos algo en los Comentarios!