Acquistare un PC AI? Le 4 specifiche chiave da considerare

Quando il carico di lavoro diventa impegnativo e i progetti collaterali richiedono maggiori risorse computazionali, il vecchio portatile potrebbe non essere più adeguato. In questi casi, aggiornare il proprio PC scegliendo un modello ottimizzato per l‘intelligenza artificiale può essere una valida opzione. Prima di procedere all’acquisto di un PC AI è però importante considerare alcune specifiche tecniche fondamentali.

Cosa sono i PC AI?

I PC AI sono computer appositamente progettati per eseguire applicazioni e modelli di intelligenza artificiale in locale, senza affidarsi a infrastrutture cloud. A differenza dei PC tradizionali, integrano componenti hardware ottimizzati come unità di elaborazione neurali nelle CPU, GPU dedicate ad alte prestazioni per il deep learning, abbondante memoria RAM veloce per gestire i carichi computazionali dell’AI e archiviazione rapida tramite SSD NVMe per accedere velocemente ai grandi set di dati necessari.

Grazie a queste configurazioni mirate, i PC AI consentono di sfruttare al massimo le potenzialità dell’intelligenza artificiale.

PC AI, gli aspetti da valutare

1. CPU

Uno degli aspetti più importanti da valutare è la presenza di un’unità di elaborazione neurale (NPU). Questo hardware dedicato è progettato specificamente per gestire i carichi di lavoro dell’AI, togliendo il peso ai core del processore principale e ai chip grafici. La serie Core Ultra di Intel e i processori Ryzen 8040 di AMD sono attualmente in testa alla classifica nel settore x86, entrambi dotati di NPU integrate.

I chip Core Ultra di Intel della linea Meteor Lake offrono circa 10 tera di operazioni al secondo (TOPS) per la sola NPU, mentre i processori Ryzen 8040 di AMD hanno una NPU con 16 TOPS. Questo potrebbe sembrare impressionante, ma vale la pena notare che il panorama dell’AI si sta evolvendo rapidamente. Qualcomm ha già alzato la posta con i suoi chip Snapdragon X Elite e Snapdragon X Plus, dotati di NPU Hexagon integrate che offrono ben 45 TOPS.

I processori Lunar Lake di Intel sono dotati di una NPU capace di raggiungere 48 TOPS. AMD non è da meno: i suoi chip Ryzen AI 300 di nuova generazione, presentati al Computex 2024, promettono prestazioni AI di 50 TOPS.

Ma i numeri TOPS non sono tutto. Anche se la NPU gestisce compiti specifici per l’AI, è necessario un processore in grado di soddisfare le esigenze di calcolo quotidiane. Il consiglio degli esperti, è cercare chip con un buon equilibrio tra prestazioni single-core e multi-core. I processori Core Ultra 7 e Core Ultra 9 di Intel, così come il Ryzen 9 8945HS di AMD, sono opzioni solide che offrono buone prestazioni di calcolo generale insieme alle loro capacità di AI.

2. GPU

Chi vuole fare sul serio con l’AI, una GPU NVIDIA dovrebbe essere in cima alla sua lista. La serie RTX, dalla RTX 2060 alla “bestiale” RTX 4090, ha stabilito il gold standard per le prestazioni di AI nell’hardware di fascia consumer. Ciò che distingue NVIDIA è il suo ecosistema CUDA e tecnologie come TensorRT, che offrono un enorme vantaggio in termini di supporto software e ottimizzazione dei carichi di lavoro AI.

Anche AMD ha fatto passi da gigante con la sua architettura RDNA, in particolare nella serie Radeon (RX 7000, 6700 XT, ecc.). Queste GPU sono state progettate per l’accelerazione dell’AI e offrono prestazioni competitive per i carichi di lavoro AI locali e per le attività di apprendimento automatico su larga scala. Anche se non hanno ancora lo stesso livello di ecosistema software di NVIDIA, valgono sicuramente la pena di essere prese in considerazione, soprattutto se siete alla ricerca di un’opzione più economica senza sacrificare troppe prestazioni.

Anche Intel, uno dei nuovi protagonisti del mercato delle GPU discrete, sta facendo faville con le sue GPU Arc. Queste GPU sono particolarmente interessanti perché sono integrate nei processori Core Ultra di Intel, offrendo una combinazione CPU-GPU strettamente accoppiata in grado di gestire senza problemi il lavoro di AI. L’applicazione AI Playground è un tocco di classe, che rende più facile per i nuovi arrivati armeggiare con l’AI sul proprio PC.

Per quanto riguarda Qualcomm, i suoi chip Snapdragon X Elite e Snapdragon X Plus sono dotati di GPU Adreno integrate potenziate, destinate a potenziare l’elaborazione dell’AI.

Infine, non bisogna dimenticare il consumo energetico e il raffreddamento. I carichi di lavoro ad alte prestazioni dell’AI possono spingere le GPU al limite, quindi bisogna assicurarsi che l’alimentatore e la soluzione di raffreddamento del PC AI siano in grado di gestire la GPU scelta. Non c’è niente di più frustrante che rallentare le prestazioni dell’AI perché il PC non riesce a gestire il calore prodotto.

3. RAM

L’esecuzione di modelli di AI in locale, in particolare di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), richiede molta memoria. Ci sono stati messaggi contrastanti sulla quantità di RAM effettivamente necessaria. Mentre si diceva che Microsoft avrebbe imposto 16 GB come minimo per i PC AI, abbiamo visto esempi come l’XPS 13 di Dell con soli 8 GB. Tuttavia, non bisogna lasciarsi ingannare: 8GB si riveleranno probabilmente inadeguati per qualsiasi carico di lavoro di AI serio. Il consiglio, è di non accontentarsi di qualcosa di inferiore a 16 GB se si vogliono eseguire attività AI a livello locale, mentre 32 GB o addirittura 64 GB sono l’ideale se il budget lo consente.

Un altro fattore da considerare è il tipo di RAM. Gli esperti raccomandano di cercare gli ultimi standard DDR (DDR5, al momento in cui scriviamo) per i PC AI. Le DDR5 raddoppiano le prestazioni delle DDR4, facendo una differenza notevole nella velocità di elaborazione dell’AI.

4. Il software

Quando si prende in considerazione un PC AI, l’ecosistema software è fondamentale quanto le specifiche hardware. Innanzitutto, è necessario assicurarsi che il PC sia dotato di Windows 11 (e possibilmente di versioni successive di Windows). Microsoft ha investito molto nell’integrazione dell’AI, con funzioni come Windows Copilot e Windows Studio Effects che sono diventate fondamentali per l’esperienza dell’utente. Inoltre, è bene cercare i portatili con tasto Copilot dedicato. È un chiaro segno che si tratta di un vero PC AI.

C’è un chip AI nel computer?

Per verificare se un computer è dotato di chip AI, esistono alcuni semplici metodi. Il più immediato consiste nell’utilizzare il Task Manager di Windows: cliccando con il tasto destro sulla barra delle applicazioni, selezionando Impostazioni barra delle applicazioni e accedendo alla scheda Prestazioni, è possibile controllare se compare una NPU accanto a CPU e GPU. In tal caso il PC è abilitato per l’AI.

In alternativa, tramite Gestione Dispositivi si può ottenere un’analisi più approfondita, cercando la presenza di voci come Intel AI Boost su sistemi Intel o AMD IPU Device su sistemi AMD. Rilevando una di queste indicazioni si ha la conferma della presenza di componenti ottimizzati per l’intelligenza artificiale.

Va precisato che, nel caso si è certi che il proprio dispositivo abbia una NPU, ma non è presente nell’elenco, il problema potrebbe derivare dai driver: aggiornando Windows o installando i driver più recenti dal produttore si può tentare di risolvere.