Ryan Haines / Autoridade Android
A sabedoria convencional diz que as especificações dos smartphones não importam mais. Esteja você olhando para os melhores carros-chefe ou para um corajoso mid-ranger, todos eles são mais do que capazes de realizar tarefas diárias, jogar os jogos para celular mais recentes e até mesmo tirar fotos incrivelmente boas. É muito difícil encontrar hardware móvel totalmente ruim, a menos que você esteja esgotando o orçamento absoluto do mercado.
Caso em questão, consumidores e especialistas estão apaixonados pela série Pixel 8, embora ela esteja bem atrás do iPhone 15 e de outros rivais do Android. Da mesma forma, os carros-chefe mais recentes da Apple e da Samsung mal mexem no hardware da câmera, mas continuam a ser altamente considerados pela fotografia.
As especificações simplesmente não equivalem mais automaticamente ao melhor smartphone. E, no entanto, a série Pixel 8 do Google e a próxima linha Samsung Galaxy S24 colocaram o pé naquela porta que se fechava. Na verdade, podemos muito bem estar prestes a embarcar em uma nova corrida armamentista de especificações. Estou falando, é claro, da IA e do debate cada vez mais acalorado sobre os prós e os contras do processamento no dispositivo versus o processamento baseado na nuvem.
Os recursos de IA estão tornando nossos telefones ainda melhores rapidamente, mas muitos exigem processamento em nuvem.
Em suma, a execução de solicitações de IA é bastante diferente das cargas de trabalho tradicionais de CPU e gráficos de uso geral com as quais passamos a associar e fazer benchmark em dispositivos móveis, laptops e outros dispositivos de consumo.
Para começar, os modelos de aprendizado de máquina (ML) são grandes, exigindo grandes conjuntos de memória para serem carregados antes mesmo de executá-los. Mesmo os modelos compactados ocupam vários gigabytes de RAM, o que lhes confere um consumo de memória maior do que muitos jogos para celular. Em segundo lugar, a execução eficiente de um modelo de ML requer mais blocos lógicos aritméticos exclusivos do que uma CPU ou GPU típica, bem como suporte para pequenos formatos de números inteiros, como INT8 e INT4. Em outras palavras, o ideal é que você precise de um processador especializado para executar esses modelos em tempo real.
Por exemplo, tente executar a geração de imagem Stable Diffusion em uma CPU moderna e poderosa para desktop; leva vários minutos para produzir um resultado. OK, mas isso não é útil se você quiser uma imagem com pressa. CPUs mais antigas e de menor consumo de energia, como as encontradas em telefones, simplesmente não são adequadas para esse tipo de trabalho em tempo real. Há uma razão pela qual a NVIDIA está no negócio de vender placas aceleradoras de IA e porque os principais processadores de smartphones promovem cada vez mais seus recursos de IA. No entanto, os smartphones permanecem limitados pelos seus pequenos orçamentos de energia e espaço térmico limitado, o que significa que há um limite sobre o que pode ser feito atualmente no dispositivo.
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