¿Cómo elegir un ordenador para trabajar con IA y machine learning?

4 de enero de 2024

La tecnología de IA se está desarrollando rápidamente. No hay duda de que en el futuro habrá muchos nuevos puestos de trabajo relacionados con el aprendizaje automático o machine learning (ML) y la inteligencia artificial (IA). Algunos ejemplos de este tipo de trabajos incluyen gestionar tareas de machine learning como el procesamiento de modelos de regresión, el desarrollo de clasificadores de redes no neuronales, el análisis de cantidades masivas de datos a través de modelos estadísticos avanzados, la ejecución de procesos y algoritmos de deep learning, etc.

Las personas bien equipadas para realizar este tipo de trabajo, tanto por habilidades como por herramientas de hardware, tienen muchas posibilidades de iniciar una carrera lucrativa. A continuación te ofrecemos algunas ideas que te ayudarán a asegurarte de que adquieres el hardware adecuado para trabajar con IA y ML.

Lo primero que tendrás que decidir a la hora de elegir un ordenador para trabajar con IA y ML es si comprar un ordenador de sobremesa o un portátil. Cada opción tiene sus ventajas.

Los ordenadores de sobremesa son una gran opción porque se pueden mejorar con facilidad y ofrecen un sistema de refrigeración más potente, lo que significa que puedes aumentar el rendimiento de los componentes sin arriesgarte a que se dañen o a sufrir problemas de ralentización. Si consigues un chasis lo suficientemente grande, también puedes instalar varias GPU, lo que puede ayudarte a procesar tareas pesadas.

El inconveniente de un ordenador de sobremesa es que es grande e inmóvil. Los portátiles, en cambio, ofrecen movilidad. Algunos están equipados con componentes muy potentes y tienen sistemas de refrigeración que pueden soportar trabajos muy pesados. Aunque la mayoría de los componentes de los portátiles no se pueden mejorar (la CPU y la GPU suelen estar fijas a la placa base), algunos portátiles ASUS para creadores ofrecen potencia de sobra para gestionar una amplia gama de trabajos relacionados con la IA.

Si necesitas potencia de procesamiento de nivel servidor, tendrás que optar por un ordenador de sobremesa. Sin embargo, para la gran mayoría de los trabajos básicos relacionados con IA, los portátiles para creadores ofrecen una gran potencia y portabilidad.

A continuación se muestran algunas especificaciones clave de los portátiles ASUS para creadores.

CPU

La CPU es el factor más importante a la hora de elegir un portátil para trabajar con IA o ML. Debes hacerte con al menos 16 núcleos, pero, si puedes conseguir 24, mejor. La velocidad de reloj también es importante. Lo ideal es que el portátil funcione a 5 GHz o más cuando funcione a la máxima potencia. Una gran opción de CPU para portátiles con la que trabajar con IA es el Intel® Core™ i9-13980HX de 13.ª generación, una potente CPU con 24 núcleos, 32 subprocesos y una velocidad de reloj máxima de hasta 5,6 GHz. Cualquier máquina que cumpla esas especificaciones o las supere es perfecta para trabajar con IA.

GPU

Muchas tareas relacionadas con IA se aceleran en la GPU, por lo que necesitarás un portátil con una potente GPU independiente. Por ejemplo, la NVIDIA® GeForce RTX™ viene con núcleos Tensor, núcleos especiales diseñados para cálculos dinámicos y computación mixta e precisión. Estos núcleos pueden realizar varias operaciones en un ciclo de reloj, lo que hace que las tarjetas gráficas sean capaces de procesar datos rápidamente y estén bien posicionadas para el trabajo acelerado de la GPU. La memoria de vídeo (VRAM) de la GPU también es importante, con un mínimo de 8 GB. Un ejemplo de GPU que cumple todos estos requisitos es la NVIDIA® GeForce RTX™ 4070.

Memoria

Dos aspectos a tener en cuenta al seleccionar la RAM son el volumen de memoria y la tecnología de RAM. Para manejar sin problemas la mayoría de las tareas de RAM, como regla general, debes conseguir al menos el doble de memoria que la VRAM de la GPU del portátil. Así, si tienes 8 GB de VRAM, necesitarás al menos 16 GB de RAM. Pero cuanta más, mejor. Comprueba también si el portátil tiene ranuras de RAM que te permitan ampliarla. Para procesar datos con rapidez, busca la última tecnología DDR5.

Almacenamiento

Aunque algunos de los datos que procesarás pueden almacenarse de forma externa, en la nube o en unidades conectadas a la red (NAS), para obtener los resultados más rápidos tendrás que mantener los datos clave con los que tu algoritmo "aprenderá" almacenados directamente en la unidad SSD del portátil. Por ello, cuanto más almacenamiento puedas conseguir, mejor. 1 TB es el mínimo, 2 TB es mucho mejor. Presta atención también a la tecnología SSD. Para obtener transferencias de datos rápidas, opta por una SSD M.2 NVMe® de alto rendimiento y comprueba si hay alguna ranura PCIe M.2 2280 para poder ampliar el almacenamiento.

Conectividad

Para las conexiones por cable, necesitas una amplia gama de puertos de E/S. Probablemente te interesan dos puertos Thunderbolt™ 4 (que admitan pantalla y suministro de energía), al menos dos USB de tipo A y un puerto HDMI® para una pantalla externa (como no todos los monitores admiten la conexión USB de tipo C, HDMI puede resultar útil). Un rápido puerto Gigabit Ethernet RJ45 también sería una gran ventaja, porque ayudará a garantizar una conexión rápida con el almacenamiento conectado a la red que contenga datos pesados. Sin él, es posible que necesites un adaptador.

En cuanto a la conectividad inalámbrica, asegúrate de que el portátil cuente con la última tecnología WiFi, como WiFi 6E de doble banda.

El ProArt Studiobook es un portátil para creadores de primera categoría que combina el rendimiento de una estación de trabajo de sobremesa con la portabilidad.

Cuenta con potentes componentes, incluido un procesador Intel® Core™ i9-13980HX de alto rendimiento con 36 MB de caché, hasta 5,6 GHz de velocidad máxima de reloj, 24 núcleos y 32 subprocesos. También incorpora una GPU NVIDIA® GeForce RTX™ 4070 para portátiles con 8 GB de VRAM. Esta GPU cuenta con núcleos tensoriales de 4.ª generación para acelerar el procesamiento de tareas de IA y ML.

El ProArt Studiobook 16 OLED viene con hasta dos DDR5 SO-DIMM de 32 GB (para un total de 64 GB de RAM). Sin embargo, puedes optar primero por una memoria más pequeña y ampliarla cuando sea necesario: hay dos ranuras DDR5 SO-DIMM que te permiten ampliar fácilmente la RAM. También hay dos ranuras para SSD M.2 2280 PCIe 4.0 x4, y puedes elegir hasta 8 TB (4 TB + 4 TB) de espacio de almacenamiento nada más sacarlo de la caja.

El portátil también cuenta con una amplia gama de puertos de E/S, incluidos dos puertos Thunderbolt™ 4 que admiten pantalla y suministro de energía, dos puertos USB 3.2 Gen 2 de tipo A, un puerto HDMI y un puerto Gigabit Ethernet RJ45.

El ProArt Studiobook 16 OLED es una gran opción de portátil para ingenieros de IA y profesionales del machine learning. Sin embargo, no es el único portátil ASUS que cumple los estrictos requisitos para trabajar con IA y ML. Haz clic en el botón a continuación y échale un vistazo a más opciones.

Si te decides por un ordenador de sobremesa para satisfacer tus necesidades, visita el sitio de ProArt para descubrir una gama de potentes soluciones ASUS.