Requisitos para trabajar con inteligencia artificial en tu ordenador

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¿Qué potencia necesitas para poder correr modelos de inteligencia artificial en tu ordenador? Es normal hacernos esta pregunta porque la exigencia de computación necesaria es alta y así evitar una mala experiencia y caer en la desesperación de tiempos de espera.

Lo importante en rasgos generales en disponer de un ordenador potente pero que mantenga un equilibrio entre sus componentes para minimizar los cuellos de botella a la hora de intercambiar información entre ellos.

De nada nos sirve contar con una tarjeta gráfica muy potente pero la CPU no cuenta con la capacidad de gestionar tanta información.

Vamos a repasar cada componente y los requisitos de cada uno para sacar el máximo rendimiento para trabajar con inteligencia artificial en tu ordenador, enfocado en la generación de imágenes y video.

Componentes de un ordenador para trabajar con IA generativa

CPU

Suele ser el componente al que le prestamos más atención, pero cuando hablamos de inteligencia artificial no tiene tanta importancia. Este componente realiza operaciones genéricas y multitareas pero no se especializa en ninguna concreta.

GPU

La tarjeta gráfica si que realiza operaciones matemáticas mucho más específicas para la IA, centradas tanto para la generación de imágenes como para entrenar modelos, por lo que será uno de los componentes más importantes a la hora de montar tu PC.

Es el motivo principal por lo que Nvidia, una de las principales empresas dedicadas a fabricar estos componentes, se ha convertido en la empresa que más valor tiene en el mercado. Las exigencias de computación para poner a funcionar la inteligencia artificial son elevadas, todos quieren sumarse a este tren y no dejarlo escapar, por lo que su demanda es bestial.

Vram

Es el requisito más importante de todo el ordenador si trabajamos con imágenes. Si estas acostumbrado a jugar a videojuegos sabrás que la Vram es muy importante para jugar al máximo rendimiento, porque es donde se almacenan multitud de datos, como texturas, modelos 3D, etc..

Cuando ejecutas modelos de inteligencia artificial ocurre lo mismo, todos esa información se almacena en esta memoria.

Para trabajar con el modelo de Stable Diffusion una Vram de 6Gb sería suficiente, aunque lo ideal son 8Gb. Si vas a trabajar en la generación de videos pasaríamos a necesitar 12Gb.

La GPU más potente en 2024

Al momento de escribir este artículo, la tarjeta gráfica más potente a nivel doméstico es la Nvidia RTX 4090 de 24Gb de VRAM. Existen otros modelos, como la RTX 6000, pero está más enfocado a investigaciones científicas o centros de datos. Como hemos dicho antes, Nvidia se ha convertido en un referente en cuanto a componentes de computación para inteligencia artificial, no solo a nivel doméstico.

NPU

Este chip se está integrando dentro de las CPU’s y dispone de unas funciones muy específicas para ejecutar tareas de inteligencia artificial. Podemos encontrar ordenadores con estas unidades de procesamiento que nos lo vendan como los ordenadores de la IA, pero cuidado porque hasta el momento su rendimiento no es comparable a lo que ofrece una GPU, especialmente si vamos a trabajar con imágenes generadas con IA.

El marketing puede hacernos creer que gracias a esta unidad nuestro ordenador tenga las capacidades necesarias para hacer uso de la IA, y puede sernos útil para procesar documentos y textos, pero no para la generación de imágenes.

Con el tiempo las unidades NPU pueden llegar a alcanzar el nivel de eficiencia de una tarjeta gráfica a menor coste energético, pero hoy día queda lejos.

Memoria RAM

Cuando trabajamos con modelos como Stable Difusion o Flux se generan muchos archivos temporales que se almacenan en este tipo de memoria, por lo que es necesario contar con un mínimo 32GB, y recomendable 64GB.

Procesamiento en paralelo

Es importante que la memoria RAM cumpla con este requisito, ya que nos permitirá trabajar con esos archivos temporales a través de 2 canales ofreciendo una mayor velocidad y haciendo que los tiempos de espera sean muy bajos.

Almacenamiento

Las memorias SSD NVME son ultra rápidas, ideales para cargar los modelos de IA muy rápido. Para el almacenamiento de datos recomendamos el clásico disco HDD donde podrás guardar las imágenes generadas con IA sin perderlas.

Refigeración

Una computadora de estas características consume mucha energía, por lo que es importante contar con un sistema que disipe el calor acumulado de forma eficiente para conservar los componentes por más tiempo.

Hay muchos sistema de refigeración que pueden ir bien, una de las más recomendables es la líquida, ya que cuando utilizamos un equipo que vamos a usar para videojuegos o herramientas 3D, las exigencias son altas. Las necesidades a la hora de trabajar con IA generativa créeme que son iguales o mayores.

Fuente de alimentación

No vayas por una fuente de alimentación barata porque puedes echar a perder todo el equipo si esta no cuenta con los requisitos necesarios para que todos los componentes funcionen. Fundamental que cuente con la certificación 80 Plus Gold y con una potencia de 1000 vatios.

Si quieres calcular que potencia exacta necesita tu equipo puedes acceder a la web de Outervision donde puedes introducir los componentes que tendrá tu equipo y calcular de una forma exacta la potencia necesaria.

Placa base

2 factores importantes a la hora de elegir una placa base son el control de temperatura y la conectividad

Ventajas a la hora de crear imágenes con inteligencia artificial en tu ordenador.

Contamos con muchas ventajas trabajando con la inteligencia artificial desde nuestro ordenador sin depender de plataformas de terceros.

Las posibilidades se multiplican gracias a las extensiones que la comunidad Open Source ofrece de forma totalmente gratuita. No dependes del soporte de terceros teniendo que utilizar en ocasiones varias suscripciones para poder hacer uso por ejemplo de la generación de imágenes, su animación o la redacción de textos. Y lo más importante, es que tienes control sobre lo que generas, pudiendo combinar modelos, extensiones y otros softwares para conseguir lo que buscas.

El handicap que te puedes encontrar es que el nivel de conocimientos necesarios para trabajar con herramientas OpenSource es mayor, ya que debes estar familiarizado con la terminología de la inteligencia artificial, pero en poco tiempo tendrás un mayor control y las posibilidades a la hora de combinar herramientas, modelos, etc… se multiplican.

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