Buzz
Tại sự kiện ra mắt chính thức của Core Ultra thế hệ thứ 2, Intel đã trình làng những ứng dụng AI mới nhất hợp tác cùng các nhà phát triển để tối ưu hóa. Nhiều ứng dụng quen thuộc giờ đây trở nên mạnh mẽ hơn nhờ vào sự tích hợp AI, nâng cao cả hiệu năng và tiện ích. Intel cũng đã demo sức mạnh của Core Ultra 200V Series, so sánh trực tiếp với AMD Strix Point và Snapdragon X Elite. Hãy cùng khám phá.
Đầu tiên là một tiện ích mở rộng cho trình duyệt Chromium, có khả năng nhận diện nội dung do AI tạo ra. Đây là kết quả của sự hợp tác giữa McAfee và Intel. Tại sự kiện, Intel đã mở một video deepfake của Mark Zuckerberg; khi video đến phần do AI tạo ra, một biểu tượng cảnh báo sẽ xuất hiện trên màn hình.
Tiện ích mở rộng này còn cung cấp một bảng điều khiển giúp người dùng theo dõi số lượng video do AI tạo ra trong suốt một ngày hoặc một khoảng thời gian cụ thể. Toàn bộ tiện ích này hoạt động bằng NPU ngay trên máy tính.
Một ứng dụng genAI local được Intel trình diễn cho phép người dùng mô tả trò chơi bằng giọng nói, sau đó chuyển đổi lời nói thành văn bản và sử dụng văn bản đó để tạo ra hình ảnh. Intel cho rằng công nghệ này có thể được sử dụng để phát triển trò chơi tương tác bằng giọng nói trong tương lai gần.
Demo tiếp theo là ứng dụng GIMP tích hợp model Stable Diffusion để tạo hình ảnh. GIMP mang đến giao diện thân thiện hơn so với các giao diện Stable Diffusion khác như Automatic1111 hay ComfyUI.
Tốc độ tạo hình rất nhanh chóng. Phần mềm chỉ mất một chút thời gian khi tải model lần đầu, sau đó, mỗi bức ảnh chỉ mất khoảng 3-4 giây để tạo ra. Thời gian tương tự cũng được dùng để nâng độ phân giải ảnh qua Super Resolution.
Trong demo, cả SD 1.5 và SD 3 đều được sử dụng, cho thấy tốc độ tạo ảnh rất ấn tượng. Đây không chỉ là minh chứng cho khả năng của Framework OpenVINO và Pytorch trên Core Ultra 200V mà còn cho thấy sự tiếp cận thân thiện hơn với người dùng trong việc sử dụng genAI, không cần phải điều chỉnh nhiều thông số hay kết nối phức tạp.
Demo này cũng khá thú vị. Tình huống trình bày là làm thế nào để tìm nhanh một đoạn video cụ thể trong kho chứa video của người dùng.
Các kỹ sư đã phát triển một plugin cho VLC có tên là Video Retrieval. Người dùng chỉ cần nhập từ khóa tìm kiếm, hệ thống sẽ tự động tìm và mở đúng video, đồng thời tua tới đoạn có hình ảnh cần tìm. Tuy nhiên, đây mới chỉ là một demo sơ bộ, các nhà phát triển cần hoàn thiện sản phẩm để người dùng có thể sử dụng trong tương lai.Demo tiếp theo là sự hợp tác giữa Intel, Sony và Adobe để sử dụng AI nhằm tăng tốc độ khung hình khi xem trước video trong Premiere. Video đang dựng có độ phân giải lên tới 8K, 30fps và mã hóa HEVC.Thông thường, khi preview project dựng với cấu hình mạnh nhưng để ở mức 1/8, video vẫn không thể chạy mượt mà.Với plugin này, CPU, GPU và NPU phối hợp làm việc hiệu quả. Video preview để ở mức 1/2 vẫn chạy mượt mà khi bấm play sau khi chỉnh sửa. Đây là một công cụ hữu ích cho các nhà dựng phim và là một ví dụ thực tế về ứng dụng AI trên máy tính.Tiếp theo là phần mềm ấn tượng AI Play Ground, kết hợp giữa LLM Studio và Stable Diffusion trong một ứng dụng.Điểm mạnh của AI Play Ground là khả năng hỗ trợ nhiều loại model, từ model Diffusion đến model LLM open source và các model đã được tinh chỉnh trên Hugging Face. Phần mềm tận dụng tối đa khả năng phần cứng của Intel, cho phép tạo ảnh từ prompt liên tục 20 ảnh chỉ mất 1-2 giây cho mỗi ảnh, một hiệu suất rất ấn tượng.
Một ứng dụng khác sử dụng AI và phần cứng local là Canvid, hỗ trợ quay màn hình bằng AI. Phần mềm này có khả năng nhận diện khi nào người dùng muốn thêm chú thích, zoom, hiện khung chứa gương mặt, và cũng hỗ trợ quay video từ thiết bị di động.
Một phần mềm khác cũng tận dụng phần cứng local để chạy AI, cho phép người dùng điều chỉnh chi tiết các yếu tố như bối cảnh, môi trường và độ sâu trường ảnh trong video.
Khu vực trình diễn hiệu năng so sánh mức tiêu thụ điện năng giữa Meter Lake và Lunar Lake khi phát video 4K trên Youtube AV1. Sự khác biệt rõ rệt về tiêu thụ điện năng giữa hai kiến trúc này được thể hiện rõ ràng.
Khu vực này khá thú vị, so sánh đồng thời 4 nền tảng: Intel Core Ultra 9, Core Ultra 7, AMD HX 370 và Qualcomm X1E-80-100. Sự so sánh này cho thấy rõ hiệu năng qua FPS và mức tiêu thụ điện của từng nền tảng.
Màn hình hiển thị thông số từ thiết bị đo điện Z Power kết nối qua cổng USB-C. Core Ultra 7 và 9 cho thấy hiệu năng chơi game vượt trội với FPS cao hơn hẳn so với hai nền tảng còn lại, đồng thời tiêu thụ điện năng thấp hơn.
Lưu ý rằng thiết bị ghi thông tin không thể đo chính xác mức tiêu thụ điện của X elite, vì vậy số liệu có thể không chính xác.
Một lần so sánh nữa về hiệu năng chơi game giữa Intel Core Ultra 200V, HX 370 và Snapdragon X Elite với cùng một trò chơi.
Intel Core Ultra 200V trên laptop Asus đạt FPS khoảng 85-90.
Với cùng một tựa game và cấu hình, AMD HX 370 chỉ đạt FPS khoảng 55-65.
Cuối cùng, chiếc ASUS VivoBook sử dụng Snapdragon đạt FPS khoảng 45-50.
So sánh thời gian dựng hình trong Blender giữa hai máy chạy Intel Core Ultra với kiến trúc Lunar Lake và Meteor Lake.
Thời gian dựng hình trên Lunar Lake nhanh gấp hơn 2,5 lần so với Meteor Lake.
Cuối cùng, có một sự so sánh cực kỳ thú vị giữa hai hệ thống: AMD Strix Point và Intel Core Ultra 200V trong trò chơi đua xe F1.
Rõ ràng có sự khác biệt lớn về FPS giữa hai nền tảng. Tôi đã hỏi một nhân viên Intel tại quầy liệu hai máy có cài đặt giống nhau không, và anh ấy trả lời: “Cài đặt khác nhau đó, một máy bật FSR, còn máy kia bật XeSS.”
