¿Qué tarjeta gráfica necesita para mejorar vídeo con IA? Intel, AMD, NVIDIA y Apple Silicon

Lo esencial

Para mejorar vídeo con IA, la GPU importa más que cualquier otro componente del ordenador, porque el modelo de IA se ejecuta en cada fotograma. KwaFlux funciona en Windows con cualquier GPU Intel, AMD o NVIDIA de 2016 o posterior, integrada o dedicada, y en Mac con Apple Silicon.

Una GPU dedicada reciente en Windows, o cualquier Mac con Apple Silicon y macOS 13 o posterior, ofrece la velocidad más cómoda para 4K y vídeos largos. Los gráficos integrados también pueden hacerlo, solo que más despacio. Antes de cambiar de equipo, renderice unas cuantas vistas previas gratuitas para ver cómo rinde su máquina actual.

• La mejora de vídeo con IA ejecuta una red neuronal en cada fotograma, así que la GPU hace casi todo el trabajo y marca la velocidad.
• KwaFlux en Windows funciona con GPU Intel, AMD o NVIDIA de 2016 o posterior, integradas o dedicadas; se recomienda una GPU dedicada reciente.
• KwaFlux en Mac funciona en Apple Silicon. En macOS 13 y posteriores, un componente de aceleración por GPU agiliza el procesamiento; macOS 12 funciona en modo estándar.
• Además de la GPU, cuente con 16 GB de RAM (8 GB como mínimo) y espacio libre en disco para los archivos temporales.
• Las GPU integradas sirven, pero el 4K, los vídeos largos y las tareas de varios pasos tardan bastante más. Haga pruebas con las vistas previas gratuitas antes de comprar nada.

Cómo usa la GPU la mejora de vídeo con IA

Un modelo de IA de escalado o de reparación es una enorme red de cálculos que se aplica a cada fotograma, a menudo por mosaicos. Las GPU están diseñadas justo para este tipo de cálculo en paralelo, y por eso la misma tarea puede durar minutos en una GPU y mucho más en una CPU. El trabajo aumenta con:

• La resolución: un fotograma 4K tiene cuatro veces los píxeles de uno 1080p.
• La duración y la frecuencia de imagen: más fotogramas, más trabajo.
• El modelo y el número de pasos: reparación más escalado más interpolación son tres pasadas.

Todo esto se ejecuta en su propio ordenador, así que sus archivos multimedia no se suben para procesarlos; consulte procesamiento de vídeo con IA en local o en la nube.

Qué necesita KwaFlux

Windows: Intel, AMD y NVIDIA

En Windows, KwaFlux ejecuta sus modelos de IA mediante DirectML, la capa de aprendizaje automático de Microsoft para hardware gráfico. Microsoft indica que DirectML funciona en todo el hardware compatible con DirectX 12, con una interfaz única que no depende del fabricante, y por eso la misma app funciona con GPU Intel, AMD y NVIDIA.

• Los gráficos integrados (incorporados en el procesador) sirven para 1080p y clips cortos; con 4K, vídeos largos y tareas de varios pasos, prepárese para esperas largas.
• Las tarjetas gráficas dedicadas son mucho más rápidas. Si un ordenador tiene ambas, los ajustes de exportación de KwaFlux indican que la GPU integrada no se usa para exportar.
• ¿Tiene más de una GPU dedicada? En Ajustes › Uso de recursos en la exportación con IA, Equilibrado (la opción predeterminada) elige las GPU automáticamente; Personalizado le permite elegir qué GPU usar y cuántos flujos en paralelo ejecuta cada una. Si deja vacío GPU para la exportación con IA, se usan todas las GPU dedicadas compatibles.
• Mantenga al día los controladores gráficos de Intel, AMD o NVIDIA.

Mac: Apple Silicon

KwaFlux para Mac funciona en Apple Silicon. Apple explica que Core ML usa a la vez la CPU, la GPU y el Neural Engine para rendir en el propio dispositivo, limitando el uso de memoria y el consumo.

• macOS 13 y posteriores: KwaFlux prepara automáticamente su componente de aceleración por GPU tras abrirse, y las funciones se aceleran en cuanto está listo; hasta entonces, el procesamiento se hace en modo estándar. macOS 15 y posteriores cubren más funciones que 13 y 14.
• macOS 12: es compatible, pero el procesamiento se hace en modo estándar, que es más lento. Actualizar macOS acelera las cosas sin cambiar de hardware.

Qué hace más rápida una GPU para este trabajo

Sin clasificar modelos concretos, estos son los factores que cuentan:

• Una arquitectura más reciente: cada generación hace más cálculo de IA por segundo y por vatio.
• Más unidades de cálculo: dentro de una misma familia, el chip más grande es más rápido.
• Más memoria de vídeo: permite que quepan a la vez fotogramas más grandes, mosaicos 4K y flujos en paralelo. Cuando la memoria se queda corta, KwaFlux muestra un mensaje que sugiere qué cambiar.
• Alimentación y refrigeración: las GPU de los portátiles se ralentizan cuando se calientan o funcionan con batería; enchufe el equipo en las exportaciones largas.
• El resto del sistema: 16 GB de RAM y un SSD rápido con espacio libre, porque las tareas de varios pasos escriben archivos temporales (el panel de exportación indica aproximadamente cuánto).

Portátiles con dos GPU

Muchos portátiles combinan una GPU integrada con otra dedicada y alternan entre ellas para ahorrar energía.

• Enchufe el portátil y use un modo de energía de alto rendimiento en las exportaciones largas.
• Compruebe qué GPU está trabajando: la barra de estado de KwaFlux muestra la carga y la memoria de la GPU, y el Administrador de tareas de Windows muestra la actividad de cada GPU.
• Si hace falta, fije la preferencia en Windows: la documentación de NVIDIA explica que, desde Windows 10 20H1, es Windows quien decide qué GPU usa cada app y que puede cambiarlo en la configuración de gráficos de Windows (Configuración › Sistema › Pantalla › Gráficos), donde Alto rendimiento suele corresponder a la GPU dedicada.

Pruebe antes de comprar

No hace falta adivinar. En KwaFlux, las vistas previas no requieren cuenta: renderice una vista previa de 1, 3 o 5 segundos de su propio material con la herramienta que vaya a usar de verdad y mida el tiempo. Pruebe el caso más exigente que espere, como 4K o varios pasos, antes de decidir si cambia de equipo.

Si va a comprar un ordenador nuevo sobre todo para esto, una GPU dedicada reciente en Windows o cualquier Mac con Apple Silicon y una versión actual de macOS es un objetivo sensato; para ver lo que exigen las resoluciones más altas, consulte 4K vs 8K.

Problemas habituales

Conclusión

Lo más probable es que no necesite hardware nuevo para empezar: cualquier GPU reciente en Windows, o un Mac con Apple Silicon, puede ejecutar la mejora con IA. Renderice vistas previas de su propio material para ver la velocidad, mantenga al día los controladores y macOS, y cambie de equipo solo si el 4K y los vídeos largos son su trabajo diario.

Pruebe en su propio ordenador

KwaFlux ejecuta su mejorador de vídeo con IA y otras herramientas de IA en su propia GPU. El procesamiento de IA corre en su propia GPU y sus archivos multimedia no se suben para procesarlos. Funciona en Windows 10 (64 bits, versión 1809 o posterior), Windows 11 y macOS 12 o posterior en Apple Silicon. Las vistas previas no requieren cuenta: 1, 3 o 5 segundos en los módulos de vídeo; 5, 15 o 30 segundos en la estabilización de vídeo; la imagen completa en fotos, y los primeros 5 a 30 segundos en audio. Iniciar sesión con un plan de pago solo hace falta para exportar, convertir, reparar un archivo o descargar un archivo desde un enlace.