Kompanija Microsoft započela je testiranje nove opcije u sklopu operativnog sistema Windows 11. Ona će korisnicima omogućiti ručnu raspodelu objedinjene sistemske memorije, što do sada nije bilo moguće tako lako.
Ova funkcionalnost pruža direktnu kontrolu nad time koliko će se radne memorije rezervisati za potrebe grafike i zadataka veštačke inteligencije, a koliko ostaviti za rad samog operativnog sistema i pozadinskih procesa.
Windows 11 nova opcija je tek u fazi testa i ne postoji jasna slika o tome kada bi mogla da bude dostupna svima.
Tragovi nove mogućnosti uočeni su u sklopu probne verzije Windows 11 pod oznakom Build 29648.1000, objavljene u avgustu. Microsoft je u zvaničnim napomenama uz izdanje nije direktno spomenuo. Ipak, nezavisni istraživači koda i entuzijasti otkrili su ovu skrivenu funkciju pod nazivom IntelligentCarveout .
Analiza programskog koda potvrdila je prisustvo novih komandi i datoteka namenjenih upravljanju objedinjenom memorijom.
Tamo će korisnici moći da izaberu opcije poput automatskog preporučenog režima, prilagođenog podešavanja ili dodeljivanja maksimalnog kapaciteta za grafikom i veštačkom inteligencijom opterećene aplikacije.
Uređaji koji nemaju zasebnu grafičku kartu sa sopstvenom VRAM memorijom moraju da dele jednu sistemsku memoriju za sve potrebe. Proširenjem tržišta procesora sa objedinjenom memorijom koje razvijaju Apple, Qualcomm i Nvidia, kapaciteti radne memorije na računarima dostigli su i više stotina gigabajta.
Poseban razlog za uvođenje ove funkcije leži u najavljenoj platformi Nvidia RTX Spark . Ona nudi i do 128 GB objedinjene LPDDR5x memorije.
Zahvaljujući funkciji IntelligentCarveout , korisnici će moći da usmere ogroman deo te memorije direktno grafičkom jezgru i modelima veštačke inteligencije. Time grafički čip u sklopu RTX Spark sistema može dobiti pristup znatno većem kapacitetu memorije u poređenju sa klasičnim grafičkim karticama poput Nvidia RTX 5090 koja poseduje 32 GB sopstvene GDDR7 memorije, čime se dobija značajna prednost pri pokretanju zahtevnih lokalnih AI modela, zaključuje TechSpot .
Izvor: benchmark
