Phi Silica: la IA de Windows 11 que puede robarte FPS al competir por la GPU

¿Sabías que Phi Silica, el motor de IA de Windows 11, puede competir con tus juegos por el uso de la GPU? Descubre cómo esta tecnología puede afectar tu rendimiento y qué debes hacer para mitigar este problema.

En este artículo, te explicamos cómo Phi Silica utiliza la potencia gráfica para mejorar la eficiencia del sistema y por qué los equipos sin NPU pueden experimentar un rendimiento inferior en juegos y aplicaciones gráficas intensivas.

Qué es Phi Silica y por qué está en tu PC

Descubre qué es Phi Silica y por qué este componente es crucial en tu PC, especialmente en dispositivos Windows 11 y Copilot+ con NPU.

Qué es Phi Silica y para qué lo usa Windows 11

Phi Silica es un modelo de lenguaje local que Windows 11 utiliza para mejorar el rendimiento y la eficiencia en las PC, especialmente en dispositivos que cuentan con una GPU compatible. Este modelo se ejecuta en la NPU de los PCs con Windows Copilot+, mientras que en los equipos sin NPU pero con una GPU adecuada, Phi Silica se ejecuta directamente en la gráfica.

Este sistema permite a Windows 11 ofrecer funciones avanzadas de procesamiento de lenguaje sin depender de conexiones a internet, proporcionando una experiencia fluida y rápida en aplicaciones que integran la IA.

La diferencia entre ejecutarlo por NPU (Copilot+) y por GPU

Phi Silica se ejecuta de manera más eficiente en la NPU (Copilot+) para un rendimiento óptimo en PC con esta configuración. Sin embargo, en equipos sin NPU, Phi Silica se ejecuta en la GPU, lo que requiere activar el modo de desarrollador y actualizar los controladores de la GPU a la versión más reciente.

Este cambio en la ejecución del software puede afectar al rendimiento, ya que las GPUs no están optimizadas específicamente para Phi Silica como lo está la NPU, por lo que los usuarios sin NPU pueden experimentar un desempeño inferior.

Por qué solo los PCs sin NPU corren la IA sobre la gráfica

Phi Silica es una tecnología que utiliza la NPU o GPU para acelerar la inteligencia artificial en los PCs. Sin embargo, solo los PCs que no tienen NPU ejecutan la IA sobre la tarjeta gráfica, debido a que la NPU en los PCs con Copilot+ maneja estas tareas de forma más eficiente.

Para aquellos equipos sin NPU, la ejecución de IA sobre la GPU es necesaria, pero esto requiere que el modo de desarrollador esté habilitado y que se cumplan ciertos requisitos de hardware y software para garantizar el rendimiento óptimo.

Por qué compite con tus juegos por la GPU

Descubre por qué tus juegos en línea luchan por el uso de la GPU con otras aplicaciones y qué factores influyen en este competidor tecnológico.

Qué reconoce exactamente Microsoft en su nota de transparencia

En la nota de transparencia de Microsoft, se reconoce que los juegos son consumidores importantes de la GPU, especialmente cuando se ejecutan a alta resolución o en resoluciones 4K y 8K. Esto se debe a que la renderización de gráficos en estos títulos requiere un alto nivel de cálculo de GPU para mantener una alta tasa de cuadros por segundo y una calidad visual optimizada.

La empresa destaca que la competencia por recursos con otros programas que requieren potencia gráfica puede afectar la experiencia de juego. Esto incluye aplicaciones de streaming de vídeo en alta definición, programas de diseño gráfico 3D y otras aplicaciones que demandan mucho de la tarjeta gráfica.

Cómo la inferencia de IA compite con el renderizado y el gaming

La inferencia de inteligencia artificial (IA) compite directamente con el renderizado de gráficos y los juegos en tiempo real por recursos de GPU. Al realizar cálculos complejos y procesar grandes cantidades de datos, la IA consume una gran parte de la potencia gráfica, que sería de otro modo disponible para aplicaciones de renderizado y juegos. Esta competencia por recursos puede afectar negativamente la velocidad y la calidad de la experiencia de juego, especialmente en sistemas menos potentes.

La presión sobre la VRAM y la memoria compartida

La VRAM y la memoria compartida son recursos clave para los juegos, especialmente en entornos de realidad virtual (VR). La VRAM almacena datos de renderizado esenciales para el rendimiento de la gráfica, mientras que la memoria compartida ayuda a manejar la sobrecarga de datos cuando la VRAM se agota. En competencia con otros juegos, estos recursos se vuelven escasos, lo que puede afectar negativamente la experiencia de juego.

Por ejemplo, cuando un juego intensivo de VR se ejecuta junto con otro juego, ambos compiten por la VRAM disponible. Esto puede resultar en problemas de rendimiento, como baja resolución o tasa de refresco. Además, la memoria compartida se convierte en un punto de cuello si la VRAM no puede manejar la carga, afectando la eficiencia general del rendimiento gráfico.

Cómo se nota en tus juegos

Descubre cómo los problemas de rendimiento en tus juegos pueden manifestarse a través de estancamiento en los cuadros por segundo y variaciones térmicas en tu tarjeta gráfica Phi Silica, especialmente bajo Windows 11.

Menos FPS, peores frametimes y tirones (stuttering)

Menos FPS y peores frametimes en tus juegos pueden indicar problemas con el rendimiento de tu tarjeta gráfica. Esto puede deberse a un sobrecalentamiento, conocido como thermal throttling, que limita la velocidad de procesamiento para prevenir el daño. Esto afecta directamente la estabilidad y la calidad de la experiencia de juego, provocando tirones visibles.

Para solucionar este problema, asegúrate de mantener tu sistema de enfriamiento limpio y en buen estado. Además, considera ajustar la configuración gráfica de tus juegos para reducir la carga en la GPU y mejorar la estabilidad del frame rate.

El riesgo de thermal throttling en equipos no preparados

El riesgo de thermal throttling se hace evidente en equipos no preparados para el estrés térmico generado por juegos exigentes. Durante las sesiones de juego intensivas, los componentes, como la GPU, pueden calentarse rápidamente. Esto puede causar una reducción en la velocidad de procesamiento para evitar el sobrecalentamiento, lo que se conoce como thermal throttling. Esto no solo afecta negativamente la experiencia del usuario al reducir la tasa de fotogramas, sino que también puede estabilizar o incluso detener la ejecución del juego debido a la interrupción en el rendimiento.

Por qué Microsoft aún no ha publicado benchmarks del impacto real

Microsoft ha evitado publicar benchmarks detallados sobre el impacto real de su nueva GPU Phi Silica, probablemente para no revelar detalles que puedan ser contraproducentes para sus competidores o para evitar mostrar debilidades técnicas como el estancamiento en la tasa de cuadros por segundo (fps) o problemas de sobrecalentamiento que podrían disuadir a los jugadores potenciales.

La ausencia de estos benchmarks puede generar incertidumbre entre los usuarios, quienes buscan información precisa sobre el rendimiento y la eficiencia térmica del nuevo hardware, especialmente considerando que problemas como el thermal throttling y las fluctuaciones en los tiempos de cuadro pueden afectar significativamente la experiencia de juego.

A quién afecta de verdad y a quién no

Descubre quiénes son realmente los afectados por el reciente conflicto tecnológico y cuáles configuraciones de hardware quedan exentas. Analizamos los costos energéticos y las ventajas de los NPU en portátiles.

Los PC Copilot+ con NPU quedan al margen del conflicto

Los PC Copilot+ con NPU han logrado mantenerse al margen del conflicto actual, gracias a sus innovadoras capacidades. Estos equipos cuentan con una arquitectura que minimiza la dependencia de GPU y VRAM, permitiéndoles operar eficientemente con menos riesgo de exposición a las restricciones actuales.

Con la implementación de NPU, estos sistemas reducen notablemente el consumo energético en comparación con las soluciones basadas en GPU tradicionales. Esto no solo mejora la sostenibilidad, sino que también permite un rendimiento más estable y confiable en entornos de alto rendimiento.

Qué configuraciones de GPU y VRAM son las más expuestas

Los sistemas con configuraciones de GPU y VRAM más modestas son los más expuestos a los problemas relacionados con la eficiencia energética y el rendimiento. Específicamente, las tarjetas gráficas de gama baja y media que carecen de tecnología NPU, como las encontradas en algunos portátiles, enfrentan mayores desafíos de rendimiento y eficiencia energética.

Estos dispositivos, que no cuentan con aceleración de procesamiento neuronal integrada, necesitan recurrir a recursos de hardware más tradicionales para procesar tareas que las unidades NPU manejan con mayor eficiencia, lo que puede resultar en un mayor consumo de energía y un rendimiento inferior en comparación con sus contrapartes equipadas con esta tecnología.

El coste energético frente al NPU en portátiles

El coste energético es un factor crucial a considerar cuando se trata de portátiles equipados con NPU (Neural Processing Unit). Estas unidades de procesamiento específicamente diseñadas para tareas de inteligencia artificial consumen menos energía que las GPU tradicionales, lo que resulta en una mayor autonomía para los usuarios.

Aunque la implementación de NPU en portátiles puede mejorar la eficiencia energética, es importante evaluar cómo estas tecnologías afectan el rendimiento general del dispositivo. Los portátiles con configuraciones de GPU y VRAM más avanzadas pueden no beneficiarse de la misma manera, al verse limitados por otros componentes que requieren más energía.

Por lo tanto, el uso de NPU en portátiles se traduce en ahorros significativos de energía para aquellos que buscan mejorar la eficiencia energética sin comprometer el rendimiento.

Qué puedes hacer al respecto

En esta sección, exploramos diversas acciones que puedes tomar para abordar problemas relacionados con componentes de inteligencia artificial en Windows 11, como el desinstalador Phi Silica. Descubre cómo gestionar y resolver estos inconvenientes de manera efectiva.

Cómo revisar y gestionar los componentes de IA en Windows 11

Para revisar y gestionar los componentes de Inteligencia Artificial (IA) en Windows 11, accede a la configuración de AI Components en Settings. Asegúrate de revisar cada componente para entender su función y ajustar los ajustes según tus preferencias.

Además, puedes desinstalar componentes específicos de IA que no deseas utilizar. Por ejemplo, si encuentras un componente como Phi Silica, puedes buscar en línea cómo desinstalarlo siguiendo los pasos recomendados por expertos o en sitios de soporte oficial.

Mantener el driver de GPU actualizado desde el fabricante

Actualizar regularmente el driver de tu tarjeta gráfica, o GPU, es crucial para aprovechar las mejoras en rendimiento y corrección de errores que los fabricantes incluyen en cada nueva versión. Puedes acceder a la página de soporte del fabricante de tu tarjeta gráfica para descargar e instalar la versión más reciente del driver.

Recuerda que no todas las actualizaciones del sistema operativo o la instalación de nuevas aplicaciones son compatibles con versiones antiguas de los controladores, por lo que mantenerlos actualizados garantiza una mejor compatibilidad y rendimiento. Además, los fabricantes suelen incluir mejoras en la eficiencia energética y funcionalidades nuevas en sus drivers, lo que hace que el proceso de actualización sea beneficioso para tu equipo.

Qué esperar con la llegada de Aion Instruct como reemplazo

Con la llegada de Aion Instruct como reemplazo, los usuarios pueden esperar una experiencia más personalizada y eficiente en la gestión de componentes de inteligencia artificial en Windows 11. Esta herramienta mejorará la interacción con funciones de IA, proporcionando una integración más fluida y un acceso simplificado a las opciones de configuración.

Además, Aion Instruct promete simplificar la desinstalación y la gestión de componentes de IA, reduciendo la complejidad que actualmente enfrentan los usuarios con Phi Silica o similares. Esto permitirá a los usuarios centrarse más en la funcionalidad y la experiencia de usuario, en lugar de lidiar con problemas técnicos.