A Microsoft está desenvolvendo um novo recurso nativo no Windows 11 que permitirá aos usuários escolher exatamente quanta memória RAM do sistema será dedicada às tarefas do chip gráfico e aceleradores de inteligência artificial. Identificada internamente pelo nome IntelligentCarveout, a função foi descoberta na compilação experimental 29648.1000 do sistema operacional. A novidade deve solucionar um gargalo em arquiteturas de memória unificada, onde a CPU e a GPU compartilham a mesma memória. Com a ferramenta, será possível definir fatias dedicadas de memória para tarefas pesadas da GPU, como a execução local de grandes modelos de linguagem (LLMs) ou a renderização de cenas complexas, impedindo que o sistema operacional realoque esses recursos dinamicamente no meio de um processo. Foco nos chips NVIDIA RTX Spark e CPUs Arm A novidade vem em um momento em que cada vez mais notebooks com uma grande quantidade de memória unificada começam a aparecer no mercado, como os RTX Spark da NVIDIA que chegam nos próximos meses. A nova plataforma junta núcleos de CPU em arquitetura Arm a aceleradores gráficos com arquitetura Blackwell, suportando configurações de até 128 GB de memória unificada. A ideia de gerenciar a memória compartilhada ao nível do sistema não é inédita. Atualmente, a AMD oferece uma solução similar via software com o recurso Variable Graphics Memory no software Adrenalin, focado nas APUs Ryzen AI Max. No entanto, ao integrar essa gestão diretamente às Configurações do Windows 11, a Microsoft garante suporte nativo para fabricantes como NVIDIA e Qualcomm sem a necessidade de softwares proprietários adicionais de terceiros. A função ainda está oculta nos menus padrão e faz parte dos testes do canal Experimental Future Platforms, o que significa que o recurso pode passar por mudanças na interface antes de chegar à versão final do sistema. Caso seja lançada comercialmente, a ferramenta dará aos entusiastas de hardware e criadores de conteúdo o controle da VRAM, transformando notebooks e mini PCs em estações de trabalho de IA muito mais eficientes. {{WHATSAPP_CHANNEL}}

A Microsoft est desenvolvendo um novo recurso nativo no Windows 11 que permitir aos usu rios escolher exatamente quanta mem ria RAM do sistema ser dedicada s tarefas do chip gr fico e aceleradores de intelig ncia artificial. Identificada internamente pelo nome IntelligentCarveout, a fun o foi descoberta na compila o experimental 29648.1000 do sistema operacional. A novidade deve solucionar um gargalo em arquiteturas de mem ria unificada, onde a CPU e a GPU compartilham a mesma mem ria. Com a ferramenta, ser poss vel definir fatias dedicadas de mem ria para tarefas pesadas da GPU, como a execu o local de grandes modelos de linguagem (LLMs) ou a renderiza o de cenas complexas, impedindo que o sistema operacional realoque esses recursos dinamicamente no meio de um processo. Foco nos chips NVIDIA RTX Spark e CPUs Arm A novidade vem em um momento em que cada vez mais notebooks com uma grande quantidade de mem ria unificada come am a aparecer no mercado, como os RTX Spark da NVIDIA que chegam nos pr ximos meses. A nova plataforma junta n cleos de CPU em arquitetura Arm a aceleradores gr ficos com arquitetura Blackwell, suportando configura es de at 128 GB de mem ria unificada. A ideia de gerenciar a mem ria compartilhada ao n vel do sistema n o in dita. Atualmente, a AMD oferece uma solu o similar via software com o recurso Variable Graphics Memory no software Adrenalin, focado nas APUs Ryzen AI Max. No entanto, ao integrar essa gest o diretamente s Configura es do Windows 11, a Microsoft garante suporte nativo para fabricantes como NVIDIA e Qualcomm sem a necessidade de softwares propriet rios adicionais de terceiros. A fun o ainda est oculta nos menus padr o e faz parte dos testes do canal Experimental Future Platforms, o que significa que o recurso pode passar por mudan as na interface antes de chegar vers o final do sistema. Caso seja lan ada comercialmente, a ferramenta dar aos entusiastas de hardware e criadores de conte do o controle da VRAM, transformando notebooks e mini PCs em esta es de trabalho de IA muito mais eficientes. {{WHATSAPP_CHANNEL}}