Uso de memoria en portátiles

Kimiko puede usar varios gigabytes de memoria mientras transcribe una reunión o escribe un resumen en local. En un portátil con memoria compartida, ese trabajo tira de la misma memoria que necesitan tus otras apps. La cantidad depende de tus modelos, de las funciones que tengas activadas y de tu ordenador.

Si quieres una lista rápida de hardware, consulta los requisitos del sistema. Para la voz y la IA en local, 16 GB en un Mac con Apple silicon, o en un PC con Windows y tarjeta gráfica dedicada, son un punto de partida razonable. A los portátiles con Windows y memoria compartida les puede venir bien más margen.

Qué significa memoria compartida

Muchos portátiles con Windows tienen una gráfica integrada que comparte la memoria principal del ordenador (RAM). El procesador principal y el procesador gráfico usan una misma reserva de memoria. Es lo que se llama arquitectura de memoria unificada, o UMA. AMD explica este diseño de memoria compartida.

Por ejemplo, en un portátil con 16 GB de memoria compartida, Windows, tus apps y la gráfica tiran de esos mismos 16 GB. Un ordenador con tarjeta gráfica dedicada puede guardar parte de los datos de IA en la memoria de la propia tarjeta. Por eso, el portátil puede usar más RAM del sistema para el mismo trabajo.

Los Mac con Apple silicon también usan memoria compartida, pero su hardware y su software gestionan el procesamiento local de otra manera. La memoria compartida, por sí sola, no implica un consumo alto ni un mal rendimiento: Kimiko se ha usado sin problemas en un MacBook Air M5 con 16 GB.

Compartir memoria no garantiza que todas las partes del software compartan una única copia de sus datos. Los modelos de IA también pueden necesitar copias adicionales y espacio de trabajo mientras funcionan. El tamaño de descarga de un modelo es solo lo que ocupa en el disco.

Por qué sube el consumo durante una reunión

Kimiko puede estar haciendo varias cosas a la vez: convertir la voz en texto, distinguir a los hablantes, preparar las notas para la búsqueda y escribir un resumen. Cada una necesita memoria. Un resumen local puede subir el consumo durante un rato mientras el modelo de voz sigue funcionando.

Estos trabajos también usan potencia de procesamiento, así que otras apps exigentes pueden ralentizarlos. Que el uso de memoria sea alto no significa, por sí solo, que algo falle: comprueba si tu ordenador sigue respondiendo bien y si la transcripción va al día.

Por qué el procesamiento en la nube sigue usando memoria

La voz en la nube y la IA en la nube son decisiones independientes. Pasar una a la nube no cambia la otra.

Aunque elijas las dos, Kimiko sigue gestionando el audio y detectando la voz en tu ordenador. La identificación de hablantes y el reconocimiento de voces funcionan en local cuando están activados. La búsqueda del chat también puede usar un modelo local, y el dictado, si está activado, tiene su propio modelo de voz. El procesamiento en la nube puede reducir la carga, pero no elimina todo el trabajo local. Consulta proveedores en la nube.

Cómo reduce Kimiko la carga

• Desde la versión 0.6.5: en Windows, la detección de voz se ejecuta en el procesador principal. En los ordenadores que solo tienen gráfica de memoria compartida, la identificación de hablantes también lo usa, lo que evita una sobrecarga añadida por la gráfica en esos trabajos. La transcripción y la IA local pueden seguir usando la aceleración gráfica.
• Desde la versión 0.6.6: Kimiko quita de la memoria el modelo de dictado que está en espera antes de que empiece una reunión. En los ordenadores con Windows que solo tienen gráfica de memoria compartida, también cambia la forma en que la IA integrada carga los datos del modelo, para que Windows pueda recuperar parte de la memoria con más facilidad.
• Desde la versión 0.6.7: el modelo de voz del dictado y su modelo de formato integrado comparten por defecto un margen de inactividad de 5 minutos. Cambia Mantener modelos cargados en Ajustes → Dictado para liberar memoria antes o tener los modelos listos durante más tiempo. Un modelo que también usa el chat puede quedarse cargado más tiempo.

Estos cambios se aplican automáticamente. No eliminan la memoria que necesitan los modelos activos, y no hay una cifra de memoria única que sirva para todos los portátiles.

Qué puedes probar

1. Actualiza Kimiko para tener los cambios anteriores.
2. Cierra las apps exigentes y prueba una reunión corta con un modelo de IA local más pequeño.
3. Usa menos funciones opcionales. En Ajustes → Transcripción, desactiva Identificar hablantes remotos si no necesitas distinguir a cada hablante, o Resúmenes en directo si puedes esperar y resumir después de grabar.
4. Plantéate el procesamiento en la nube para la voz, la IA o ambas, si encaja con tus preferencias de privacidad. Revisa también la elección de Modelo de IA, que va por separado.

Si la memoria sigue creciendo de una reunión a otra, o el ordenador sigue lento cuando termina el procesamiento, contacta con el soporte e indica tu versión de Kimiko, el modelo de portátil, los modelos que usas y las funciones que tienes activadas.

Cómo leer el Administrador de tareas de Windows

Usa Rendimiento → Memoria para ver el uso total de RAM. La app principal de Kimiko, el motor de IA y la ventana de la app pueden aparecer como procesos separados. La memoria de GPU compartida ya sale de la RAM del sistema: si la sumas al uso total de RAM, la contarás dos veces.

Que el gráfico 3D apenas se mueva no demuestra que el procesador gráfico esté inactivo. En Rendimiento → GPU, haz clic en el nombre de un gráfico y elige un gráfico Compute, como Compute 0, si lo hay. Ahí puede aparecer el trabajo de IA. Microsoft explica las vistas de GPU del Administrador de tareas.