AMD, Intel und sogar Qualcomm werben derzeit intensiv f\u00fcr den AI-PC und liefern sich dabei einen Wettbewerb um Informationen zur Rechenleistung, insbesondere zur NPU. Mit Lunar Lake, der n\u00e4chsten mobilen Core-Generation von Intel, strebt der gesamte Prozessor eine KI-Rechenleistung von 100 TOPS (Trillionen Operationen pro Sekunde) \u00fcber die CPU-Kerne, GPU und NPU an. Aktuell liegt die Rechenleistung der Prozessoren von AMD, Intel und Qualcomm im Bereich von 30 bis 40 TOPS, wobei die NPU in der Regel nur etwa ein Drittel dieser Leistung ausmacht. Doch was ist mit den leistungsstarken Grafikprozessoren, die in vielen Computern verbaut sind?<\/p>\n
Notebooks mit integrierter Grafikeinheit sind naturgem\u00e4\u00df auf die Leistung des Prozessors beschr\u00e4nkt, w\u00e4hrend Gaming-Notebooks oder Desktop-Systeme mit dedizierter Grafikkarte deutlich mehr bieten k\u00f6nnen. Ein AI-PC wird jedoch ausschlie\u00dflich dadurch definiert, dass der Prozessor eine NPU besitzt, Windows 11 24H2 mit Copilot verwendet und \u00fcber eine Copilot-Taste verf\u00fcgt. Ein Computer, der eine dedizierte Radeon- oder GeForce-Grafikkarte verwendet, erf\u00fcllt nicht automatisch die Anforderungen eines AI-PCs. Dennoch w\u00e4re ein solches System durchaus in der Lage, ausreichende Rechenleistung bereitzustellen.<\/p>\n
Gem\u00e4\u00df NVIDIA (\u00fcber BenchLife) kann eine GeForce-Grafikkarte eine Rechenleistung von 100 bis 1.300 TOPS bzw. FLOPS mit einfacher Genauigkeit (INT8 oder FP8) erreichen. Damit \u00fcbersteigt man deutlich die berichteten 20 TOPS, die derzeit gefordert werden. Selbst wenn die n\u00e4chste Generation des AI-PC eine Mindestanforderung von 100 TOPS hat, k\u00f6nnte man diese Anforderung mit Leichtigkeit erf\u00fcllen. Aus diesem Grund unterscheidet NVIDIA zwischen einem „Basic AI PC“ und einem „Premium AI PC“. NVIDIA nutzt bereits die \u00fcberlegene Leistung des „Premium AI PC“ aus, beispielsweise bei DLSS, Ray Reconstruction und bestimmten Funktionen der Avatar Cloud Engine (ACE) mit KI-Techniken. K\u00fcrzlich hat NVIDIA eine aktualisierte Version von ChatRTX ver\u00f6ffentlicht, die in die LLMs (Language Models) integriert ist und Verbindungen zwischen den LLMs und beispielsweise Bilddatenbanken herstellt – auch hier kommt die Grafikkarte zum Einsatz.<\/p>\n
Letztendlich liegt es in der Verantwortung von Microsoft, festzulegen, welche Komponenten f\u00fcr den AI-PC verwendet werden. Die NPU zeichnet sich durch ihre hohe Energieeffizienz aus. Ebenso wird das Inferencing von ChatRTX auf GeForce-RTX-Karten effizient auf den Tensor-Kernen durchgef\u00fchrt. In den Augen von NVIDIA f\u00fchlt sich das Unternehmen hierbei aus dem Rampenlicht der AI-PCs verdr\u00e4ngt. Es bleibt abzuwarten, ob Microsoft in Zukunft dedizierte Grafikkarten in die Definition des AI-PCs aufnimmt.<\/p>\n
Schlagw\u00f6rter: NVIDIA + Intel + AMD<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
AMD, Intel und sogar Qualcomm werben derzeit intensiv f\u00fcr den AI-PC und liefern sich dabei einen Wettbewerb um Informationen zur Rechenleistung, insbesondere zur NPU. Mit Lunar Lake, der n\u00e4chsten mobilen Core-Generation von Intel, strebt der gesamte Prozessor eine KI-Rechenleistung von 100 TOPS (Trillionen Operationen pro Sekunde) \u00fcber die CPU-Kerne, GPU...<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":7342,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-7343","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-uncategorized"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/7343","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=7343"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/7343\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/7342"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=7343"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=7343"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=7343"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}