Intel Arc Pro B70: Battlematrix mit Quad-GPUs zieht bis zu 720 Watt
Hardwareluxx hat vier Intel Arc Pro B70 in einer Quad-GPU-Workstation getestet: Bei 180 Watt pro Karte summiert sich die Last auf 720 Watt - doch die KI-Inferenz-Benchmarks fallen ernüchternder, aus als die pure Skalierungsarithmetik vermuten lässt.
Vor rund zwei Wochen hat Intel nach langem Warten auf den BMG-G31-Chip die Intel Arc B70 Pro veröffentlicht, die sich allerdings weniger an Gaming-Kunden und mehr an Workstations richtet. Die Kollegen von Hardwareluxx durften als eines der ersten Portale gleich vier Stück davon testen - Intel selbst nennt eine solche Konfiguration "Project Battlematrix".
720 Watt, 128 GiB VRAM - und KI-Modelle, die nicht skalieren wollen
Der wohl auffälligste Wert des Testparcours: Im Battlematrix-Testaufbau zieht jede Arc Pro B70 unter Inferencing-Last ordentliche 180 Watt. Allein die vier Grafikkarten addieren sich damit auf 720 Watt Leistungsaufnahme. Im Leerlauf fällt die Leistungsaufnahme indes auf 26 Watt pro Karte, was für eine Profi-GPU vergleichsweise hoch liegt.
Das eigentliche Argument für den Quad-Verbund ist nicht die reine Grafikleistung, sondern Speicher: Vier Arc Pro B70 bringen zusammen 128 GiB GDDR6-VRAM für vergleichsweise günstige 4.000 US-Dollar mit; äquivalente Einzelmodelle von Nvidia und AMD kosten mehr als das Doppelte und haben dafür nur 96 GiB auf Lager.
Der Haken: Die Skalierung ist laut dem Hardwareluxx-Test nicht linear.
Mit dem Einsatz von zwei und vier Arc Pro B70 verdoppelt sich der Durchsatz nicht generell, da es hier einen gewissen Overhead gibt.
Als Ursache wird die GPU-Kommunikation über PCIe statt über dedizierte Hochgeschwindigkeits-Interconnects wie NVLink bei NVIDIA oder Infinity Fabric bei AMD gesehen. Besonders große Modelle wie GPT OSS mit 120 Milliarden Parametern passen selbst in 128 GB VRAM teils nicht vollständig und müssen ausgelagert werden - mit entsprechend schwacher Inferencing-Leistung als Folge.
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Aber für wen das Geld weniger eine Rolle spielt, der wird natürlich immer VRAM bevorzugen.
Dass die Synchronisation von KI Modellen im RAM schwierig ist - und damit nur teilweise ordentlich skaliert - ist auch klar. Vor allem über PCIe, eventuell braucht es hier größeren RAM der seltener synchronisiert wird und schnellere Verbindungen
Dass 4 Karten 720 Watt fressen schreckt wohl niemanden, das schafft Nvidia mit einer allein