X3D bei Apple: Stapeltechnik bei kommendem M5-Chip im Gespräch [Gerücht]
Der Apple M5 soll analog zu AMDs Ryzen X3D auf Stapeltechnik setzen. Anstelle einer größeren Gaming-Performance, dürfte der Fokus allerdings auf KI-Leistung liegen.
Im vergangenen Mai hat Apple im Rahmen der Vorstellung des iPad Pro 2024 auch das Debüt des hauseigenen M4-Chips gefeiert. Macbooks und Macs sollen hingegen aktuellen Spekulationen zufolge Ende des Jahres ihre Version der jüngsten SoC-Generation bekommen. In der Zwischenzeit werkelt Apple bereits am Nachfolger, um das sich nun ein interessantes Gerücht rankt.
Wie das Branchenmagazin Digitimes berichtet, soll Apple für die kommende Prozessorgeneration die Kooperation mit TSMC ausgeweitet haben. Demzufolge soll in dem M5-Chip die SoIC-Technologie ("System on Integrated Chip") zum Einsatz kommen, die erstmals im Ryzen 7 5800X3D zum großen Erfolg wurde. Hier wurden zusätzliche 64 MiByte an 3D V-Cache über den eigentlichen Chip gestapelt, wodurch der Ryzen-Prozessor insbesondere in Spiele-Benchmarks effiziente Höchstleistungen hervorbringen konnte.
Im Gegensatz zu AMD wird Apple mit der M5-Serie aber aller Voraussicht nach keine auf Gaming-Performance ausgelegte CPU kreieren wollen. Vielmehr dürfte - wie in den vergangenen Monaten zuhauf propagiert - die KI-Leistung im Vordergrund stehen. Denkbar wäre laut Golem etwa, dass die GPU und NPU in einem eigenen Chiplet ausgelagert und mit der eigentlichen CPU gestapelt werden. Hierdurch könnte Apple mehr Performance in KI-Anwendungen erbringen und zeitgleich an Platz sparen.
Die genauen Intentionen eines M5-SoICs bleiben in Digitimes-Gerücht allerdings die große Unbekannte. Als gesichert gilt ausschließlich, dass der M5 wie die Vorgängergenerationen auch mit verschiedenen Varianten in einem breiten Portfolio an Apple-Geräten genutzt werden sollen; vom iPad Air bis zum Mac(book) Pro dürfte Apple auch hier ausschließlich auf hauseigene Prozessoren setzen. Mit der Vorstellung des M5 wird ohnehin erst im kommenden Jahr gerechnet.
Diese AI Chips sind durchaus nützlich (oder können nützlich sein) aber in der Regel werden sie bisher nur für so Dinge verwendet, wie möglichst ressourcensparend Filter in Videomeetings anzuwenden.
Bei solchen Sachen braucht "AI" nicht viele Daten.
Bei jeder Form von Modellen die in Dimensionen wie GPT arbeiten, ist der Modelldatensatz - der im Speicher sein muss weil es auf der SSD ewig dauern würde - verdammt groß. Dafür braucht man viel Ram und vor allem viel Bandbreite zum Ram. Cache am Chip ist hauptsächlich nützlich, um die Latenzen zum Zugriff auf eine geringe Menge extrem häufig genutzter Daten gering zu halt und die benötigte Bandbreite zum Ram dadurch zu verringern. Ich wüsste gerade nicht wie das in irgendeiner Form mit einem der größeren KI Modelle (egal ob text, audio, video.... ) helfen soll.
OnPremise laufen aber eben Sachen wie Liveübersetzungen, Videofilter, Bildfilter etc., da zeigen Tests ja durchaus den Vorteil von 3D Cache. Genauso muss es nicht immer 10000000TB an Daten sein, man sieht ja schon zwischen 16GB und 32GB enorme Unterschiede bei der KI Berechnung, auch Cache wird da einen Vorteil haben. Soweit ich weiß sogar einen enormen Vorteil
Diese AI Chips sind durchaus nützlich (oder können nützlich sein) aber in der Regel werden sie bisher nur für so Dinge verwendet, wie möglichst ressourcensparend Filter in Videomeetings anzuwenden.
Bei solchen Sachen braucht "AI" nicht viele Daten.
Bei jeder Form von Modellen die in Dimensionen wie GPT arbeiten, ist der Modelldatensatz - der im Speicher sein muss weil es auf der SSD ewig dauern würde - verdammt groß. Dafür braucht man viel Ram und vor allem viel Bandbreite zum Ram. Cache am Chip ist hauptsächlich nützlich, um die Latenzen zum Zugriff auf eine geringe Menge extrem häufig genutzter Daten gering zu halt und die benötigte Bandbreite zum Ram dadurch zu verringern. Ich wüsste gerade nicht wie das in irgendeiner Form mit einem der größeren KI Modelle (egal ob text, audio, video.... ) helfen soll.
In der Herstellung sind das nur ein paar Cent.
(Beispiel MacBook Pro = 1.999 EUR; während ein Notebook eben auch schonmal 1.500 EUR kostet (mit guter Ausstattung); erst wenn man dann im Detail vergleicht und bspw. 2TB SSD und 32GB RAM haben möchte (was beim 1.500 EUR Modell eben schon drin ist) wird es bei Apple ja unverschämt (gibt im kleinen gar nur 24GB RAM) teuer mit dann auf einmal 3.149 EUR! )
In der Herstellung sind das nur ein paar Cent.