CPUs mit Core Ultra 400: Konkretere Hinweise zu Intels X3D-Konkurrenz
Mit dem "big Last Level Cache" (BLLC) will Intel bei Nova Lake-S (Core Ultra 400) AMDs X3D-CPUs attackieren. Jetzt gibt es neue Hinweise zu den Modellen.
Intel plant bei den frühestens für Ende 2026 erwarteten Nova-Lake-Prozessoren bekanntlich angeblich mit einer 3D-V-Cache-Konkurrenz namens BLLC und bereits Ende November waren dazu aus der Gerüchteküche mindestens vier entsprechende Desktop-CPUs der designierten Core-Ultra-400K-Reihe für den neuen Sockel LGA1954 aufgetaucht. Jetzt will der für Leaks bekannte X-User @Haze2K1 die potenziellen Kernkonfigurationen der kommenden Desktop-Prozessoren aufgetan haben.
Demnach soll es an der Spitze ein Modell mit 16 Performance-Kernen (P) und 32 Efficiency-Kernen (E) sowie 4 Low-Power-Efficency-Kernen (LPE) geben. Darauf folgen sollen CPUs mit den Kernkonfigurationen 14P + 24E + 4LPE sowie 8P + 16E + 4LPE und 8P + 12E + 4LPE. Der Darstellung nach handelt es sich um die einzigen Nova-Lakes-CPUs mit BLLC, die voraussichtlich als K-Modelle den Modellreihen Core Ultra 9 und Core Ultra 7 angehören dürften.
Intels X3D-Konkurrenz BLCC: Angeblich nur für K-CPUs
Wie 3DCenter.org hierzu berichtet, soll Intels Core-Ultra-5-Reihe demnach vom BLLC ausgeschlossen sein, was andere Quellen in der Vergangenheit bereits angedeutet hätten. Zudem bleibe noch offen, ob es auch übertaktungsfähige K-Modelle ohne den großen Cache geben wird. Denkbar wäre entsprechend, dass es die Non-K-Modelle sind, die auf den BLLC verzichten. Da Nova Lake allerdings erst frühestens zum Jahresende 2026 erwartet wird, könnte sich daran auch noch etwas ändern, auch wenn das erfahrungsgemäß eher unwahrscheinlich sein soll.
Unterdessen erscheint bei Intel zunächst einmal Anfang nächsten Jahres die mobile Panther-Lake-Generation in Form der Core-Ultra-300-Reihe für Laptops, die sich angeblich mit AMD messen kann. Ebenfalls noch auf dem Plan stehen soll ein Nova-Lake-Refresh unter dem Namen Core Ultra 200(K) Plus, von dem allerdings nach aktuellem Kenntnisstand nicht viel zu erwarten sein soll.
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) es lernen 
Sorry für den langen Text und für Off Topic!
Intel müsste sein Portfolio komplett anders gestalten:
Dicker Mehrkerner mit möglichst vielen P-Kernen, Takt und TDP jenseits von Gut und Böse
8-12 Kerner Monolith mit überfetten Cache für die Gamer
Mittelklasse Allrounder mit von mir aus Kern-Zerstückelung des Todes.
Einsteiger-CPUs, wo es eh nahezu egal ist, Hauptsache mehr als 2 Kerne...
Aber pauschal das Topmodell aka U9/i9 oder whatever9 mit allem ausstatten, was man sich denken kann? Das ist der falsche Weg. CPUs bitte nach Zielgruppe entwickeln und nicht nach einem rückständigen Aufzählungssystem alla Pentium, 3, 5, 7 und 9.
Und die P/E/LPE-Compo verkauft Intel jetzt auch schon seit Meteor Lake Ende 2023.
Details soll der Thread-Director regeln und Probleme entstehen in erster Linie dann, wenn sich ein Spiel einmischt und Last fix auf einen Kern mit Nummer X legt, egal was dieser Kern kann. Vereinzelt gibt es auch Probleme, wenn ein Spiel ohne Ende Threads spawnt, die jeder kaum etwas zu tun haben. Aber auch das ist keine CPU-spezifisches Problem; wenn der Verwaltungsoverhead mehr Leistung auf dem Hauptthread frisst als durch die Auslagerung der eigentlichen Berechnungen auf andere Kerne frei wird oder wenn extrem viele Recheneinheiten zusätzlich belegt um mit "Multi Core" zu werben, obwohl die Performance sowieso an einem Mainthread und somit am maximalen (Oligo-Core-)Boost-Takt hängt, dann ist das einfach schlechte Programmierung.
Das nützt aber erst etwas, wenn Intel innerhalb eines Sockels auch deutliche Architekturweiterentwicklungen oder zumindest eine drastische Steigerung der Ausführungseinheiten anbietet. Das gab es aber seit der Einführung von IMCs bei Intel allenfalls im 1366. (+50 Prozent Kerne sowie etwas mehr Cache und Takt.)
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Alle modernen CPUs — egal ob Consumer oder Workstation — nutzen den IEEE‑754‑Standard für Floating‑Point‑Zahlen. Dieser Standard ist extrem weit verbreitet.
Das Problem: Viele Dezimalzahlen lassen sich nicht exakt in Binärform darstellen. Beispiel: 0,1 → unendliche Binärbruchdarstellung → muss gerundet werden.
Dadurch entstehen:
Rundungsfehler
Akkumulationsfehler (Fehler summieren sich über viele Operationen)
Abweichungen bei sehr kleinen oder sehr großen Werten
Diese Effekte sind unvermeidbar — selbst Supercomputer haben sie.
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Rendering-Engines führen Milliarden von Floating‑Point‑Operationen aus:
Matrixmultiplikationen
Transformationen
Normalenberechnungen
Ray‑Intersection‑Tests
Shader‑Berechnungen
Jede Operation enthält eine winzige Ungenauigkeit. Viele Operationen hintereinander → Fehler wachsen.
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Nicht weil sie „schlechter“ rechnen — sondern weil sie weniger Präzision und weniger deterministische Hardware nutzen als professionelle HPC‑ oder Server‑CPUs.
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Rendering‑Engines (Blender, Unreal, Unity, Arnold, Cycles, etc.) arbeiten überwiegend mit:
float32 (Single Precision) → 7 Dezimalstellen Genauigkeit
Workstation‑/HPC‑CPUs und wissenschaftliche Software nutzen dagegen oft:
float64 (Double Precision) → 15–16 Dezimalstellen Genauigkeit
Consumer‑CPUs können double, aber:
es ist langsamer
es verbraucht mehr Speicher
Engines optimieren auf Performance, nicht auf wissenschaftliche Präzision
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CPUs nutzen aggressive Optimierungen:
Out‑of‑order execution
SIMD‑Vektorisierung (SSE, AVX)
Fused Multiply Add (FMA)
Register‑Breite vs. Speicher‑Breite
Diese Optimierungen können zu leicht unterschiedlichen Ergebnissen führen — selbst bei identischem Code.
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Beim Rendering laufen Threads parallel:
Jeder Thread berechnet Pixel oder Rays unabhängig
Reihenfolge der Operationen ist nicht garantiert
Floating‑Point‑Addition ist nicht kommutativ (a+b ≠ b+a bei floats)
→ Das führt zu minimal unterschiedlichen Ergebnissen zwischen Render‑Runs.
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Engines nutzen float32, weil Consumer‑Hardware darauf optimiert ist
Consumer‑CPUs haben weniger FP‑Einheiten als Workstation‑CPUs
Consumer‑CPUs haben weniger deterministische FPU‑Pipelines
Consumer‑CPUs haben weniger Cache, was zu mehr Speicher‑Rundungen führt
Aber: Die mathematische Ungenauigkeit ist bei allen CPUs gleich — nur die Häufigkeit und Sichtbarkeit variiert.
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Rechenungenauigkeiten beim 3D‑Rendering entstehen durch:
den IEEE‑754‑Standard selbst
Rundungsfehler bei Floating‑Point‑Operationen
massive Anzahl an Berechnungen
Multithreading
Optimierungen der CPU‑Architektur
Consumer‑CPUs sind nicht „ungenauer“, aber Rendering‑Engines nutzen Präzisionsmodi, die auf Consumer‑Performance optimiert sind — und dadurch treten die Fehler stärker hervor.
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Sowohl CPUs als auch GPUs verwenden den IEEE‑754‑Standard für Gleitkommazahlen. Das bedeutet:
Beide haben dieselben fundamentalen Rundungsfehler
Beide können float32, float64 usw.
Beide sind prinzipiell gleich präzise
Das bestätigt NVIDIA ausdrücklich: GPUs implementieren denselben Standard wie CPUs.
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Rendering‑Engines auf GPUs nutzen überwiegend:
float32 → ca. 7 Dezimalstellen Genauigkeit
Double Precision (float64) ist auf GPUs:
viel langsamer
oft künstlich gedrosselt (besonders bei Consumer‑GPUs)
in vielen Shader‑Pipelines gar nicht verfügbar
CPUs hingegen rechnen intern oft mit höherer Präzision, selbst wenn der Code float32 sagt.
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GPUs nutzen extrem aggressive Optimierungen:
FMA (Fused Multiply Add)
massive Parallelisierung
approximative Funktionen (sin, cos, exp)
Compiler‑Flags wie [Ins Forum, um diesen Inhalt zu sehen] (führt zu weniger präzisen Ergebnissen)
Viele GPU‑Shader‑Funktionen sind nicht vollständig IEEE‑konform, weil Performance wichtiger ist als absolute Genauigkeit.
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Durch die extreme Parallelität:
Reihenfolge der Operationen ist nicht garantiert
Floating‑Point‑Addition ist nicht assoziativ
Ergebnisse können zwischen Runs leicht variieren
Das ist bei CPUs deutlich seltener.
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Ray‑Tracing (Monte‑Carlo‑Noise dominiert ohnehin)
Rasterisierung (Z‑Buffer‑Fehler sind normal)
Echtzeit‑Rendering (Performance > Präzision)
Denoising / AI‑Upscaling (Fehler werden kaschiert)
Für visuelle Ergebnisse reicht float32 fast immer.
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GPUs sind nicht genauer als CPUs — im Gegenteil. Sie sind:
schneller
massiv parallel
aber weniger präzise
und weniger deterministisch
Die Ungenauigkeiten sind aber in der Praxis meist irrelevant, weil Rendering visuell tolerant ist und Fehler durch Noise, Denoiser und Sampling überdeckt werden.
Mit dem Fazit kann man also sagen: mit der Monte Carlo-Methode (ist mit der CPU die mit Abstand langsamste, liefert aber die optisch besten Ergebnisse) und durch Noises/Denoiser/Sampling kann man die Fehler gut kaschieren.
Somit bleibt, obwohl du recht hast, unterm Strich die GPU fürs 3D-Rendering das MIttel der Wahl, vor allem mit Workstation-GPU, die da ja ohnehin genauer arbeitet als eine 0815 Standard Gamer-GPU. Vor allem tritt beim CPU-Rendering der Light Leak Error sehr häufig auf und den zu fixen, bedeutet oft aufwendiges friemeln an der Szene und den Rendereinstellungen, was dann an anderer Stelle für unbefriedigende Renderergebnisse sorgen kann.