Intel: Robert Hallock erklärt die Voraussetzungen für einen KI-PC
Nachdem sich bereits AMDs CEO Dr. Lisa Su im Rahmen der SXSW 2024 zum Thema KI-PCs geäußert hat, erklärt jetzt auch der große Konkurrent Intel in Person von Robert Hallock, welche Voraussetzungen die Hardware dafür erfüllen muss.
Nachdem sich gerade erst AMDs CEO Dr. Lisa Su im Rahmen der SXSW 2024 zum Thema KI-PCs geäußert hatte, erklärt jetzt auch der große Konkurrent Intel in Person von Robert Hallock, seines Zeichens Senior Director of Technical Marketing, welche Voraussetzungen die Hardware dafür erfüllen muss. In seiner aktuellen Position kümmert sich der ehemalige Marketing-Leiter von AMD auch um das Thema Künstliche Intelligenz und stand The Register nun Rede und Antwort.
"Jeder PC mit einer neuen Core-CPU ist ein KI-PC!"
Robert Hallock sagt, dass jeder PC mit einer neuen Core-CPU ein KI-PC sei und Anwender "einfach einen unserer aktuellen Prozessoren kaufen" können und damit gewissermaßen einen KI-PC ihr Eigen nennen würden. Das stimmt so aber nicht ganz, denn schließlich bietet Intel aktuell nicht nur Core Ultra ("Meteor Lake"), sondern auch Core-i-14000 ("Raptor Lake-S") als Refresh an. Während die CPUs aus der Generation Meteor Lake-H einen Neuralprozessor, also eine NPU ("Neural Processing Unit"), müssen Raptor Lake und Raptor Lake Refresh noch darauf verzichten. Diese nachfolgenden Spezifikationen nannte Robert Hallock als Voraussetzung:
- Ein KI-PC benötigt...
- ...einen Prozessor ("CPU"), der...
- ...einen Grafikchip ("GPU") sowie...
- ...einen Neuralprozesor ("NPU") besietzt...
- ...und in der Lage ist, die DP4a-Instruktionen und...
- ...Vector Neural Network Instructions ("VNNI") auszuführen.
- ...einen Prozessor ("CPU"), der...
Diese Voraussetzungen erfüllen aktuell nur die Core Ultra ("Meteor Lake") von Intel sowie die aktuellen APU-Serien Ryzen 7040 ("Phoenix"), Ryzen 8040 ("Hawk Point") und Ryzen 8000G ("Hawk Point") von AMD, welche allesamt eine NPU besitzen, die solche Instruktionen berechnen und die CPU entsprechend entlasten kann. Intel wiederum wirbt bereits mit dem "KI-PC powered by Intel" und nennt als Voraussetzung hierfür die Hybridarchitektur aus CPU, GPU und NPU.
Jetzt können Sie von aufregenden neuen KI-Funktionen profitieren - wie Sprachübersetzung in Echtzeit, Automatisierungs-Inferenzierung und verbesserten Gaming-Umgebungen.
Und mit mehr als 300 KI-beschleunigten ISV-Funktionen können Sie sich darauf verlassen, dass Ihre bevorzugte KI-beschleunigte Software auf Intel am besten funktioniert.
- Intel -
Auch wenn selbst ältere Prozessoren von Intel und AMD in der Lage sind, DP4a- und VNNI-Instruktionen auf der CPU zu berechnen, so ist eine NPU doch für eine schnelle Berechnung von KI-Workloads essenziell. Als CPU/APU für einen KI-PC können daher aktuell die vier nachfolgenden Serien gelten:
- Intel Core Ultra ("Meteor Lake")
- AMD Ryzen 8000G ("Hawk Point")
- AMD Ryzen 8040 ("Hawk Point")
- AMD Ryzen 7040 ("Phoenix")
Gegenüber The Register erklärte Robert Hallock zudem, dass je nach KI-Anwendung und -Workflow bis zu 32 GiB Arbeitsspeicher vorausgesetzt werden könnten, in der Regel aber die mittlerweile als Standard angesehen 16 GiB ausreichen sollten.
Ihre Meinung ist gefragt!
Wie stehen Sie zu diesem Thema? Die PCGH-Redaktion freut sich über Ihre fundierte Meinung in den Kommentaren zu dieser Meldung. Um zu kommentieren, müssen Sie auf PCGH.de oder im Extreme-Forum eingeloggt sein. Sollten Sie bisher noch keinen Account haben, könnten Sie sich hier unverbindlich registrieren. Beachten Sie beim Kommentieren aber bitte die geltenden Forenregeln.
Quelle: Intel via The Register
Bis das irgendwie relevant wird, sind wir schon (minimum) 3-5 CPU-Generationen weiter.
Von daher würde ich mal sagen: Die nächsten Jahre können Entwickler nicht einmal erwarten, dass die Kunden wissen ob sie eine NPU haben oder nicht, um das z.B. in den Systemempfehlungen zu berücksichtigen. Und ehe eine hinreichende Leistung flächendeckend zur Mindestvoraussetzung erklärt werden kann, werden wir die 2030er erreicht haben und dein 7950X3D vermutlich längst in Rente sein.
Um es anders auszudrücken: Du kannst erst mal davon ausgehen, dass Du mit einer guten Grafikkarte, sofern die Software das unterstützt, das neuronale Netzwerk auch über die GPU laufen lassen kannst, aber dann wird es Dich mehr Strom kosten, insbesondere, wenn die GPU selbst keine speziellen Tensoreinheiten hat.
(Natürlich kann es dennoch leistungsmäßig ärgerlich sein, wenn in einem Spiel schon durch das Rendern der Frames CPU und GPU gut ausgelastet sind, und dann noch so ein neuronales Netzwerk für die NPCs nebenher läuft.)