Mysteriöser Hinweis: Dell und Nvidia deuten KI-PC-Chip an

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Mysteriöser Hinweis: Dell und Nvidia deuten KI-PC-Chip an
Quelle: Nvidia

Laut Andeutungen in einem Interview mit den Geschäftsführern von Dell und Nvidia könnte im nächsten Jahr ein eigener KI-Chip ins Haus stehen.

Bereits Ende letzten Jahres wurde berichtet, dass Nvidia an eigenen Chips mit Arm-Architektur arbeiten soll, die auch für Windows-Computer gedacht sind und erst kürzlich stand eine dahin gehende Zusammenarbeit mit MediaTek neben der bestehenden PC-Kooperation und Automotive im Raum. Jetzt gibt es einen neuen Hinweis auf Nvidias Bestrebungen in diese Richtung, denn in einem aktuellen Bloomberg-Interview mit CEO Jensen Huang und Michael Dell wurde dergleichen erneut angedeutet.

Während Nvidia bekanntlich bei Rechenzentren und Software bereits groß im Geschäft mit Künstlicher Intelligenz vertreten ist, kam in dem Gespräch zum Thema "KI-Fabriken" die Frage auf, wo das Unternehmen im Bereich der KI-PCs steht, da Endverbraucher vor allem die Gaming-Sparte kennen würden. Dell-Gründer und Geschäftsführer Michael Dell antwortete darauf hin: "Kommen Sie nächstes Jahr wieder", was von Jensen Huang nur mit "Ganz genau" kommentiert wurde.

Nvidia-GPUs in KI-PCs

Wie Videocardz hierzu berichtet, erwähnte Huang später in dem Interview noch, dass die hauseigenen Grafikchips dieselben Tensor-Kerne verwenden wie ihre KI-Beschleuniger für Rechenzentren. Darüber hinaus würden Nvidia-GPUs in Dell-PCs eingesetzt, um eine verbesserte KI-Beschleunigung für den privaten und kommerziellen Gebrauch zu bieten, was darauf hindeute, dass Nvidia-Hardware erklärtermaßen bereits in KI-PCs vorhanden ist.

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Der Bloomberg-Reporter merkte darüber hinaus an, dass Nvidia auch bereits CPUs und GPUs auf einer einzigen Platine als "Super-Chip" für Rechenzentren kombiniert hat, und fragte, ob sich KI-PCs auch auf diese Kombination konzentrieren würden. Jensen antwortete hier vage bleibend, dass man alle Architekturen und CPUs unterstütze, einschließlich x86 und Arm, wobei er wortwörtlich nicht speziell auf den PC-Bereich einging.

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    • Kommentare (6)

      Zur Diskussion im Forum
      • Von PCGH_Torsten Kokü-Junkie (m/w)
        Die NPUs dienen nicht dem Training, sondern der Ausführung. Ersteres wird, bei entsprechender Modellqualität, noch lange Zehntausende von GPUs und dutzende GWh verbrauchen, die ein Notebook eher nicht bereitstellen kann. Aber um das so trainierte Modell anwenden, reicht ein Bruchteil der Rechenleistung und des Speichers. Die wirklich großen wie ChatGPT4 brauchen meinem Wissen nach immer noch einige dutzend Gigabyte für ihre vielen Parameter, aber auch das wäre mittelfristig in Reichweite von "on site"-Technik. Und LLAMA wurde schon in 8-GiB-Größe auf Smartphones demonstriert. Allerdings sind GPUs und erst recht x86-CPUs recht ineffizient, wenn es um die Ausführung solcher Modelle geht. Die Arbeiten einfach mit extrem vielen, aber sehr groben Operationen.

        Eine dicke 64-Bit-x86-Pipeline anzuwerfen, nur um ein 16-Bit-Eingangssignal auf 4 Bit runter zu abstrahieren und zu prüfen, ob es größer als ein Bezugswert im Modell ist, kann man ab und zu mal machen. Aber wenn sowas zehntausende Male pro Sekunde benötigt wird, hat man schnell ein Performance-, zumindest aber ein Effizienzproblem. Wenn man mit KIs arbeiten will, sind darauf spezialisierte NPUs also sehr sinnvoll. Ob man mit KIs arbeiten will und, sollte die Antwort erst in Zukunft "Ja" lauten, welche Art von Beschleunigung die dann am ehesten brauchen können, steht natürlich auf einem ganz anderen Blatt. Immerhin nimmt Microsoft diesmal von Anfang an die Zügel bei den Software-Schnittstellen in die Hand. Das dürfte ganz großes Chaos wie bei den ersten 3D-Entschleunigern reduzieren.
      • Von PCGH_Torsten Kokü-Junkie (m/w)
        Die NPUs dienen nicht dem Training, sondern der Ausführung. Ersteres wird, bei entsprechender Modellqualität, noch lange Zehntausende von GPUs und dutzende GWh verbrauchen, die ein Notebook eher nicht bereitstellen kann. Aber um das so trainierte Modell anwenden, reicht ein Bruchteil der Rechenleistung und des Speichers. Die wirklich großen wie ChatGPT4 brauchen meinem Wissen nach immer noch einige dutzend Gigabyte für ihre vielen Parameter, aber auch das wäre mittelfristig in Reichweite von "on site"-Technik. Und LLAMA wurde schon in 8-GiB-Größe auf Smartphones demonstriert. Allerdings sind GPUs und erst recht x86-CPUs recht ineffizient, wenn es um die Ausführung solcher Modelle geht. Die Arbeiten einfach mit extrem vielen, aber sehr groben Operationen.

        Eine dicke 64-Bit-x86-Pipeline anzuwerfen, nur um ein 16-Bit-Eingangssignal auf 4 Bit runter zu abstrahieren und zu prüfen, ob es größer als ein Bezugswert im Modell ist, kann man ab und zu mal machen. Aber wenn sowas zehntausende Male pro Sekunde benötigt wird, hat man schnell ein Performance-, zumindest aber ein Effizienzproblem. Wenn man mit KIs arbeiten will, sind darauf spezialisierte NPUs also sehr sinnvoll. Ob man mit KIs arbeiten will und, sollte die Antwort erst in Zukunft "Ja" lauten, welche Art von Beschleunigung die dann am ehesten brauchen können, steht natürlich auf einem ganz anderen Blatt. Immerhin nimmt Microsoft diesmal von Anfang an die Zügel bei den Software-Schnittstellen in die Hand. Das dürfte ganz großes Chaos wie bei den ersten 3D-Entschleunigern reduzieren.
      • Von Bebo24 Freizeitschrauber(in)
        Ich tue mich momentan auch etwas schwer damit, den Nutzen von lokalen KI-Anwendungen und damit der dafür benötigten Hardware zu sehen. Denn soweit ich weiß, benötigen alle komplexeren KI-Aufgaben wie KI-basierte Übersetzung, Text- oder Bild-Generierung eine unglaublich große Trainingsdatenbank, auf dieser dass jeweilige KI-Modell trainiert wurde und dann entsprechend die Aufgaben bearbeiten kann. Genau so ein großes (Trainings-)Modell kann ja gar nicht (oder zumindest auf absehbare Zeit nicht) lokal auf dem PC, Laptop, Tablet oder Smartphone laufen. Und wenn das Endgerät die Anfrage an die KI ohnehin an einen Server schicken muss, auf dem das große Modell läuft, wozu brauche ich dann lokal eine kleine KI bzw. KI-Hardware?

        Den Nutzen verstehe ich daher einfach nicht - oder ich habe da etwas fundamental missverstanden, wie KI funktioniert.
      • Von Aeshma-Deva Freizeitschrauber(in)
        Schreiben und behaupten kann man viel.
        Es wird noch Jahre dauern, bis KI für Enduser wertvoll wird.
        Ich glaube es erst, wenn ich es sehe.

        Klar wären KI-NPC's nett in Spielen. Man darf jedoch darauf gespannt sein, wieviel Performance das wieder fressen wird. KI-CPU/APU oder nicht.

        Das einzige, was mich beeindruckt hat, war ein Vid einer live KI-Konversationsübersetzung von Spanisch zu Englisch und umgekehrt. Das machts im Urlaub sicher viel einfacher, wenns denn am Smartphone läuft und in allen Sprachen verfügbar wäre.

        Was ev. interessant wäre ist, wenn Spiele KI APU's ausnutzen könnten, während die Grafikkarte den Rest macht. Aber zwei "gpu's" zu verwenden, wird wieder zu Problemen führen, wie damals beim SLI, das in vielen Spielen reine Glückssache war. Bis das funktioniert (wenn es überhaupt irgendwann geht), macht die G-furz das wahrscheinlich lässig nebenbei.
      • Von BxBender Volt-Modder(in)
        KI-Newsticker
        KI-Redakteure

        läuft! ^^ ;-P

        Eigentlich reicht demnächst eine Person weltweit, die die Neuigkeiten zur Verfügung gestellt bekommt und diese dann veröffentlicht.
        Alle anderen haben ihre KI-Bots, die das dann in der entsprechenden Landessprache neu aufbereiten und mit einem neu generierten Zufallsbild garnieren.
        Tolle Zukunft.
        Hab ich schon voll Bock drauf.
        Und die Spiele erst....Star Citizen wäre schon seit 10 Jahren draußen.
        Als GOTY mit 35 Riesen Story-DLC-Erweiterungen in 10 Seasons für schlappe 666 Euro im Gesamtpaket.
        Dagegen stinkt selbst ein mühselig hingefummeltes Anno 1800 Season 8 (?) ab. ;-P
      • Von PCGH_Torsten Kokü-Junkie (m/w)
        Gezeigt wurden bereits:
        - KI-NPCs für Spiele
        - KI-Aufwertung (oder was der Entwickler dafür hält) für Filme
        - KI-Codecs für Videokomprimierung
        - KI-Audio-Generatoren und -Bearbeitungs-Software
        - KI-Spam für online

        Von daher könntest du zur Kernzielgruppe gehören.^^
        Abzuwarten bleibt aber das Henne-Ei-Problem und die Qualität im realen Einsatz – wie immer, wenn eine Software-Hardware-Kombination einziehen soll. Zumindest in der Medienbearbeitung und -erstellung hat sich KI aber schon soweit etabliert, das wird bleiben. Und Hardware-Beschleunigung dort gerne mitgenommen.
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