NVIDIA kritisiert KI-PCs und sagt, dass Notebooks mit ihren Grafikkarten leistungsstärker seien

Der Begriff KI-PCs begann sich seit der zweiten Hälfte des Jahres 2023 recht weit verbreitet zu haben. Unternehmen wie Intel, Microsoft, Samsung und immer mehr Hersteller haben Notebooks mit Prozessoren ausgestattet NPU integriert und verkauft die Produkte als ideal für diejenigen, die Aktivitäten mit künstlicher Intelligenz durchführen.

Die NVIDIA bescheinigt, dass diese Modelle möglicherweise nicht so leistungsstark sind wie berichtet, und dass herkömmliche Notebooks mit dedizierten Grafikkarten nicht nur ausreichend, sondern sogar leistungsstärker sind als KI-PCs.

Was sind KI-PCs?

Wie definiert durch Microsoft, One AIPC ist ein Notebook, das mit einem Chip ausgestattet ist, der CPU, GPU und enthält NPU (Abkürzung für Neuronale Verarbeitungseinheit ou Neuronale Verarbeitungseinheit) widmet sich Aktivitäten im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Das Konzept wurde bekannt gemacht von Intel, mit der Einführung der Familie von Core Ultra-Prozessoren. Theoretisch hätten diese Modelle eine größere Kapazität zur Ausführung von KI-Anwendungen und -Diensten als herkömmliche Modelle. Sehen Sie sich unser Video zur Einführung dieser Prozessoren direkt aus New York an:

Grundsätzlich verlassen Arbeitslasten für KI-Aktivitäten wie Videoanrufeffekte, Bildgenerierung und mehr die CPU und GPU und werden von der NPU verarbeitet. Ein Prozessor mit NPU sorgt auch für besseres maschinelles Lernen, da er versteht, wie er verwendet wird, und die Einstellungen verbessert, sodass die beste Leistung erzielt wird.

A AMD e Qualcomm haben auch Prozessoren, die auf Aktivitäten der künstlichen Intelligenz ausgerichtet sind, aber bei weitem die Intel ist das Unternehmen, das auf diesem Markt am präsentesten ist und enge Partnerschaften mit Unternehmen wie z. B. unterhält ASUS, Samsung und sie selbst Microsoft damit Notebooks mit Prozessoren Intel Core Ultra werden auf der ganzen Welt verkauft.

Unterschiede zwischen CPU und GPU

Der Hauptunterschied zwischen a CPU und GPU sind die Tätigkeiten, für die sie bestimmt sind. A CPU - Woher Zentraleinheit – konzentriert sich auf die Ausführung allgemeiner Aktivitäten eines Computers, beispielsweise auf die Ausführung des Betriebssystems selbst und aller seiner Anwendungen. Es wird allgemein als das „Gehirn“ eines Computers definiert und ohne es würde es nicht einmal funktionieren: Es reicht vom Surfen im Internet bis zum Erstellen von Tabellenkalkulationen.

A GPU genug, um der CPU die Unterstützung zu geben, die sie benötigt, wenn sie sich um komplexere Aktivitäten kümmert und grafische Aktivitäten effizient ausführt. Das Akronym für Grafikkarte (und im Volksmund als Grafikkarte bezeichnet) beschleunigt die GPU die Bildverarbeitung durch Tausende kleinerer, spezialisierterer Kerne, die zusammenarbeiten, um eine enorme Leistung zu liefern.

Viele Prozessoren, insbesondere für Notebooks, verfügen über eine integrierte GPU, aber es lässt sich nicht leugnen, dass eine dedizierte GPU bei Aktivitäten, bei denen die Bildverarbeitung intensiver ist, den entscheidenden Unterschied macht. Die GPU kann ihre gesamte Leistung auf bestimmte Aufgaben wie Spiele und sogar das Rendern hochwertiger Inhalte richten, wodurch die Rechenleistung erhöht und die Ausführung robuster Aktivitäten auf dem installierten Computer erleichtert wird.

Wenn Sie einen Computer mit einer dedizierten GPU haben, verfügen Sie über eine leistungsstarke Maschine, die auf Hochleistungsaktivitäten ausgerichtet ist. Dennoch schaffen es einige Mittelklasse-Computer ohne dedizierte GPU, die nötige Leistung auch für diejenigen bereitzustellen, die nicht mit der Erstellung von Inhalten oder Projekten arbeiten, die eine hohe Grafikleistung erfordern.

Benchmarks

Zurück zur Kritik von NVIDIA Im Hinblick auf den Trend der KI-PCs auf dem Markt führte das Unternehmen Tests mit KI-PCs und sogar einem MacBook mit Apples M3 Max-Prozessor durch, um die Überlegenheit seiner GPUs bei KI-Last zu demonstrieren. Das Unternehmen kam zu dem Schluss, dass Prozessoren von Herstellern wie Intel, AMD e Qualcomm haben die Fähigkeit, nur die grundlegendsten KI-Aktivitäten auszuführen RTX-GPUs von NVIDIA sind in der Lage, alle KI-Aufgaben besser und schneller zu verarbeiten.

Um seine Aussagen zu beweisen, nutzte das von Jensen Huang geführte Unternehmen Software Stable Diffusion, Arnold, Blender, Chaos V-ray, Octane, Adobe Premier Pro Enhance Speech, DaVinci Resolve und ON1 Resize. Der Präsident weist darauf hin, dass die 10 bis 45 TOPS an Leistung moderner Prozessoren von Intel, AMD, Apple und Qualcomm (mit NPU) nur für die „Grundlagen“ von Workloads mit künstlicher Intelligenz ausreichen.

Im Vergleich zu Computern mit Grafikkarten RTX 4090 e RTX 4050oder MacBook Pro com Max M3 hatte im Vergleich zu einem Computer mit Grafikkarte eine siebenmal geringere Leistung RTX 4090 da NVIDIA. Der PC-Computer ohne KI lieferte außerdem eine 2,5-mal schnellere Videobearbeitungsleistung DaVinci entschlossen. Abreise:

A NVIDIA betont, dass mit RTX-Grafikkarten ausgestattete Computer mehr als 500 KI-Anwendungen unterstützen, da sie schon länger auf dem Markt sind. Ein Punkt, den Intel und andere Unternehmen verbessern müssen, besteht darin, ihre Prozessoren nützlicher zu machen Kern ultra, insbesondere solche, die nur über eine integrierte Grafikkarte verfügen, die ebenfalls vom Unternehmen hergestellt wird.

NVIDIA-Systeme sind im Allgemeinen leistungsstärker, wobei GeForce-RTX-GPUs irgendwo dazwischen liegen 100 bis 1300 TOPS, im Vergleich zu 40 TOPS an Leistung von KI-PCs. Die große Frage ist, wie die Konkurrenz ihren Benutzern mit diesen Prozessoren mit der berühmten NPU echte Vorteile bringen wird.

Die Linie GalaxyBook4 Dies wurde durch Auswirkungen auf Videoanrufe und eine bessere Energieeffizienz erreicht, was zu einer längeren Akkulaufzeit führte. Aber was kommt als nächstes?

Laut NVIDIA gab es bereits KI-PCs

Die große Zusammenfassung dieser ganzen Geschichte ist, dass die NVIDIA Ich möchte klarstellen, dass die KI-PCs gab es bereits, noch bevor Prozessoren mit NPU auf den Markt kamen.

A Microsoft weist darauf hin, dass das Notebook über einen Prozessor mit NPU verfügen muss, um als KI-PC zu gelten. Selbst wenn er über eine leistungsstarke Grafikkarte verfügt und Aktivitäten mit gleicher oder höherer Leistung wie ein Notebook mit NPU ausführen kann, wäre er in diesem Zusammenhang immer noch kein KI-PC.

Und es sei daran erinnert, dass die bekanntesten KI-Tools auch heute noch das Internet benötigen, um zu funktionieren. Dies ist der Fall Copilotaus Microsoft: Obwohl einige Windows-Einstellungen geändert werden können, ist weiterhin eine Internetverbindung erforderlich. Ö Windows-Copilot Es kann nicht über die GPU ausgeführt werden, unabhängig von der Notebook-Marke.

Mit anderen Worten: Die Idee, Computer für KI vorzustellen, ist nur eine gute Marktstrategie, aber diese Modelle gab es bereits, bevor diese Definition erwähnt wurde. Der einzige Punkt, den NVIDIA nicht kommentiert, ist die Grafikkartenserie RTX 4090 Sie können einen hohen Energiebedarf erfordern, was bei Ultrabooks nicht immer funktioniert.

O showmetech bereitet einen speziellen Test vor, um zu beweisen, ob die Aussagen von NVIDIA wirklich wahr sind. Befolgen Sie daher unbedingt unsere Texte.

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Siehe auch

Wer ist NVIDIA, das Unternehmen mit einem Wert von 10 Billionen R$?

Mit Informationen: Tech Power UP l Tom Hardware l PC World

Rezensiert von Glaukon Vital in 10 / 5 / 24.