Vor nicht allzu langer Zeit haben wir bei der Analyse der Architekturideen, Produktparameter und des funktionalen Designs von Intels Core Ultra der ersten Generation einen Standpunkt dargelegt. Wir glauben, dass die von „Core Ultra“ geförderte KI-Beschleunigungsfunktion nicht nur auf der integrierten NPU basiert, sondern auch den DLBoost-Befehlssatz der CPU selbst und die in die GPU integrierte Vektor-Engine nutzt und diese drei Berechnungen kombiniert Einheiten (CPU, GPU, NPU) für „heterogenes Mashup“
Positiv gesehen wird Core Ultra dadurch in die Lage versetzt, mehr Arten von KI-Gleitkomma-Beschleunigungscodes zu verarbeiten und so die Flexibilität und Kompatibilität seiner KI-Beschleunigung zu verbessern. Aus negativer Sicht scheint dies jedoch zu bedeuten, dass die KI-Beschleunigungsfunktionen von Core Ultra nicht exklusiv sind, sondern mit vielen früheren Generationen alter Architekturprodukte geteilt werden können
Tatsächlich ist dies nicht überraschend, da die CPUs von Intel bereits in der Core-X-Serie der 10. Generation oder der mobilen Core-Version der 10. Generation über integrierte Befehlssätze für maschinelles Lernen und KI-Inferenzbeschleunigung verfügen. Ab der elften Core-Generation wurde auch das integrierte Core-Display durch die Xe-Architektur ersetzt, die theoretisch über GPU-KI-Beschleunigungsfunktionen verfügt.
Wir fühlten uns damals ein wenig unwohl, als wir diese Schlussfolgerung zogen, da wir von der im Core Ultra der ersten Generation integrierten NPU nur durch einige durchgesickerte Bilder und technische Informationen sowie den zuvor eingeführten unabhängigen KI-„Compute Stick“ wussten von Intel. Ähnliche Produktnamen. Dies bedeutet jedoch nicht, dass der von Verbrauchern gekaufte unabhängige KI-Computing-Stick oder die von Verbrauchern gekaufte Beschleunigerkarte von Intels neuem Treiber und Microsofts KI-fähiger neuer Version des Windows-Systems der nächsten Generation unterstützt wird und ihre allgemeinen KI-Beschleunigungsfunktionen nutzen kann
Eine aktuelle Nachricht hat uns jedoch davon überzeugt, dass wir alles richtig gemacht haben.
Warum sagst du das? Denn am Abend des 21. September 2023 hat Microsoft seinen Workstation-Laptop der neuesten Generation, das Surface Laptop Studio 2, offiziell veröffentlicht und die Konfiguration dieses Modells hat unsere bisherigen Vermutungen voll und ganz bestätigt.
Wie wir alle wissen, befindet sich Intels Core Ultra der ersten Generation derzeit erst in der frühen Phase der Architekturoffenlegung und das eigentliche Produkt wurde noch nicht auf den Markt gebracht. Daher kann das Surface Laptop Studio 2 höchstens mit einem mobilen Core i7-Prozessor der 13. Generation ausgestattet werden und verfügt über vier optionale Grafikkartenspezifikationen: Xe-Core-Display und Geforce RTX 4050/4060/2000 Ada-unabhängiges Display. Umgeschriebener Inhalt: Wie wir alle wissen, befindet sich Intels Core Ultra der ersten Generation noch in der frühen Phase der Offenlegung der Architektur und wurde noch nicht auf den Markt gebracht. Daher kann das Surface Laptop Studio 2 höchstens den mobilen Core i7-Prozessor der 13. Generation auswählen und verfügt über vier optionale Grafikkartenspezifikationen: Xe-Core-Display und Geforce RTX 4050/4060/2000 Ada-unabhängiges Display
In der neuen Windows-Version wird die NPU als eigenständige Recheneinheit erkannt
Aber was unsere Aufmerksamkeit wirklich auf sich zieht, ist, dass die gesamte Serie mit der Intel Neural Processing Unit NPU ausgestattet ist, die als Teil der integrierten KI-Rechenleistung des Systems verwendet wird, um Funktionen wie Kameraporträtunschärfe und automatische Zentrierung zu übernehmen.
Öffentlichen Informationen zufolge ist das Modell dieser „unabhängigen NPU“ Intel Movidius 3700VC, das auf dem 12-nm-Prozess basiert, und die KI-Einheit läuft mit 700 MHz. Es ist erwähnenswert, dass es sich nicht wesentlich von der Movidius MA2485 NPU der vorherigen Generation unterscheidet, bei der es sich um einen 16-nm-Prozess handelt und die gleiche Betriebsfrequenz von 700 MHz aufweist. Natürlich erreicht die Rechenleistung von 3700VC 7TOPS, was fast zehnmal höher ist als die von MA2485, aber vor unabhängigen Grafikkarten mit TensorCore ist dies nicht erwähnenswert (am Beispiel der RTX4060 beträgt ihre KI-Rechenleistung bis zu 145TOPs). ).
Aus diesem Grund können Sie der Produkteinführungsseite von Surface Laptop Studio 2 entnehmen, dass zumindest in der aktuellen Version des Windows-Systems nicht die unabhängige NPU als Haupt-KI-Beschleunigungseinheit verwendet wird, sondern die unabhängige Grafik von NVIDIA Karte und Core der 13. Generation Der Prozessor selbst wird als wichtigere KI-Beschleunigungs-Rechenleistung vorgestellt.
Was zeigt das also? Vereinfacht ausgedrückt scheint dies zu bedeuten, dass zukünftige Windows-Systeme einerseits zwar mehr KI-Funktionen hinzufügen werden, dafür aber höchstwahrscheinlich keine bewussten Hardware-Upgrades erforderlich sein werden. Solange Sie über einen Core-Prozessor der 11. Generation oder höher (vorzugsweise ein Modell mit Core-Grafik) und eine NVIDIA-Grafikkarte verfügen, die Raytracing (und TensorCore) unterstützt, können Sie höchstwahrscheinlich die überwiegende Mehrheit der von ihm gesteuerten Produktivitätstools nutzen KI. Beschleunigungsfunktion.
Wenn Sie das Gefühl der Nutzung von „NPU“ auf einem Windows-PC erleben möchten, müssen Sie natürlich keinen neuen Prozessor verwenden. Denn Sie können den Kauf einer separaten Beschleunigerkarte oder eines AI-Computing-Sticks mit unabhängiger Movidius 3700VC-NPU in Betracht ziehen, was deutlich günstiger ist. Selbst wie bei uns ist es möglicherweise möglich, den in die Movidius MA2485 NPU der vorherigen Generation integrierten AI-Computing-Stick direkt zu verwenden. Denn es kann jetzt von Windows 11 erkannt werden und wird höchstwahrscheinlich in Zukunft mit neuen KI-Treibern und neuen Anwendungen von Intel und Microsoft kompatibel sein.
Bitte beachten Sie: Die Bilder in diesem Artikel stammen aus dem Internet
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDer gerade von Microsoft veröffentlichte Laptop legt die Schwelle zum „KI-PC' offen.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!