Intel Ultra Notebook NPU-Fähigkeitserfahrung: Der KI-Trend ist nicht aufzuhalten

Das zukünftige Arbeitsziel könnte darin bestehen, einen KI-Assistenten einzusetzen, der nicht nur synchronisieren, chatten und Ihnen beim Zeichnen helfen kann. Wenn wir jedoch KI-Anwendungen verwenden (z. B. KI-Ausschnitt, KI-Hintergrundersetzung), scheinen wir leicht auf das „Engpass“-Problem von Laptops zu stoßen: Es fängt nicht nur an, einzufrieren, sondern macht auch Geräusche und sogar den Akku die Lebensdauer wird sich deutlich verkürzen

Daher kündigte Intel Mitte dieses Jahres seinen AI-PC-Plan an und brachte Ende des Jahres schnell den Core-Ultra-Prozessor mit Meteor-Lake-Architektur auf den Markt, der als das größte Prozessor-Upgrade der Geschichte gilt. Die spezifischen Funktionen sind wie folgt:

1. Intel führt die 4-Prozess-Technologie ein, um Leistung und Energieeffizienz um mehr als 20 % zu verbessern

Neue dreistufige Kernstruktur, ausgestattet mit der KI-Recheneinheit NPU

Die Leistung der integrierten Grafik wurde verdoppelt

Unter ihnen ist der neu hinzugefügte „NPU“ (Neural Network Processor) der auffälligste

Wir können es mit dem KI-Assistenten im Prozessor vergleichen, der dazu dient, das KI-Anwendungserlebnis des Benutzers zu verbessern

Auf der Pressekonferenz stellte Intel die NPU des Ultra-Prozessors vor, der für kontinuierliche künstliche Intelligenz und die Aufteilung der Last künstlicher Intelligenz geeignet ist

Es ist denkbar, dass Computer mit künstlicher Intelligenz und NPU das Benutzererlebnis in folgenden Aspekten verbessern:

1. Schnellere Spracherkennung und Reaktionsgeschwindigkeit des Sprachassistenten

2. Reibungslosere Gesichtserkennung und Entsperrung

3. Verbessern Sie die Bilderkennung und Verarbeitungseffizienz

4. Bietet intelligentere Hintergrundverschönerung und Videoeffekte

Ermöglicht sogar den reibungslosen Betrieb großer KI-Modelle

Kürzlich haben wir ein dünnes und leichtes Notebook ASUS Lingyao 142024 erhalten, das mit einem Core Ultra 155H-Prozessor mit Meteor-Lake-Architektur ausgestattet ist. Wir haben sofort KI-Leistungs- und Anwendungstests durchgeführt

Bei der Verwendung des UL Procyon AI Inference Benchmark für Benchmark-Tests der Inferenzleistung wurde festgestellt, dass die Arc iGPU (Kerngrafikkarte) die beste Leistung der KI-Inferenzfunktionen von Meteor Lake erzielte, gefolgt von der NPU, und die schlechteste Leistung die CPU. Dieser Benchmark deckt eine Vielzahl neuronaler Netzwerkmodelle wie MobileNetV3, InceptionV4, YOLOV3, DeepLabV3, Real-ESRGAN und ResNet50

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Beim Testen des Stromverbrauchs der gesamten Maschine wurde festgestellt, dass die KI-Rechenleistung der NPU viel höher ist als die der CPU und höher als die der GPU (Intel hat angegeben, dass das Gesamtenergieverbrauchsverhältnis von die NPU kann um das bis zu 8-fache erhöht werden)

Dies zeigt, dass NPU sehr gut für mobile Geräte mit extrem hohen Energieeffizienzanforderungen wie Laptops geeignet ist. Es kann zur kontinuierlichen Verarbeitung künstlicher Intelligenzanwendungen mit geringem Rechenaufwand verwendet werden, um den Gesamtstromverbrauch der Maschine zu senken und die Batterielebensdauer zu verbessern

Wenn unser Laptop mit einer Neural Processing Unit (NPU) ausgestattet ist, haben wir möglicherweise zwei offensichtliche Gefühle:

1. Wenn Sie ein Programm verwenden, das KI-Berechnungen durchführen kann, wird die Akkulaufzeit nicht so schnell „zusammenbrechen“ – das Energieeffizienzverhältnis der KI-Berechnung der NPU ist höher.

2. Die Fließfähigkeit von KI-Anwendungen, die KI-Operationen unterstützen, wurde verbessert – NPU kann den Rechendruck auf CPU und GPU reduzieren und deren Leistung voll ausschöpfen

Aufgrund der Vertraulichkeit während der Produkttestphase konnte ich die tatsächliche Anwendung dieses Produkts jedoch nicht erfolgreich testen. Die meisten derzeit auf dem Markt befindlichen Anwendungen (einschließlich Team, Cutting, SD, LLM usw.) unterstützen die NPU-Hardwarebeschleunigung noch nicht und verlassen sich immer noch hauptsächlich auf CPU- und GPU-Berechnungen

Bei der Verwendung virtueller Hintergründe in Teams-Videokonferenzen verlassen Sie sich immer noch auf die CPU- und GPU-Beschleunigung, ohne NPU zu aktivieren

Angesichts der Beliebtheit von NPU-Prozessoren können wir davon ausgehen, dass die meisten KI-Anwendungen schnell angepasst werden und dadurch die Energieeffizienz der gesamten Maschine weiter verbessert wird. Derzeit können wir jedoch nur sagen, dass „die Zukunft zu erwarten ist“, und wir sind uns noch nicht sicher, wie die tatsächlichen Anpassungsergebnisse aussehen werden

Zusammengefasst:

NPU eignet sich grundsätzlich besser für die effiziente parallele Durchführung von Berechnungen mit geringer Genauigkeit als Allzweck-CPUs oder GPUs. Darüber hinaus zeichnet sich die NPU durch eine hohe Bandbreite und hohe Speicherkapazität, einen großen Datendurchsatz und eine geringe Antwortlatenz aus. Daher spielt NPU eine positive Rolle bei der Verbesserung der Effizienz von KI-Anwendungen

NPU ist wie ein hocheffizienter KI-Computing-Experte. Es kann nicht nur die Lebensdauer Ihres Laptops verlängern, sondern auch eine Vielzahl cooler KI-Anwendungen wie virtuelle Hintergründe und Echtzeit-Beauty ausführen. Dies ist die wichtigste Rolle, die NPU in der Personalcomputerausrüstung spielt

PC-Geräte mit NPU-Recheneinheiten verfügen theoretisch über leistungsfähigere Rechenfunktionen für künstliche Intelligenz, können komplexe Modelle künstlicher Intelligenz effizient verarbeiten und schnelle Berechnungen und Rückmeldungen erzielen

Auf der Ultra-Konferenz erklärte Intel, dass Ultra-Prozessoren bereits in der Lage seien, große KI-Modelle mit 20 Milliarden Parametern auszuführen, und demonstrierte persönlich KI-Anwendungen wie lokale große Sprachmodelle und Vincentian-Graphen

Derzeit sind Genauigkeit und Komplexität der von lokaler KI generierten Ergebnisse nicht mit der größeren Anzahl von Parametern cloudbasierter generativer KI-Anwendungen vergleichbar

Mit Blick auf die Zukunft glaube ich, dass sich die Akkulaufzeit und Leistung von Notebooks deutlich verbessern werden, da immer mehr KI-Anwendungen NPU unterstützen (vorausgesetzt, Sie nutzen solche KI-Computing-Anwendungen häufig)

Durch die Verbesserung der Rechenleistung der NPU-Einheit und der Speicherkapazität von PC-Geräten wird es in Zukunft möglich sein, ein leistungsstarkes lokales KI-Großmodell mit Hunderten von Milliarden Parametern auf einem Personalcomputer zu implementieren, das eine vergleichbare Intelligenz erreichen kann um KI-Funktionen zum Schreiben oder Generieren von Bildern zu cloudnieren. Das ist kein unerreichbares Ziel

Letztendlich werden wir weiterhin auf die Implementierung von NPU-Beschleunigungsanwendungen auf der offiziellen Website achten und die detaillierte Bewertung von Core Ultra-Prozessorprodukten hinsichtlich KI-Leistung und Stromverbrauchsleistung weiter auswerten. Bitte achten Sie weiterhin auf die neuesten Inhalte von PConline

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIntel Ultra Notebook NPU-Fähigkeitserfahrung: Der KI-Trend ist nicht aufzuhalten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!