Framework bringt mit LPCAMM2 einen neuen, modularen Formfaktor für LPDDR5X-Speicher in Notebooks, während Apple beim M5 MacBook Pro weiter auf verlöteten RAM setzt. Beide Ansätze haben direkte Auswirkungen auf Speicherbandbreite und KI-Leistung.
LPCAMM2: Modularer LPDDR5X-Speicher mit niedrigerem Takt
Der Umstieg auf den LPCAMM2-Formfaktor ermöglicht es Herstellern wie Framework, modularen Arbeitsspeicher mit LPDDR5X-Technik anzubieten. Ziel ist es, geringeren Energieverbrauch und höhere Geschwindigkeiten mit einer austauschbaren Lösung zu kombinieren, anstatt den RAM fest zu verlöten.
Im Framework Laptop 13 Pro kommt LPCAMM2-RAM mit einer Datenrate von 7.467 MT/s zum Einsatz. Zum Vergleich: Das M5 MacBook Pro nutzt ebenfalls LPDDR5X, arbeitet jedoch mit 9.600 MT/s. Damit setzen beide Systeme auf denselben Speichertyp, aber mit unterschiedlichen Taktfrequenzen.
Der YouTuber Alex Ziskind hat die Auswirkungen dieser unterschiedlichen Speichertaktraten mit dem STREAM-Memory-Benchmark vermessen. Der Test zeigt deutlich, wie stark sich die Bandbreite in der Praxis unterscheidet.
Benchmark: Bis zu 39 Prozent mehr Bandbreite im M5 MacBook Pro
Im STREAM-Benchmark erreicht das M5 MacBook Pro eine Speicherbandbreite von 136.000 MB/s. Das Framework Laptop 13 Pro kommt mit seinem aktuell eingesetzten LPCAMM2-Modul auf 97.775 MB/s. Damit liegt die Bandbreite des MacBook Pro um rund 39 Prozent höher.
Ziskind führt den Unterschied auf den verlöteten Speicher im MacBook zurück. Tatsächlich ist laut dem Bericht jedoch die unterschiedliche Speichergeschwindigkeit entscheidend: Es geht um die spezifizierten Taktraten von 7.467 MT/s beim Framework-Modul gegenüber 9.600 MT/s im M5 MacBook Pro, nicht darum, ob der RAM verlötet oder modular ausgeführt ist.
Würde Framework LPCAMM2-Module mit 9.600 MT/s einsetzen, wären laut Bericht ähnliche Ergebnisse möglich. Samsung-LPCAMM2-Module mit dieser Geschwindigkeit sind bereits gesichtet worden, ihre Verfügbarkeit hängt aber offenbar an Herausforderungen in Frameworks Lieferkette.
Die höhere Speicherbandbreite des M5 MacBook Pro wirkt sich besonders bei KI-Anwendungen aus. Wenn dasselbe KI-Modell auf beiden Geräten läuft, liefert das MacBook Pro bei der Token-Generierung spürbar höhere Geschwindigkeiten.
Modularität vs. Fixkonfiguration: Vor- und Nachteile für KI-Workloads
Die fest verlöteten LPDDR5X-Chips im M5 MacBook Pro bedeuten, dass Ihr die RAM-Ausstattung nach dem Kauf nicht mehr ändern könnt. Wer sich für eine bestimmte Konfiguration entscheidet, bleibt langfristig an diese Speichermenge gebunden – inklusive der Grenzen bei besonders speicherhungrigen KI-Modellen.
Das Framework Laptop 13 Pro verfolgt hier einen anderen Ansatz: Dank LPCAMM2 könnt Ihr den RAM später aufrüsten und so umfangreichere oder anspruchsvollere KI-Modelle lokal ausführen. Der Artikel weist allerdings darauf hin, dass entsprechende Aufrüstungen sehr teuer werden können.
Sobald LPCAMM2-Module mit 9.600 MT/s verfügbar sind und sich in das Framework Laptop 13 Pro integrieren lassen, könnten Besitzer:innen des modularen Notebooks zusätzlich von höherer Speicherbandbreite profitieren. In diesem Szenario würde die Kombination aus Aufrüstbarkeit und gesteigerter Bandbreite die Position von Framework im Vergleich zu fest verlöteten Lösungen wie im M5 MacBook Pro weiter stärken.
Hinweis: Dieser Beitrag ist eine automatisch erstellte Zusammenfassung mithilfe von Künstlicher Intelligenz. Eine redaktionelle Prüfung fand nicht statt.
Via: wccftech.com
