Microsoft plant, die KI-Verarbeitung des eigenen Dienstes Copilot lokal auf PCs laufen zu lassen. Dies verkündete Intel gegenüber Tom’s Hardware. Für diese Innovation wird ein beträchtliches Maß an KI-Verarbeitungskraft benötigt, insbesondere eingebaute neuronale Verarbeitungseinheiten (NPUs) mit einer Leistung von über 40 TOPS (Tera-Operationen pro Sekunde). Diese Anforderung übertrifft die Fähigkeiten der derzeit verfügbaren Verbraucherprozessoren deutlich.
Die nächste Generation von KI-PCs soll in der Lage sein, “mehr Elemente von Copilot” lokal auszuführen, anstatt sich auf Cloud-Verarbeitung zu verlassen. Die derzeitige Abhängigkeit von Cloud-Diensten für selbst geringfügige Anfragen führt zu Verzögerungen, die bei umfangreicheren Aufgaben akzeptabel sein mögen, bei kleineren jedoch suboptimal sind. Die Integration von NPUs mit über 40 TOPS in PCs würde nicht nur diese Latenzzeiten verringern, sondern auch Leistung und Datenschutz signifikant verbessern.
Zum Vergleich: Der leistungsfähigste Prozessor in Bezug auf die NPU-Geschwindigkeit ist derzeit der Apple M3, der eine Geschwindigkeit von 18 TOPS über die gesamte Produktreihe hinweg erreicht. AMDs Ryzen 8040 und 7040 Laptop-Chips folgen mit 16 bzw. 10 TOPS, während Intels Meteor Lake Laptop ebenfalls 10 TOPS erzielt. Qualcomm könnte jedoch mit dem Snapdragon X Elite führend werden, da dieser Prozessor eine KI-Rechengeschwindigkeit von 45 TOPS bieten soll.
Intels bevorstehende Lunar Lake-Chips, die für 2025 erwartet werden, sollen die dreifache Geschwindigkeit der aktuellen NPUs bieten. Zudem präsentierte Intel 300 neue KI-Funktionen, die speziell für seine OpenVino-Plattform optimiert wurden. Darüber hinaus kündigte das Unternehmen ein KI-PC-Entwicklungskit an, basierend auf dem ASUS NUC Pro, der Intels aktuelles Meteor Lake-Silizium nutzt.
Die Integration von Microsoft Copilot AI für lokale Verarbeitung auf PCs signalisiert einen Wendepunkt in der Nutzung künstlicher Intelligenz auf Verbrauchergeräten. Die Notwendigkeit für NPUs mit über 40 TOPS verdeutlicht das wachsende Bedürfnis nach hochleistungsfähiger Hardware zur Unterstützung fortschrittlicher KI-Anwendungen.
Via Engadget
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