- Intel erreicht Meilenstein mit neuronaler Verarbeitungseinheit (NPU) für Desktop-PCs. . NPU der Arrow Lake-S CPUs bietet nur 13 TOPS, im Vergleich zu 45-50 TOPS bei Laptop-CPUs. . Hohe NPU-TOPS sind für Desktops nicht notwendig, da Batterie keine Rolle spielt. . Desktops mit dedizierter GPU sind effizienter für AI-Workloads. . Intel könnte Arrow Lake-S als ersten Desktop mit NPU vermarkten, obwohl wenig Einfluss auf AI-Leistung.
Intel erreicht einen großen Meilenstein mit seinen kommenden Desktop-Prozessoren. Diese CPUs werden die ersten ihrer Art sein, die eine neuronale Verarbeitungseinheit (NPU) in einem Desktop-PC einsetzen. So beeindruckend dieser Fortschritt auch ist, die CPU selbst wird noch lange kein AI-Arbeitstier sein. Tatsächlich könnte die NPU möglicherweise nicht einmal die Anforderungen für Microsofts Copilot+ PC-Programm erfüllen. Die gute Nachricht? Das spielt keine Rolle.
Es ist wichtig zu erwähnen, dass Intel die Spezifikationen für Arrow Lake-S noch nicht bestätigt hat. Es kursieren jedoch diverse Gerüchte über mögliche Spezifikationen der Prozessoren. Dazu gehören Informationen über die Anzahl der Operationen pro Sekunde (TOPS) für die GPU, CPU und NPU. Hier wird es etwas knifflig.
Vergleich zu anderen Modellen
Laut den Leaks soll die NPU nur 13 TOPS an AI-Performance bieten. Zum Vergleich, Intels Lunar Lake CPUs, die in Laptops zu finden sind, bieten 45 TOPS, während AMDs neueste Serie diese Zahl auf 50 TOPS erhöht. Beide Modelle qualifizieren sich für die Copilot+ Zertifizierung, die mindestens 40 TOPS erfordert. Warum sollte Intel dann ein fortschrittliches Produkt auf den Markt bringen, das nur ein Viertel der AI-Leistung bietet, die bereits in Laptops vorhanden ist?
Der Grund ist einfach: Diese NPU-TOPS sind derzeit in einem Desktop-Umfeld nicht wirklich notwendig. NPU’s sollen AI- und Machine-Learning-Workloads bewältigen, ohne die Batterie zu belasten. Daher sind hohe TOPS-Zahlen hauptsächlich in ultraleichten Workstation-Laptops zu finden. Da die Akkulaufzeit für Desktop-Anwender keine Rolle spielt, entfällt ein großer Grund für den Einsatz einer NPU.
Alternativen für AI-Workloads
Ein weiterer Punkt ist, dass Desktops, die AI-Workloads bewältigen sollen, in der Regel mit einer dedizierten GPU ausgestattet sind, die möglicherweise eine bessere Option für AI-Berechnungen darstellt. Nvidias RTX 4090 verfügt über bis zu 1.321 AI TOPS, was erklärt, warum sie fast zwei Jahre nach ihrem Erscheinen noch so teuer ist. Die aktuelle Nachfrage nach AI treibt sowohl AI-Laptops als auch Desktop-GPUs an.
Selbst wenn Intel die Arrow Lake-S mit einer leistungsfähigeren NPU ausstatten würde, wäre diese im Vergleich zu einer dedizierten GPU aus Nvidias aktueller Generation nutzlos. Es müsste nicht einmal die RTX 4090 sein; eine günstigere GPU würde immer noch jede Art von NPU in den Schatten stellen.
Intels Strategie mit Arrow Lake-S
Es scheint, als könnte Intel, wenn diese Spezifikationen stimmen, ein Label auf Arrow Lake-S kleben und damit werben, die erste Desktop-NPU für Konsumenten zu haben — selbst wenn sie wenig Einfluss auf die tatsächlichen AI-Workloads hat. Letztendlich, wenn die CPUs eine NPU haben müssten, wäre es besser, dass diese nicht zu leistungsfähig ist, da es sehr wenige Szenarien gibt, in denen man von einer 45 TOPS NPU in einem Desktop-Einsatz profitieren könnte.
Jedoch bleibt die Frage offen, wie sich bestimmte Features entwickeln werden, wie zum Beispiel das Copilot+ Programm. Bislang ist dieses Feature exklusiv für Copilot+ PCs, aber möglicherweise könnte Microsoft es eines Tages auch auf Desktops bringen, wenn sich der Erfolg herausstellt.
