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Die AMD Ryzen 7000-Familie fügt die XDNA-Engine hinzu, um die KI-Leistung von Notebooks zu verbessern

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2023-06-03 19:13:231461Durchsuche

Nachrichten vom 1. Juni, heute auf der Computex Taipei, konzentrierten sich große Hersteller auf künstliche Intelligenz (KI) und betrachteten sie als einen der wichtigsten Leistungsindikatoren der neuen Prozessorgeneration. Zunächst übernahm Intel die Führung bei der Ankündigung des Meteor-Core-Prozessors der 14. Generation Die VPU-Einheit am Lake wird speziell zur Beschleunigung von KI-Berechnungen eingesetzt. Anschließend kündigte AMD auch seine eigene KI-Lösung an, ohne auf die Einführung des Produkts der nächsten Generation zu warten, und fügte der Ryzen 7000-Familie XDNA hinzu. KI-Beschleunigungsmotor.

Die AMD Ryzen 7000-Familie fügt die XDNA-Engine hinzu, um die KI-Leistung von Notebooks zu verbessern

Nach Angaben des Herausgebers stellte AMD auf der Taipei Computer Show das mit dem Ryzen 9 7940HS-Prozessor ausgestattete ASUS Strix Scar vor 17-Notebook, das die KI-Leistung dieser Prozessorserie demonstriert. Im Gegensatz zu den vorherigen Demos von Intel wird die XDNA-Engine von AMD nicht als separate Komponente im Task-Manager angezeigt, verhält sich jedoch ähnlich. Der Demonstrationsprozess testete hauptsächlich die Leistung der Gesichtserkennung.

Da AMD keine spezifischen Vergleichsdaten veröffentlicht hat, ist es unmöglich, den Geschwindigkeitsvorteil von XDNA im Vergleich zu den Produkten seiner Konkurrenz zu ermitteln. AMD behauptet, seine XDNA-Engine sei schneller als die Neural Engine im M2-Prozessor von Apple. Obwohl AMD keine spezifischen Vergleichsdaten mit Intels Core-Prozessor-VPU-Einheit der 14. Generation veröffentlichte, sagten sie außerdem, dass AMD es besser machen kann, egal was die Produkte von Intel können.

Die AMD Ryzen 7000-Familie fügt die XDNA-Engine hinzu, um die KI-Leistung von Notebooks zu verbessern

Diese Reihe von Initiativen zeigt, dass die KI-Leistung im Prozessorbereich immer wichtiger wird. Große Hersteller konkurrieren ständig darum, Lösungen auf den Markt zu bringen, die speziell darauf ausgelegt sind, das KI-Computing zu beschleunigen, um den Anforderungen der Benutzer an effiziente KI-Anwendungen gerecht zu werden. Zukünftige Prozessoren können größere Durchbrüche bei der KI-Leistung erzielen, da sich die Technologie weiterentwickeln wird.

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