Das Aufkommen der Neural Processing Unit (NPU) mag als Game Changer für Personal Computer (PCs) angepriesen werden, aber die richtige Balance im Produktdesign zu finden bleibt entscheidend, um die Wünsche der Verbraucher zu erfüllen.
Die wachsende Nachfrage am Arbeitsplatz nach Werkzeugen der künstlichen Intelligenz (KI), einschließlich generativer KI (GenAI), hat Branchenakteure wie Chiphersteller und Gerätehersteller dazu veranlasst, sicherzustellen, dass ihre Produkte diesen Wandel unterstützen können.
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Insbesondere PCs müssen mithalten, wenn Unternehmen KI-Arbeitslasten von der Cloud auf Client-Geräte verlagern. Diese Verschiebung kann die Leistung verbessern, da die Notwendigkeit entfällt, KI-Workloads in die Cloud und zurück an das Gerät des Benutzers zu senden. Unternehmen könnten den Datenschutz und die Datensicherheit auch dadurch verbessern, dass sie die Daten auf dem Gerät behalten, anstatt sie in die Cloud zu verschieben und aus der Cloud zu verschieben.
Da KI-Aufgaben, die lokal auf einem PC ausgeführt werden, normalerweise von der CPU (Zentraleinheit), der GPU (Grafikprozessor) oder beiden ausgeführt werden, können sich die Leistung und die Akkulaufzeit des Geräts verschlechtern, da keines von beiden für die Verarbeitung von KI-Aufgaben optimiert ist. Hier kommen KI-spezifische Chips oder NPUs ins Spiel.
Die Benutzeranforderungen konzentrieren sich weiterhin auf hybrides Arbeiten
Während der globalen Pandemie drehten sich die Benutzeranforderungen vor allem um die Möglichkeit, aus der Ferne zu arbeiten und eine geografisch verteilte Belegschaft zu unterstützen. Laut Tom Butler, Executive Director für kommerzielles Portfolio und Produktmanagement bei Lenovo und Leiter des kommerziellen Notebook-Portfolios des Hardwareherstellers, führte dies zu Verbesserungen bei den integrierten Kamera- und Videokonferenzfunktionen.
Dies veranlasste Lenovo, seine Bemühungen auf die Verbesserung der Kamera- und Videoqualität sowie auf die Entwicklung von Mikrofonen zu konzentrieren, die die Geräuschsegmentierung unterstützen. Benutzer wünschten sich auch eine gute Laptop-Leistung, einschließlich einer langen Akkulaufzeit, sagte Butler gegenüber ZDNET.
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Da Arbeitskräfte auf der ganzen Welt immer noch weitgehend remote oder hybrid arbeiten, konzentrieren sich die Anforderungen der Benutzer weiterhin auf Leistung, Akkulaufzeit und Videokonferenzfunktionen. Der Aufstieg von KI-PCs hat Marktteilnehmer dazu veranlasst, darüber nachzudenken, einige Arbeitslasten, wie z. B. Funktionen zur Geräuschunterdrückung und Hintergrundunschärfe, auf NPUs zu verlagern.
Die optimale Möglichkeit zur Arbeitslastverteilung zu finden, sei ein zentrales Ziel, da PCs jetzt über drei Kern-Engines verfügen, betonte Butler und fügte hinzu, dass alle neuen kommerziellen Laptops von Lenovo mit NPUs ausgeliefert werden. „Wir bewegen uns effektiv in die KI-PC-Ära“, sagte er.
In ihrer Keynote-Rede auf der SXSW diese Woche beschrieb AMD-CEO Lisa Su KI auch als „Evolution im PC-Spiel“.
„Das ist der Anfang, der es uns ermöglicht, viel produktiver zu werden“, sagte Su und fügte hinzu, dass die KI-PC-Ära bereits angebrochen sei und die Produkte bereits heute auf dem Markt seien. Sie sagte auch, dass AMD daran arbeite, seine Chips für KI zu optimieren, einschließlich der Entwicklung „besserer Software“ für die Produktivität.
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„2024 ist das Jahr, in dem Kunden anfangen werden, sich zu fragen, ob ihr Gerät KI-fähig ist“, sagte Asus COO Joe Hsieh in einem Interview mit ZDNET. Wie Lenovo arbeitet Asus daran, sicherzustellen, dass seine neuen Produkte über NPUs oder eine Kernchipkomponente für KI-Workloads verfügen, sagte Hsieh.
Asus konzentriert sich auch auf die Entwicklung der notwendigen Software-Engine und Tools, um Benutzern beim Trainieren ihrer eigenen KI-Modelle zu helfen, sagte Hsieh und wies darauf hin, dass die meisten großen Sprachmodelle derzeit nur auf öffentlichen Daten trainiert werden. Da persönliche Geräte KI-Arbeitslasten bewältigen, ist Asus davon überzeugt, dass Benutzer möchten, dass diese Anwendungen ihre Daten anstelle öffentlicher Daten verwenden.
Optimierung von Hardware und Software für KI
Auf die Frage, welche Anforderungen bei steigender Nachfrage nach KI-PCs am schwierigsten zu vereinbaren sind, verwies Butler auf die üblichen Kompromisse zwischen dem Wunsch nach dünneren und leichteren Geräten sowie längerer Akkulaufzeit und besserer Leistung.
Eine Leistungssteigerung werde sich unweigerlich auf die Batterielebensdauer auswirken und umgekehrt, sagte er. „Mit NPUs [now available]„Es ermöglicht uns jedoch, einige der Arbeitslasten zu verlagern, die traditionell entweder die GPU oder die CPU belasten“, bemerkte er. Funktionen zur Geräuschunterdrückung können beispielsweise auf die NPU verlagert werden. Butler wies darauf hin, dass Softwareanbieter darauf achten wie sie ihren Code optimieren können, um die Vorteile von NPUs zu nutzen.
In der Zwischenzeit möchte Asus Tools bereitstellen, die Entwicklern bei der Auswahl der richtigen Rechenressourcen helfen, so Albert Chang, Asus-Vizepräsident und Co-Leiter der AIoT-Geschäftsgruppe. Anwendungsentwickler sollten in der Lage sein zu bestimmen, ob die CPU, NPU oder integrierte GPU ihr KI-Tool mit Strom versorgen muss, sagte Chang.
Die kommende Welle von KI-PCs
Forrester prognostiziert, dass 60 % der Unternehmen im Jahr 2024 GenAI-basierte Anwendungen für Mitarbeiter und Kunden anbieten werden.
Auch Forschungsunternehmen gehen davon aus, dass KI die Nachfrage nach PCs ankurbeln wird. IDC prognostiziert, dass die Lieferungen von KI-PCs von 50 Millionen Einheiten im Jahr 2024 auf über 167 Millionen im Jahr 2027 steigen werden, wo sie dann fast 60 % der gesamten PC-Lieferungen ausmachen werden. IDC definiert KI-PCs als Personalcomputer mit System-on-a-Chip-Funktionen, die darauf ausgelegt sind, GenAI-Aufgaben auf dem Gerät auszuführen.
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IDC prognostiziert außerdem, dass im Jahr 2024 weltweit 265,4 Millionen PCs ausgeliefert werden, was einem Anstieg von 2 % gegenüber 2023 entspricht und durch die Einführung von KI-PCs vorangetrieben wird. Diese Systeme werden die Auslieferungen im Jahr 2028 auf 292,2 Millionen Einheiten steigern, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 2,4 % zwischen 2024 und 2028 entspricht. „Das Vorhandensein von KI-Funktionen auf dem Gerät wird wahrscheinlich nicht zu einem Anstieg der installierten PC-Basis führen, aber es.“ wird sicherlich zu einem Anstieg der durchschnittlichen Verkaufspreise führen“, sagte Jitesh Ubrani, IDCs Forschungsmanager für weltweite Tracker für Mobil- und Verbrauchergeräte.
Gartner prognostiziert, dass bis zum Jahresende 54,5 Millionen KI-PCs ausgeliefert werden, während die Zahl der GenAI-Smartphones 240 Millionen erreichen wird. Diese KI-Geräte werden im Jahr 2024 22 % aller PCs und 22 % der Basis- und Premium-Smartphones ausmachen. Das Forschungsunternehmen definiert KI-PCs als solche mit dedizierten KI-Beschleunigern oder -Kernen, NPUs, beschleunigten Verarbeitungseinheiten (APUs) oder Tensorverarbeitungseinheiten ( TPUs), die darauf ausgelegt sind, KI-Aufgaben auf dem Gerät zu optimieren und zu beschleunigen.
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IDC kategorisiert KI-PCs in drei Gruppen. Der erste verfügt über PCs mit NPUs, die bis zu 40 Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) takten und bestimmte KI-Funktionen in Anwendungen ermöglichen, die lokal auf dem Gerät ausgeführt werden. AMD, Intel, Apple und Qualcomm gehören heute zu den Chipherstellern, die solche NPUs liefern.
Die zweite Kategorie umfasst KI-PCs der nächsten Generation, die mit NPUs ausgestattet sind, die zwischen 40 und 60 TOPS bieten und über ein „AI-first“-Betriebssystem verfügen, das „persistente und allgegenwärtige“ KI-Funktionen unterstützt, so IDC. AMD, Intel und Qualcomm werden voraussichtlich im Jahr 2024 mit der Veröffentlichung dieser Chips beginnen, während Microsoft voraussichtlich Updates für Windows 11 vorstellen wird, um diese NPUs zu nutzen.
Die letzte Kategorie fortschrittlicher KI-PCs bietet mehr als 60 TOPS an NPU-Leistung und befindet sich derzeit nicht in der angekündigten Produktpipeline eines Anbieters.
