News X3D bei Apple: Stapeltechnik bei kommendem M5-Chip im Gespräch [Gerücht]

[PCGH-Redaktion]

Der Apple M5 soll analog zu AMDs Ryzen X3D auf Stapeltechnik setzen. Anstelle einer größeren Gaming-Performance, dürfte der Fokus allerdings auf KI-Leistung liegen.

Was sagt die PCGH-X-Community zu X3D bei Apple: Stapeltechnik bei kommendem M5-Chip im Gespräch [Gerücht]

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[BigBoymann]

Für Apple sicher eine sehr interessante Möglichkeit. Cache und RAM sind halt bei AI kaum zu ersetzen, RAM ist bei Apple immer ungemein teuer, daher kann man mit mehr Cache ganz sicher die Leistung massiv erhöhen

 

[Alith Anar]

Nur für dich als Konsumenten ist RAM bei Apple teuer.
In der Herstellung sind das nur ein paar Cent.

 

[BigBoymann]

Nur für dich als Konsumenten ist RAM bei Apple teuer.
In der Herstellung sind das nur ein paar Cent.

Darum ging es ja, denn am Ende wird Apple diese zu melkende Kuh nur ungerne aufgeben. Dadurch, dass sie in Sachen AI Leistung mittels Cache aber eben "mehr Leistung" suggerieren als sie eigentlich haben (wäre ja schade wenn der M5 die schwächste AI CPU am Markt wäre); können Sie im Pro weiterhin 8GB RAM als Standard ausweisen, fallen nicht so sehr auf, dass sie mit vergleichbaren Ausstattungen fast 100% teurer als die Konkurenz sind, sondern "nur" etwas teurer.
(Beispiel MacBook Pro = 1.999 EUR; während ein Notebook eben auch schonmal 1.500 EUR kostet (mit guter Ausstattung); erst wenn man dann im Detail vergleicht und bspw. 2TB SSD und 32GB RAM haben möchte (was beim 1.500 EUR Modell eben schon drin ist) wird es bei Apple ja unverschämt (gibt im kleinen gar nur 24GB RAM) teuer mit dann auf einmal 3.149 EUR! )

 

[KurzGedacht]

in Sachen AI Leistung mittels Cache aber eben "mehr Leistung" suggerieren als sie eigentlich haben

So funktioniert das nicht. Jedenfalls nicht mit der aktuell bekannten Technologie.

Diese AI Chips sind durchaus nützlich (oder können nützlich sein) aber in der Regel werden sie bisher nur für so Dinge verwendet, wie möglichst ressourcensparend Filter in Videomeetings anzuwenden.
Bei solchen Sachen braucht "AI" nicht viele Daten.
Bei jeder Form von Modellen die in Dimensionen wie GPT arbeiten, ist der Modelldatensatz - der im Speicher sein muss weil es auf der SSD ewig dauern würde - verdammt groß. Dafür braucht man viel Ram und vor allem viel Bandbreite zum Ram. Cache am Chip ist hauptsächlich nützlich, um die Latenzen zum Zugriff auf eine geringe Menge extrem häufig genutzter Daten gering zu halt und die benötigte Bandbreite zum Ram dadurch zu verringern. Ich wüsste gerade nicht wie das in irgendeiner Form mit einem der größeren KI Modelle (egal ob text, audio, video.... ) helfen soll.

 

[BigBoymann]

So funktioniert das nicht. Jedenfalls nicht mit der aktuell bekannten Technologie.

Diese AI Chips sind durchaus nützlich (oder können nützlich sein) aber in der Regel werden sie bisher nur für so Dinge verwendet, wie möglichst ressourcensparend Filter in Videomeetings anzuwenden.
Bei solchen Sachen braucht "AI" nicht viele Daten.
Bei jeder Form von Modellen die in Dimensionen wie GPT arbeiten, ist der Modelldatensatz - der im Speicher sein muss weil es auf der SSD ewig dauern würde - verdammt groß. Dafür braucht man viel Ram und vor allem viel Bandbreite zum Ram. Cache am Chip ist hauptsächlich nützlich, um die Latenzen zum Zugriff auf eine geringe Menge extrem häufig genutzter Daten gering zu halt und die benötigte Bandbreite zum Ram dadurch zu verringern. Ich wüsste gerade nicht wie das in irgendeiner Form mit einem der größeren KI Modelle (egal ob text, audio, video.... ) helfen soll.

Naja, die großen Modelle laufen ohnehin nicht OnPremise sondern in den Recehnzentren, dafür zahlst du dort ja auch Gebühren.
OnPremise laufen aber eben Sachen wie Liveübersetzungen, Videofilter, Bildfilter etc., da zeigen Tests ja durchaus den Vorteil von 3D Cache. Genauso muss es nicht immer 10000000TB an Daten sein, man sieht ja schon zwischen 16GB und 32GB enorme Unterschiede bei der KI Berechnung, auch Cache wird da einen Vorteil haben. Soweit ich weiß sogar einen enormen Vorteil