RTX Spark: NVIDIA greift Intel und AMD bei den Notebook-CPUs an

[pwnbert]

Das ist richtig, aber das machen die Spark Dinger doch. Welche Bandbreite das nun hat, kein Plan, aber in Zukunft wird da wahrscheinlich noch mehr gehen.

Je nach Anwendung ist die Bandbreite noch gar nicht mal soooo kritisch.
Wird schon einen Platz finden, NV würde es sonst nicht machen, denke ich.

PS: Gut, der Titel der News ist vielleicht reisserisch gewählt, dass dieser "Angriff" so stattfindet oder gar glückt, halte ich für unwahrscheinlich.
Es wird ein paar Leute geben, die sowas wollen, die können es nun auch kaufen, für eine Hand voll Goldmünzen.

 

[Holt]

Alles andere hatten wir bisher ja auch schon, das die IGPU den Hauptspeicher genutzt hatte.

Das ist aber nicht das gleiche wie Unified Memory, denn die iGPUs haben einen eigenen Adressbereich, weshalb man ja auch im BIOS festlegen kann/muss wie viel RAM die iGPU bekommt. Die Daten werden dann zwar nicht über PCIe übertragen, müssen aber im RAM kopiert werden, damit die iGPU darauf zugreifen kann. Unified Memory hat AMD bei den letzten seiner APUs realisiert, dies war der ganze Sinn warum AMD damals auf die APUs gesetzt und diese auch APUs genannt hat, statt CPUs mit IGPU. Der Gedanke war eben, dass die GPU Kerne auch kleinere Aufgaben übernehmen können, die sich bei einer diskreten GPU wegen der Übertragung von Daten und Programmcode per PCIe nicht sinnvoll auf der GPU ausführen ließen. Aber mit Zen hat AMD das ganze Konzept dann wieder über Board geworfen und die paar Entwickler die sich darauf eingelassen haben, im Regen stehen lassen.

Keine Ahnung ob diese NVidia Chips wirklich echtes Unified Memory haben oder nicht, es ist mir auch egal, da ich so etwas niemals kaufen würde.

 

[Botcruscher]

Unified Memory, NUMA etc. hat AMD mit Llano anno 2011 versprochen und die Konsolen sind seit einer Ewigkeit APUs. Unterm Strich ist quasi kaum was dabei raus gekommen und selbst die Physik macht wieder die CPU alleine.

 

[WildeSuchtelei]

Konnte schon jemand in Erfahrung bringen ob mit diesem Gerät auch eGPU Unterstützung in die Win11ARM Welt einziehen wird? Liegt ja irgendwie Nahe wenn Nvidia jetzt als neuer Inkubator fleißig mitmischt. Andererseits fallen mir auch zig Gründe ein warum Nvidia genau das unterbinden möchte

 

[n3cron]

Das ist aber nicht das gleiche wie Unified Memory, denn die iGPUs haben einen eigenen Adressbereich, weshalb man ja auch im BIOS festlegen kann/muss wie viel RAM die iGPU bekommt. Die Daten werden dann zwar nicht über PCIe übertragen, müssen aber im RAM kopiert werden, damit die iGPU darauf zugreifen kann. Unified Memory hat AMD bei den letzten seiner APUs realisiert, dies war der ganze Sinn warum AMD damals auf die APUs gesetzt und diese auch APUs genannt hat, statt CPUs mit IGPU. Der Gedanke war eben, dass die GPU Kerne auch kleinere Aufgaben übernehmen können, die sich bei einer diskreten GPU wegen der Übertragung von Daten und Programmcode per PCIe nicht sinnvoll auf der GPU ausführen ließen. Aber mit Zen hat AMD das ganze Konzept dann wieder über Board geworfen und die paar Entwickler die sich darauf eingelassen haben, im Regen stehen lassen.

Keine Ahnung ob diese NVidia Chips wirklich echtes Unified Memory haben oder nicht, es ist mir auch egal, da ich so etwas niemals kaufen würde.

Die Idee der APU leuchtet mir grundsätzlich ein, je nach Rechenaufwand wird die Berechnung entweder auf die CPU geschoben oder auf die GPU und so könnte man diese entsprechend auslagern.
Das ist aber am ende wie bei einem Lieferdienst bei dem sich 2 Fahrer einen Transporter teilen. Wenn die Auftragsbücher explodieren reicht halt ein 1 Transporter nicht mehr für 2 Fahrer und jeder brauch einen eigenen. Wir haben das doch jetzt schon das Anwendungen Speicher vor-belegen. Das heißt grenzen für die Ressourcen Nutzung muss man im Endeffekt am ende trotzdem setzen.
Wäre ein Dual-Socket nicht sinnvoller mit jeweils einer GPU und CPU die sich einen Speicherbereich teilen?

 

[Botcruscher]

Was willst du mit einem Dual Sockel? Das Zeug muss zwangsläufig auf einen Träger. Selbst die heutigen Klebechips sind nur ein Anfang. Das Zauberwort bei einer CPU ist Latenz, Latenz, Latenz und dann Cachegrößen Bandbreite etc. Bei GPUs kannst du die Latenz gut verstecken. Die Anforderungen sind einfach verschieden.

Ein wunderschönes Beispiel wie selbst planar limitiert erarbeitet gerade Intel mit dem bLLC gegenüber dem 3D Ansatz von AMD. Rechenwerke die warten arbeiten nicht.
Irgendwo stellt sich aber auch die Frage was du eigentlich beschleunigen willst. Software ist nicht Software.