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Sparsam und effizient

Intels Lunar Lake in der Leistungsanalyse - Fazit

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Lunar Lake zeigt in vielerlei Hinsicht eine Neuausrichtung seitens Intel. Teilweise sind die Entscheidungen, die hier gefallen sind, aus der Not entstanden, wie zum Beispiel die Fertigung bei TSMC. Auf der anderen Seite zeigen sie auch, dass selbst ein Dino wie Intel sich anpassen kann.

Die Core-Ultra-200V-Prozessoren richtet Intel explizit auf eine gewisse Produktkategorie aus: Kleine, leichte und dennoch leistungsstarke Notebooks. Dabei versucht Intel zudem so wenig Kompromisse wie möglich einzugehen und hat dabei auch aus Fehlern gelernt, die man bei Meteor Lake noch gemacht hat. Dies beginnt schon mit der Auslegung des Designs mit den P- und E-Kernen von denen es jeweils vier gibt. Leistung und Effizienz halten sich hier mit Blick auf die Benchmarks und den Verbrauch die Waage, ohne dass man die Nachteile von Low-Power-Efficiency-Kernen auf einem SoC-Tile eingehen muss. Auch die Verschlankung auf einen Plattform-Controller-Die und einen Compute-Die mit den CPU-Kernen zeigt diese Ausrichtung.

Schon mit Beginn des Designs legte sich Intel auf TSMC als Auftragsfertiger fest. Die eigene Intel-18A-Fertigung wäre zu spät dran gewesen, wie wir nun wissen. Bereits Meteor Lake hat gezeigt, dass Intel zwar noch die Compute-Tiles herstellen kann, für die weiteren Kernkomponenten der taiwanesische Auftragsfertiger aber besser aufgestellt ist. Diese Offenheit in der Fertigung kann man nun als gutes Zeichen einer Flexibilität seitens Intel sehen (was wir auch tun), es zeigt aber auch, wie weit Intel in der Fertigung der Chips abgehängt wurde. Den Rückstand will man aber bereits im kommenden Jahre aufgeholt haben.

Aktuell wohl kein Thema ist die Herstellung des Package. Foveros ist neben den verschiedenen Technologien bei TSMC aktuell das Fortschrittlichste, was es in dieser Hinsicht gibt. Zusammen mit dem LPDDR5X ist das Package platzsparend, bindet den Speicher schnell an und sorgt insgesamt für die Effizienz des Chips.

Schaut man nun auf die einzelnen Komponenten von Lunar Lake, muss man hier etwas differenzierter werden. Die beiden neuen Kern-Architekturen lösen die von Intel gemachten Versprechungen hinsichtlich der IPC-Leistung ein. Taktbereinigt liefern die Lion-Cove-Kerne die aktuell höchste Single-Core-Leistung im x86-Bereich. Auch die Efficiency-Kerne sind schneller geworden. Sie arbeiten aber eher im Hintergrund bzw. unterstützen die Performance-Kerne, falls dies notwendig wird. In den typischen Office-Lasten sorgen sie aber dafür, dass Lunar Lake das erwartete Leistungsniveau erreicht, ohne dass der Verbrauch in die Höhe schnellt. 

Die Notebooks mit Lunar-Lake-Prozessor sind keine Workstation-Systeme, das sollte von Anfang an klar sein, wenn man sich für ein entsprechendes Modell entscheidet. Kurzzeitige Höchstleitung kann aber dennoch erreicht werden. Auf ein Videoprocessing oder Rendering über Stunden sollte man aber verzichten bzw. diese Aufgabe auf ein anderes System verteilen – falls vorhanden.

Beim Thema Multi-Threaded-Leistung und auch der GPU kommt aber ein weiterer Punkt hinzu und das ist die Umsetzung durch die OEMs. Für das ASUS ZenBook S14 sieht ASUS ein Standard-Profil vor, welches die CPU nur kurzzeitig mit 37 W arbeiten lässt, sie aber schon nach wenigen Sekunden auf etwa 20 W drosselt. Dies zeigt sich dann einerseits bei längeren Lasten auf der CPU, aber auch in Spielen, wo die GPU gefordert ist. 

Letztere soll in etwa 30 % schneller als bei Meteor Lake mit gleichem Power-Limit sein. Kann der Core Ultra 288V die 28 W eines seiner Vorgänger-Modelle (wie dem Core Ultra 7 155H) nutzen, ist er auch deutlich schneller. Bei 17 W aber bleibt er dann etwas zurück. unsere Tests zur CPU- und GPU-TDP-Skalierung zeigen dies recht deutlich.

Aktuell noch schwer einzuschätzen ist der Einfluss der NPU und der KI-Leistung aller Kernkomponenten. Ja, mehr und mehr Software verwendet maschinelles Lernen, aber nicht alles ist gleich KI und vieles wurde auch schon vorher einfach auf den CPU-Kernen und der GPU ausgeführt. So mancher Nutzer eines Notebooks kommt in seinem Arbeitsalltag womöglich gar nicht damit in Kontakt, andere wiederum verwenden ständig in ihren Applikationen eine entsprechende Beschleunigung. Mehr davon lokal ausführen zu können, bietet sicherlich Vorteile. Wir bleiben aber zunächst noch dabei: Für einen guten AI-PC braucht es zunächst einmal einen guten PC und Lunar Lake ist sicherlich eine gute Basis.

Ja, Lunar Lake ist ein Produkt mit einer spitzen Zielgruppe bzw. einem besonderen Einsatzbereich. In diesem aber kann der Prozessor überzeugen – zumal, wenn man eben nicht nur rein auf die Leistung schaut, sondern auch die Leistungsaufnahme mit hinzunimmt. Das Leistung/Watt-Verhältnis liegt dann auf Niveau eines Ryzen AI 300, gegenüber einem Core Ultra 5 125H verbraucht der Core Ultra 9 288V bei gleicher Leistung nur halb so viel. Damit erreichen die Notebook-Hersteller Akkulaufzeiten von 20 Stunden und mehr. 

Multi-Threaded-Effizienz

Cinebench R23 nT zu Package-Power

Punkte
Mehr ist besser

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Gut gefällt uns auch, dass Intel das Angebot an verschiedenen Modellen in Grenzen hält. Dies gelingt auch in der Hinsicht, dass alle Varianten 4P+4E-Kerne bieten und allenfalls eine geringfügig niedrigere Taktung sowie eine etwas kleinere Ausbaustufe bei der GPU den Unterschied machen. Beschränkt sich der potenzielle Käufer auf die Modelle mit 32 GB Arbeitsspeicher, dürfte die Entscheidung recht schnell fallen: Der Core Ultra 7 258V ist das ausgewogenste Modell und dürfte in den meisten Notebooks zu finden sein.

Intel muss die aufkommende Konkurrenz von Qualcomm sicherlich nicht fürchten und hier hat man auch noch mit einigen hausgemachten Problemen zu kämpfen. Sowohl Qualcomm als auch AMD werden weiterhin Marktanteile sammeln, Intel wird dieses Tempo mit den Core-Ultra-200V-Prozessoren aber womöglich etwas eindämmen können und bietet mit seinen strategischen Partnerschaften auch deutlich mehr Auswahl, als die AMD und Qualcomm bislang bieten können, auch hier holt man aber zusehends auf. 

Intel Core Ultra 9 288V (Lunar Lake)

  • hohe Effizienz
  • hohe Single-Threaded-Leistung
  • schnelle integrierte GPU (mit höherem Power-Limit)
  • vielseitiges I/O- und Schnittstellenangebot vorgesehen

  • geringe Multi-Threaded-Leistung

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