Optimierung Ihrer Leistung: Die besten Ratschläge für KI-fähige PCs
Stehen Sie vor der Herausforderung, mit Ihren digitalen Anforderungen Schritt zu halten? Ob es sich um berufliche Aufgaben oder rechenintensive Projekte handelt, ein veralteter Laptop kann Ihre Fortschritte behindern. Die Anschaffung eines KI-PCs kann eine ausgezeichnete Lösung darstellen. Vor dem Kauf ist es jedoch entscheidend, die relevanten Spezifikationen und Merkmale zu verstehen, um die optimale Leistung für Ihre Bedürfnisse zu gewährleisten. Dieser Artikel beleuchtet, worauf Sie achten sollten und welche Komponenten unerlässlich sind, um bestmögliche KI-Leistungen zu erzielen.
Wichtige Aspekte
- Achten Sie auf CPUs mit NPUs, wie die Intel Core Ultra- oder AMD Ryzen 8040-Serie, für KI-Funktionen.
- Erwägen Sie NVIDIA-GPUs für KI-Leistung, aber unterschätzen Sie die Radeon-Serie von AMD nicht als kostengünstige Alternativen.
- Planen Sie mindestens 16 GB DDR5-RAM ein, um lokale KI-Modelle auf Ihrem KI-PC effizient auszuführen.
1. CPU
Das wichtigste Kriterium für eine KI-fähige CPU ist das Vorhandensein einer Neural Processing Unit (NPU). Diese spezialisierte Hardware ist darauf ausgelegt, KI-Workloads zu bearbeiten und entlastet damit die Hauptprozessorkerne und Grafikkarten. Die Intel Core Ultra-Serie und die AMD Ryzen 8040-Serie sind derzeit führend im x86-Bereich und verfügen beide über integrierte NPUs.
Die Intel Core Ultra-Chips der Meteor Lake-Reihe bieten beispielsweise 10 Tera Operationen pro Sekunde (TOPS) allein für die NPU, während die Prozessoren der AMD Ryzen 8040-Serie eine NPU mit 16 TOPS bereitstellen. Dies mag beeindruckend erscheinen, aber der KI-Sektor entwickelt sich rasant weiter. Qualcomm hat mit seinen Snapdragon X Elite- und Snapdragon X Plus-Chips nachgelegt, die mit ihren integrierten Hexagon NPUs eine beeindruckende Leistung von 45 TOPS bieten.
Die Lunar Lake-Prozessoren von Intel, die voraussichtlich Mitte Juli 2024 auf den Markt kommen, sollen eine NPU mit 48 TOPS besitzen. Auch AMD hält mit seinen kommenden Ryzen AI 300-Chips, die auf der Computex 2024 vorgestellt wurden, mit und verspricht eine KI-Leistung von 50 TOPS.
Jedoch sind reine TOPS-Zahlen nicht alles. Während die NPU KI-spezifische Aufgaben übernimmt, benötigen Sie einen Prozessor, der auch Ihre alltäglichen Computeranforderungen bewältigen kann. Achten Sie auf Prozessoren, die ein gutes Gleichgewicht zwischen Single-Core- und Multi-Core-Leistung bieten. Die Intel Core Ultra 7- und Core Ultra 9-Prozessoren sowie der AMD Ryzen 9 8945HS sind solide Optionen, die neben ihren KI-Fähigkeiten auch eine starke allgemeine Rechenleistung bieten.
2. GPU
DALL-E/www
Wenn Sie sich ernsthaft für KI interessieren, sollte eine NVIDIA-GPU ganz oben auf Ihrer Liste stehen. Die RTX-Serie, von der RTX 2060 bis zur leistungsstarken RTX 4090, hat den Goldstandard für KI-Leistung bei Consumer-Hardware gesetzt. Was NVIDIA auszeichnet, ist sein CUDA-Ökosystem und Technologien wie TensorRT, die in Bezug auf Softwareunterstützung und Optimierung für KI-Workloads von großem Vorteil sind.
AMD hat mit seiner RDNA-Architektur, insbesondere in der Radeon-Serie (RX 7000, 6700 XT usw.), ebenfalls bedeutende Fortschritte erzielt. Diese GPUs sind auf KI-Beschleunigung ausgelegt und bieten eine wettbewerbsfähige Leistung für lokale KI-Workloads und umfangreiche Machine-Learning-Aufgaben. Obwohl sie möglicherweise noch nicht das gleiche Maß an Software-Ökosystem wie NVIDIA aufweisen, sind sie definitiv eine Überlegung wert, besonders wenn Sie eine kostengünstigere Option suchen, ohne zu viele Abstriche bei der Leistung zu machen.
Intel, ein aufstrebender Akteur auf dem Markt für diskrete GPUs, sorgt mit seinen Arc-GPUs ebenfalls für Aufsehen. Diese sind besonders interessant, da sie in die Intel Core Ultra-Prozessoren integriert sind und eine enge Verbindung zwischen CPU und GPU bieten, wodurch KI-Aufgaben reibungslos ausgeführt werden können. Die Anwendung AI Playground ist eine wertvolle Ergänzung, die es Neulingen erleichtert, mit KI auf ihren PCs zu experimentieren.
Achten Sie zudem auf den Energieverbrauch und die Kühlung. Hochleistungs-KI-Workloads können GPUs an ihre Grenzen bringen, stellen Sie also sicher, dass das Netzteil und die Kühlung Ihres KI-PCs die ausgewählte GPU bewältigen können. Nichts ist frustrierender, als die KI-Leistung zu drosseln, weil Ihr PC mit der Wärmeentwicklung nicht Schritt halten kann.
3. RAM
Die Ausführung lokaler KI-Modelle, insbesondere großer Sprachmodelle (LLMs), ist äußerst speicherintensiv. Es gibt unterschiedliche Aussagen darüber, wie viel RAM tatsächlich benötigt wird. Während Gerüchte kursieren, dass Microsoft 16 GB als Mindestvoraussetzung für KI-PCs vorschreiben könnte, gibt es Beispiele wie Dells XPS 13, die nur mit 8 GB ausgestattet sind. Davon sollten Sie sich jedoch nicht täuschen lassen; 8 GB sind wahrscheinlich für ernsthafte KI-Workloads unzureichend. Es wird dringend empfohlen, sich nicht mit weniger als 16 GB zufrieden zu geben, wenn Sie vorhaben, KI-Aufgaben lokal auszuführen, wobei 32 GB oder sogar 64 GB ideal sind, falls Ihr Budget dies zulässt.
Ein weiterer Faktor, den Sie berücksichtigen sollten, ist die Art des RAMs. Empfehlenswert ist, nach den neuesten DDR-Standards (DDR5 zum Zeitpunkt des Schreibens) für KI-PCs zu suchen. DDR5 verdoppelt die Leistung von DDR4, was einen spürbaren Unterschied in der KI-Verarbeitungsgeschwindigkeit ausmacht.
4. Software
Bei der Betrachtung eines KI-PCs ist das Software-Ökosystem genauso wichtig wie die Hardware-Spezifikationen. Stellen Sie zunächst sicher, dass der PC Windows 11 (und möglicherweise spätere Windows-Versionen) ausführt. Microsoft investiert stark in die KI-Integration, wobei Funktionen wie Windows Copilot und Windows Studio Effects zu zentralen Bestandteilen der Benutzererfahrung werden. Es wurden auch Experimente mit Funktionen wie Windows Recall durchgeführt, die einigen Benutzern zu nahe an einer möglichen Verletzung der Privatsphäre erscheinen.
Achten Sie auch auf Laptops mit speziellen Copilot-Tasten. Dies ist ein sicheres Zeichen dafür, dass es sich um einen echten KI-PC handelt.
hodim/Shutterstock
Hat mein Computer einen KI-Chip? So können Sie es überprüfen
Es gibt einige einfache Möglichkeiten zu prüfen, ob Ihr Computer KI-fähig ist. Die einfachste Methode ist die Verwendung des Windows Task-Managers. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Taskleiste, wählen Sie „Taskleisten-Einstellungen“ und navigieren Sie zur Registerkarte „Leistung“. Wenn Sie neben Ihrer CPU und GPU eine NPU sehen, herzlichen Glückwunsch – Sie haben einen KI-fähigen PC.
Alternativ können Sie den Geräte-Manager verwenden, um einen detaillierteren Einblick zu erhalten. Öffnen Sie ihn und suchen Sie nach Intel AI Boost bei Intel-Systemen oder AMD IPU Device bei AMD-Systemen. Das Vorhandensein eines dieser Einträge bestätigt, dass Ihr PC für KI-Aufgaben ausgestattet ist.
Es ist anzumerken, dass möglicherweise ein Treiberproblem vorliegt, wenn Sie sicher sind, dass Ihr Gerät über eine NPU verfügen sollte, diese aber nicht angezeigt wird. Um das Problem zu beheben, sollten Sie Windows Update ausführen oder die neuesten Treiber von der Website des Herstellers herunterladen.
Fazit
Um die optimale Leistung von KI-fähigen PCs sicherzustellen, ist die Auswahl der richtigen Komponenten unerlässlich. Achten Sie auf CPUs mit NPUs, leistungsstarke GPUs, ausreichend RAM und ein solides Software-Ökosystem. Mit diesen Erkenntnissen sind Sie gut gerüstet, um die richtige Entscheidung für Ihre zukünftigen KI-Projekte zu treffen. Lassen Sie Ihre bisherigen Einschränkungen hinter sich und erleben Sie die Vorteile eines leistungsstarken KI-PCs.