AMD erwägt dedizierte KI-Beschleunigerkarten für Desktop-PCs

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16:02, 01.08.2025

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  • Mögliche Anwendungen über reine KI-Aufgaben hinaus
  • Frühes Stadium, aber große Ambitionen

AMD prüft die Einführung einer neuen Art von Erweiterungskarte, die die Leistung von künstlicher Intelligenz in klassischen Desktop-PCs steigern soll. Laut einem Bericht von CRN erklärte Rahul Tikoo, Leiter der Client-CPU-Sparte bei AMD, dass das Unternehmen die Veröffentlichung einer diskreten NPU (Neural Processing Unit) als eigenständige Zusatzkarte in Betracht zieht. Dieses Gerät würde KI-Aufgaben unabhängig verarbeiten und Desktops eine leistungsstarke neue Möglichkeit zur Bearbeitung von Machine-Learning-Workloads bieten.

Tikoo betonte, dass AMD bereit sein möchte, wenn die Nachfrage in diesem wachsenden Markt steigt. Er deutete an, dass das Unternehmen bereits über die nötigen Technologien verfügt, um ein solches Produkt schnell auf den Markt zu bringen. Ähnliche Lösungen gibt es bereits, etwa Qualcomms Cloud AI 100 Ultra, doch diese sind ausschließlich für große Rechenzentren gedacht. AMDs Ansatz könnte erstmals schnelle KI-Beschleunigung für alltägliche PC-Nutzer ermöglichen.

Mögliche Anwendungen über reine KI-Aufgaben hinaus

Eine diskrete NPU könnte zusammen mit anderen Komponenten im System arbeiten und neue Leistungsvorteile eröffnen. Da NVIDIAs Blackwell-GPUs inzwischen neuronale Shader unterstützen und mehr Workloads auf Tensor-Kerne verlagern, könnte die Kombination einer NPU mit einer GPU das neuralnetzbasierte 3D-Rendering beschleunigen. Dadurch wäre die Karte nicht nur für KI-Berechnungen interessant, sondern auch für kreative Anwendungen und Gaming.

Frühes Stadium, aber große Ambitionen

Das Projekt befindet sich noch in einer frühen Planungsphase, und AMD hat keinen Veröffentlichungstermin bestätigt. Dennoch zeigt der Schritt, dass das Unternehmen seine Präsenz im Desktop-KI-Bereich ausbauen will. Gelingt der Vorstoß, könnten solche Karten die Lücke zwischen Standard-PCs und modernen KI-fähigen Mobilchips wie AMDs Strix Halo schließen und den Nutzern einen großen Leistungssprung bei lokaler KI-Verarbeitung bieten.

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