Diese kleine, tragbare RTX-GPU im Taschenformat ersetzt iGPUs für KI-Workloads

ADLINK hat die tragbare NVIDIA RTX A500 GPU im Taschenformat vorgestellt, die die iGPU in Ihrem System für KI-Beschleunigung ersetzt.

ADLINK Pocket AI zielt darauf ab, Ihnen Grafik-Computing mit der Leistung von NVIDIA RTX-GPUs in die Hand zu geben

Stellen Sie sich vor, Sie tragen eine KI-Performance-GPU in Ihrer Tasche. So albern das auch klingen mag, ADLINK hat es mit seiner mobilen GPU Pocket AI mit NVIDIA-GPU mit Tensor-Core-Technologie geschafft.

Das Konzept hinter dieser Technologie ist interessant. Ziel ist es, KI- und Grafikfunktionen per „Plug-and-Play“ auf jedes Gerät zu bringen. ADLINK Pocket AI wurde speziell für Profis mit KI-Aufgaben entwickelt, die eine dedizierte GPU erfordern. Um das Potenzial dieser innovativen Technologie hervorzuheben, Speicherüberprüfung Er hat eine umfassende Rezension hochgeladen, die jeden Aspekt im Detail abdeckt.

Beginnend mit der integrierten GPU verfügt Pocket AI über die NVIDIA RTX A500 GPU, die über 4 GB GDDR6-Speicher sowie 2048 CUDA-Kerne und 64 Tensor-Kerne verfügt, die in einer 64-Bit-Schnittstelle ausgeführt werden. Es kommt mit einer Rechenleistung von 6,54 TFLOPS Peak FP32 bei einer TDP von 25W. Auf dem Papier hat die GPU niedrigere Spezifikationen als die RTX 3050, aber wenn Sie eine ältere Maschine mit einer iGPU betreiben, könnte dies ein nettes Upgrade sein, insbesondere wenn Sie sich auf KI-intensive Aufgaben konzentrieren möchten.

Was die Designdetails betrifft, ist Pocket AI mit einer Gummihülle ausgestattet, die die GPU hält und Benutzer vor möglichen Verbrennungen schützt, da die NVIDIA RTX A500 sehr heiß läuft. Das Gerät hat eine schöne schwarz-grüne Farbe und verfügt über zwei Anschlüsse an Bord. Das erste ist Power Delivery und das zweite ist Thunderbolt 3, das die GPU mit Ihrem Gerät verbindet. Der Kühlmechanismus des Pocket AI ist einfach und verfügt über einen Ansaugventilator an der Unterseite mit breiten Aussparungen, um die Luftzirkulation aufrechtzuerhalten.

Es kommt darauf an, wie sich Pocket AI in realen Anwendungen verhält. StorageReview hat die GPU-Leistung des Luxmark & ​​UL Labs Procyon AI einem Benchmarking unterzogen und seine Leistungszahlen zeigen mehr als das Doppelte der Leistung einer iGPU. Hier ist ein Blick auf die unten erhaltenen Zahlen:

Benchmarks zeigen, dass Pocket AI zwar nicht über enorme Leistung verfügt, aber für Arbeitslasten in der KI-Branche geeignet ist. Das Produkt ist ideal für Situationen, in denen es vorzuziehen ist, ein vorhandenes Gerät weiter zu verwenden, anstatt auf ein neues Gerät umzusteigen. Wenn Sie Ihrem Gerät erweiterte Grafikverarbeitungsfunktionen hinzufügen möchten, ist Pocket AI die richtige Wahl. Allerdings hat die Möglichkeit, die Leistung von Pocket AI mit Portabilität zu verbinden, ihren Preis.

Der Preis für das Pocket AI beträgt derzeit 429 US-Dollar, was gemessen an den verbauten Komponenten ein stolzer Preis ist. Um Ihnen eine Vorstellung zu geben: Die NVIDIA RTX 4060 Ti wird derzeit zu einem ähnlichen Preis verkauft. Vor diesem Hintergrund denke ich, dass Pocket AI hier nicht bepreist ist. Dies ist jedoch bei fast allen externen GPU-Optionen und -Modulen der Fall. Der GPD G1, der mit einer AMD RX 7600M XT-GPU ausgestattet ist, kostet rund 800 US-Dollar, was dem gleichen Preis wie die RX 7900 XT-Enthusiastenkarte entspricht.

Darüber hinaus können Sie mit Pocket AI zwar an Portabilität und Rechenleistung gewinnen, aber im Großen und Ganzen werden die meisten Verbraucher nicht das Problem haben, jeden Tag eine GPU mit sich herumzutragen; Stattdessen bevorzugen sie eine dauerhaftere Lösung, also die Anschaffung eines besseren Geräts. Darüber hinaus wurden auch Bedenken hinsichtlich der Pocket AI-Temperaturen gemeldet, die bei solchen Geräten offensichtlich auftreten.

Insgesamt scheint Pocket AI eine Innovation zu sein, die viele Probleme mit sich bringt. Obwohl der Trend da ist, kann ADLINKs Pocket AI kein Erfolg sein, es sei denn, es bietet einen besseren Preis und Verbesserungen in der Wärmeableitungsabteilung.

Quelle: Speicherüberprüfung