Was mich stört sind die aufgelöteten 8GB RAM - mit einem zusätzlichen 16GB Modul ist die maximale Bestückung nur 24GB, und Dual Channel hat man dabei auch nicht.

Hallo

kann beim Laptop eine doppelseitig bestückte SSD eingebaut werden?

Gruss

Dominik

Quote from: Dominik Baumgartner on November 11, 2022, 16:59:22Guten Abend

mir ist aufgefallen das ihr ein Fehler bei der Laufzeitangaben habt. Auf dem Foto des geöfneten Laptops sieht man dass der 71Wh Akku nicht der 99Wh akku verbaut ist das würde bedeuten dass die laufzeit mit 99wh bei ca. 9h liegt.

Absolut korrekt!

Guten Abend

mir ist aufgefallen das ihr ein Fehler bei der Laufzeitangaben habt. Auf dem Foto des geöfneten Laptops sieht man dass der 71Wh Akku nicht der 99Wh akku verbaut ist das würde bedeuten dass die laufzeit mit 99wh bei ca. 9h liegt.

Mit Shadern und Takt deutest du implizit eine 2,39-fache Geschwindigkeit der Phönix-iGPU an.

Ja,
hab vergessen zu sagen, ob die Performance pro Shader beim RDNA3 überhaupt vergleichbar ist, wie jenes des RDNA2. Denn der CU-Umbau war von 64 auf 128 Shader sehr groß. Diesen Schritt hatte Nvidia AFAIK schon viel vrüher.

AI kann auf Standards laufen wie zB OpenCL oder auf proprietären Standards wie zB CUDA, Nvidia-Tensor oder AI-Hardware-Erweiterungen in den GPUs anderer Hersteller iB AMD oder Apple. Da jeder Hersteller sein eigenes Süppchen kocht, ist AI-Software nicht auf jeder AI-Hardware-Erweiterung lauffähig. Manche AI-Software wird in verschieden kompilierten Varianten angeboten, von denen eine für einen Standard und andere jeweils für eine bestimmte Hardware-Erweiterung sind.

Mich würde es nicht wundern, wenn AMD seine SOftware-Entwickler in den letzen 2 Jahren verdoppelt hat bzw. mit FGPA verdreifacht hat. D.h. AMD kann bis Mitte 2023 mit einem ROCm 6.0 durchaus mit AI-Software überraschen, nachdem sie in den letzten 2 Jahren auch mit FSR und ROCm 5.0 mit HPC-Priorität überraschte. Nebenbei wurde auch die Smart-Shift-Technik entwickelt. Apple hingegen hat sowieso ein enormes Entwicklungs-Potential.

Nvidia wird nächstes Jahr noch immer deutlich besser in AI bleiben, aber nicht mehr unantastbar. Aber langfristig hat AMD nunmal mittlerweile den FPGA und CPU-Vorteile (= APU-iGPU-Vorteile). Vor 2-3 Jahren galbt Intel-&-Nvidia im HPC-Server-Markt auch als unantastbar. Während CPU-Seitig AMD bald Marktanteils-Rekorde aufstellt und weiterwächst, hat AMD seitens GPGPU erst "kürzlich" zum wachsen begonnen.

Aktuell passiert in den Monaten von Sept-2022 bis Jan-2023 so extrem viel.
Falls zur CES 2023 auch Dragon Ranage mit 3D-V-Cache präsentiert wird und dieser Intel relevant schlägt, dann wird offensichtlich AMD wegen der CPU sowieso in jeder Software-Entwicklung "berücksichtigt". Sowohl in Gaming wie auch im Workstation-Pro. Also, in 2 Märkten in den AI-Software immer mehr an Bedeutung gewinnt. Und das abgesehen von Navi 21 und Navi 22. Gut möglich, dass Navi 21 oder Navi 22 auch noch zur CES 2023 als Notebook-GPU sowohl in Gaming und Profi kommt bzw. angekündigt wird. Nachdem die 5nm-Zen4-Chiplets schon längst produziert werden, könnte es schon im Jänner erste Dragon-Range-Notebooks geben. Und bis vor kurzem waren Gaming-Notebooks und Workstation-Notebooks für Intel-&-Nvidia auch zwei unantastbare Märkte.

Es ist nunmal so,
dass AMD eigentlich ab CES 2022 erstmals in der Geschichte in der kompletten Angebotsbreite (Embedded, Notebook, Desktop, Server) ohen einen Nachteil Technisch mehr als Konkurrenzfähig sein wird. Alleine dieser Aspekt führt dazu, dass AMD in der Software-Entwicklung nicht mehr vernachlässigt werden kann. Damit wird sich auch bei der Vielfalt an Standards früher oder später was ändern bzw. ein Umdenken geben.

Bei der letzten Nvidia-Präsentations-Show zur 4090 ging es bei der meisten Zeit nicht mehr um den Desktop & Notebook-PC-Produkte. Gefühlsmäßig entfernt sich Nvidia schleichend vom PC-Markt.

AI kann auf Standards laufen wie zB OpenCL oder auf proprietären Standards wie zB CUDA, Nvidia-Tensor oder AI-Hardware-Erweiterungen in den GPUs anderer Hersteller iB AMD oder Apple. Da jeder Hersteller sein eigenes Süppchen kocht, ist AI-Software nicht auf jeder AI-Hardware-Erweiterung lauffähig. Manche AI-Software wird in verschieden kompilierten Varianten angeboten, von denen eine für einen Standard und andere jeweils für eine bestimmte Hardware-Erweiterung sind.

Wenn nun ein GPU- oder APU-Hersteller mit seiner AI-Hardware-Erweiterung wirbt, ist sie für die meiste Software erst einmal nutzlos. Es muss dann eben jede zu beschleunigende Software speziell dafür geschrieben und kompiliert werden. Klug programmiert müssen "nur" die Schnittstellen der Software angepasst werden.

AI-Software fällt in verschiedene Klassen, von denen manche besser für bestimmte GPU-Kerne oder -Hardware-Erweiterungen geeignet sind. Entscheidend ist immer auch das algorithmisch gute Softwaredesign.

Die 30% habe ich aus grober Erinnerung geschätzt. Es variiert stark.

Heute sind dGPUs etwa 50% schneller als iGPUs gleichen Tiers, wenn kein Marketingschindluder mit falschen Zuordnungen getrieben wird.

Mit Shadern und Takt deutest du implizit eine 2,39-fache Geschwindigkeit der Phönix-iGPU an.

Das mit "nur" iSv ausschließlich hattest du missverstanden. Es ist eher so, dass CUDA / Tensor u.A. einfach mal ca. 30% extra Geschwindigkeit bringen und deswegen AMD-GPUs weniger attraktiv sind.

Hab ja keine Ahnung von Realer AI (Einheiten + Software), weshalb ich frage und sicher mal was missverstehen kann. Ich kann nur beobachten was jene Firmen übers Marketing sagen und was diverse Nutzer sagen.

+30% Extra-Performance bei gleicher Fertigung überrascht mich. Finde ich wenig.

... kein Abzockpreis ...
Sowieso schlechte Zeiten - Zuerst die Pandemie-Überpreise, jetzt die Inflations-Preise.
Abgesehen davon, ob Nvidia mal wieder attraktive Preise anbieten sollte.

Meiner Meinung nach steigen die Preise sowieso, weil die Low-ENd & Mainstream-GPUs früher oder später überflüssig werden, was sich jetzt schon zeigt. GA107 ist deutlich über 200mm² und nur im Notebook-Markt erhältlich, während Low-End (TU117) & Mainstream (GA107) noch immer bei 12nm bzw. 8nm blieben.

Ich frage mich, ob sich dGPUs <200mm² überhaupt noch in der Entwicklung auszahlen, nachdem FRS 3.0 und DLSS 3.0 jetzt wieder eine fps-Verdopplung erhalten hat.

Die Faustregel war früher, dass eine Low-End-GPU doppelt so schnell war wie eine iGPU und eine Mainstream wieder doppelt so schnell wie eine Low-End-GPU. Und eine 45W-APU ist auch doppelt so schnell wie eine 25W-APU.

Ich hatte 680M erwogen und festgestellt, dass sie für mich schlichtweg zu langsam als dGPU-Ersatz ist. Wenn Phönix die iGPU-Geschwindigkeit verdoppeln sollte, wäre dies zwar technologisch beeindruckend, für mich aber immer noch nicht ausreichend. Sollte der Faktor aber 4x sein, näherten wir uns größenordungsmäßig RTX 3060 Mobile an und es wäre für mich als Übergangslösung

Der Unterschied eines 680M (768 Shader @ 2,2-2,4 Ghz = 15-45W) zu RTX 3060 Mobile (3840 Shader @ 1,4 Ghz = 80Watt) ist verdammt groß, der mit einem 780M (1536 Shader @ 2,5-3,0Ghz? = 15-45W) eines Phönix nur harankommt, aber nicht aufschließt. Wer ausschließlich auf die Performance betrachtet, der sieht den 3060 Mobile (oder Refresh) im Vorteil. Wer aber die Wert auf P/L oder Preis oder Energie-Effizienz Wert legt, dem könnte schon in dieser Performance-Klasse ein 780M-Phönix Aufmerksamkeit erregen.

Der Trend geht meiner Meinung zu Gaming-Notebooks mit GPUs >200mm², wenn nicht größer. Aber die werden eher teurer werden, als günstiger. U.a. weil die Stückzahlen im Gesamten eher kleiner und somit die Architektur auf weniger Stückzahlen abgeschrieben werden.

Ich hatte 680M erwogen und festgestellt, dass sie für mich schlichtweg zu langsam als dGPU-Ersatz ist. Wenn Phönix die iGPU-Geschwindigkeit verdoppeln sollte, wäre dies zwar technologisch beeindruckend, für mich aber immer noch nicht ausreichend. Sollte der Faktor aber 4x sein, näherten wir uns größenordungsmäßig RTX 3060 Mobile an und es wäre für mich als Übergangslösung mit leisem Betrieb und langer Akkulaufzeit attraktiv als Geschwindigkeitskompromiss, bis Nvidia endlich brauchbares P/L anbietet oder Nvidia-dGPU-Notebooks brauchbare sonstige Eigenschaften haben. Vorausgesetzt sind jeweils Verfügbarkeit, kein Abzockpreis, 16:10 (oder kleiner) und normalgroße Pfeiltasten.

(Das mit "nur" iSv ausschließlich hattest du missverstanden. Es ist eher so, dass CUDA / Tensor u.A. einfach mal ca. 30% extra Geschwindigkeit bringen und deswegen AMD-GPUs weniger attraktiv sind.)

Warum fragst du?
Andere Computer / Notebooks sind mögliche Kompromisslösungen. Für von mir einzusetzende Softwares wenger schnell als CUDA oder Nvidias Tensorkerne, aber als Kompromiss ggf. schnell genug.

Das hatte ich dich ja gefragt, wo du nur geantwortet hast, dass für dich nur Cuda & Tenser-Core in Frage kommt. Ich hatte mich schon gewundert, warum du dich für die Konkurrenz nicht interessiert hast, also ich folgendes Fragte:

Dann muss dich AMDs Next-Gen-Produkte ab 2023 interessieren.

- Zen4 .... mit Bfloat16 wird die FPU zur "vollständigen" AI-Beschleunigung
- RDNA3 ... Erstmals 2 dedicated AI-Einheiten pro CU in der DNA-Architektur
- FPGA .... Erstmalmalige Nutzung & Integration

Und wie schon gesagt,
wird der 5nm-Phönix bald vorgestellt und am Markt kommen. Hingegen wird die Konkurrenz im Low-End-&-Mainstream-Bereich mit Next-Gen Fertigung & Next-Gen-Architektur lange auf sich warten lassen.

AMD hat in den letzten Jahren eine neue ROCm-Software-Generation immer mit Entwicklungs-Priorität rausgebraucht. Zum Instinct MI 200 kam ROCm 5.0 mit HPC-Optimierung. ROCm 6.0 wird offensitchlich eine AI-Priorität haben. Mit 5nm-Phönix und Epic4 wird AMD dann Intel endgütlig abgehängt haben und auf Nvidia abzielen, wofür sie Xilinx (AI sowie die Embedded & Automotiv-Märkte) kauften.

Mit dem Vega-Stillstand hat man  die AI und Software-Entwicklungen im Notebook-Markt kaum mitbekommen. Deshalb frage ich, weil in den nächsten Monaten so viele Weiterentwicklungen am Markt kommen, wie vielleicht nie der PC-Geschichte. Wobei, bevor der 7nm-Renoir am Markt kam, konnte es sich kaum jemand vorstellen, was ein möglicher 7nm-Renoir mit +100% Effizienz (wie RyZen 3000) leisten wird.

Quote from: JKM on November 08, 2022, 15:00:20Und was informierst du dich hier in einem Notebook-Testcenter, wenn du eh nur CUDA und Nvidias Tensorkerne brauchst?

1) Auch Notebooks mit Nvidia-GPUs haben CUDA und Nvidias Tensorkerne.

2) NBC testet auch Nvidia-Desktop-GPUs.

3) Informationen zu anderen Computern / Notebooks erlauben den Vergleich zu gewünschten Computern / Notebooks und zeigen auf, was technisch möglich ist und ich bei meiner Wunschbildung berücksichtigen sollte.

4) Andere Computer / Notebooks sind mögliche Kompromisslösungen. Für von mir einzusetzende Softwares wenger schnell als CUDA oder Nvidias Tensorkerne, aber als Kompromiss ggf. schnell genug. Ebenso sind Notebooks i.B. hinsichtlich Geschwindigkeit ein möglicher Kompromiss im Vergleich zu Desktops.

Warum fragst du? Diese Möglichkeiten zum Sich-Informieren sind dir doch geläufig!

Ich finde, ein paar Sätze, die das Gerät generell mit dem AMD-T16 vergleichen, wären gut gewesen.
Das Legion Slim macht ihm relativ direkt Konkurrenz:
Beim 2560 Panel hat das Legion 165Hz statt 60Hz, und 500 statt 400nits.
Außerdem hat es einen SD-Karten-Slot und die praktischen Anschlüsse hinten am Screen, und es lässt sich auf mehr als 32 GB upgraden.

In der realen Welt brauche ich konkret CUDA oder Nvidia-Tensorkerne. Da nützen mir Apples oder AMDs AI-Erweiterungen nichts.

Und was informierst du dich hier in einem Notebook-Testcenter, wenn du eh nur CUDA und Nvidias Tensorkerne brauchst?

Ich bin etwas überrascht, denn in den Ankündigungen war immer die Rede von 2x M.2-Slots.

Sind die Modelle in Deutschland nicht baugleich mit anderen Regionen?

In einer idealen Welt wäre jede Software für jede GPU-Hardware geschrieben. In der realen Welt brauche ich konkret CUDA oder Nvidia-Tensorkerne. Da nützen mir Apples oder AMDs AI-Erweiterungen nichts.

Weder CUDA noch Optix - nix mit "überflüssig"! :)

Dann muss dich AMDs Next-Gen-Produkte sehr interessieren.

- Zen4 .... mit Bfloat16 wird die FPU zur "vollständigen" AI-Beschleunigung
- RDNA3 ... Erstmals 2 dedicated AI-Einheiten pro CU in der DNA-Architektur
- FPGA .... Erstmalmalige Nutzung & Integration

Und nur der 5nm-Phönix wird in kürze mit alle 3 Technologien weiterentwickelt wird und nebenbei den 5nm-Vorteil (Effizienz) bekommen.

Ja, Titel etwas zu scharf gewählt. Es bezog sich jetzt speziell nur auf diesen Laptop, welcher als Midranger weder Intel noch Nvidia braucht, anstelle einer allgemeinen Aussage.

Das Problem war nicht, dass der Titel "etwas zu schwarf" gewählt wurde, sondern sihc auf diverse Märkte falsch lag, weil es sich allgemein auf alle bezog. ANsich stellt sich schon die Frage der Flüssigkeit, weil 2023 große Produkt-Unterschiede geben wird. Gerade bei iGPU-Only-Notebooks könnte der 5nm-Phönix den Low-End-Markt völlig überflüssig machen, weil voraussichtlich AMD, Intel und Nvdia 2023 mit keinen Low-End- und sogar Midrange-Grafikkarten mit neustere 5nm-Fertigung kommt.

Und nicht die DLSS/XeSS/FSR-Technologie vergessen, die höher Performante Grafikkarten auch immer mehr überlüssig machen, wenn die 3. Generation nochmehr fps rauskitzeln kann.

Die Frage der Überlüssigkeit wird im Notebook-Markt meiner Meinung eine interessante Frage. Denn die Desktop-Grafikkarten haben sich in den letzen Jahren mit 200+W völlig vom Notebook-Markt wegentwickelt, sodass die alten Low-End (60-100mm²) & Midrage-(100-120mm²)-Grafikkarten in den letzten Jahren immer mehr nur für den Notebook-Markt Sinn machten/Entwickelt wurden, die zusätzlich in der Entwicklung (& Herstellung) immer teurer wurde. Und genau diese GPUs werden von der immmer performantere iGPU übertrumpft, vorallem wenn die iGPU in der Regel die neuste Architekur & Fertigung erhalten.

Jede (Fertigungs-)Generation kann gewisse Technologie überlüssig machen. Man erinnere an die North & Southbridge, die durch die APU überlüssig wurden. Oder Nokia als ganze Firma.