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Intel の Meteor Lake CPU は AI を使用してラップトップのバッテリーを長持ちさせます

Jul 11, 2023Jul 11, 2023

AI のスマート化により、ノートブック全体の応答性も向上します

Intel の今後の Meteor Lake プロセッサは、Team Blue がこれらのモバイル チップの電源管理に AI の力をもたらしたおかげで、これらの CPU を搭載したラップトップのバッテリ寿命が向上することを意味します。

PC World は、Intel がチップ上に VPU (AI ワークロードを強化する視覚処理ユニット) を搭載するという点で Meteor Lake だけでなく、AI に重点を置いているだけでなく、ノートブックの電源状態にも人工知能を「大きく」考慮していると報告しています。ここ。

具体的には、Intel は最近の Hot Chips カンファレンスで、Meteor Lake とその将来最高の CPU が AI を採用して、高電力 (パフォーマンス) 状態と低電力 (アイドリング) 状態の間で正確にいつ移行するかについて重要な決定を下す予定であることを明らかにしました。 。

Intel が Hot Chips での講演で説明したように、その秘訣は、Team Blue が Dynamic Voltage and Frequency Scaling (略して DVFS) と呼ぶもので、CPU がこれらの状態をどのようにしてできるだけ効率的に切り替えることができるかということです。

DVFS 関連の意思決定は、Skylake プロセッサー (2015 年) で刷新されました。そのとき、Intel は Speed Shift を導入しました。これは、タスク (Web ページを開くなど、たとえば、一般的なワークロードなど)。

インテルは AI を導入し、この例では、ユーザーがどのように Web ページを開いて使用し、閉じて次に進むかをこのアルゴリズムで予測できるようにしました。

PC World が明らかにしているように、その違いは、これらの一般的なタスクがどのように機能するか、および結果として電力使用量を最適に調整する方法を大まかに見積もる代わりに、アルゴリズムが結果への移行を磨き上げるためのより詳細な方法を自ら学習することです。消費電力が低くなります。

これは非常に細かいことのように聞こえるかもしれませんが、全体的な効果は実際にかなり大きいものになる可能性があります。 ラップトップ セッションで実行するすべてのタスク (非常に多くのタスク) でこれらのわずかな電力節約を合計すると、バッテリーは (うまくいけば) かなり長く持続するようになります。

Intel フェローであり、同社のデザイン エンジニアリング グループでクライアント SoC アーキテクチャを担当する Efraim Rotem 氏は、Meteor Lake による移行により、以前よりも 15% 多くのエネルギーを節約できると考えています (エネルギーは、時間の経過に伴う仕事量を、使用電力で割ったものです)単純な消費電力です)。

言うまでもなく、これは日常業務においてもシステムの応答性を微調整するのに役立ちます。 Rotem は、この点で、Meteor Lake によって応答性が最大 35% 向上し、それ以上に改善され、これらのポータブル製品が当社のベスト ラップトップ リストで上位にランクされる可能性が高くなると推定しています。

これは「最大」であり、AI スマートはラップトップで行うすべてのことに適用されるわけではないことに注意してください。 これまでのところ、AI は特定のシナリオに基づいてのみトレーニングされており、ユーザーが個人としてコンピューターを使用する方法に基づいて自らをトレーニングすることはありません。ただし、将来的にはそのパーソナライゼーションが完全に可能です。 まさにエキサイティングな時代。

来月開催されるインテルのイノベーション イベントでの Meteor Lake プロセッサの発表会で詳細が明らかになるでしょう。そして、その時は間違いなく AI についてさらに詳しく聞くことになるでしょう。

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Darren は、CPU、GPU、その他のさまざまなハードウェア、VPN、ウイルス対策などを含む幅広いコンピューティング トピックにわたるニュースや特集を TechRadar (および場合によっては T3) に執筆するフリーランサーです。 彼は 30 年間の大部分をテクノロジーについて執筆しており、余暇には本を執筆しています (彼のデビュー小説「I Know What You Did Last Supper」は 2013 年に Hachette UK から出版されました)。

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