Intel-Chef nennt erstmals konkreten Zeitplan für die eigene GPU
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Intel-Chef nennt erstmals konkreten Zeitplan für die eigene GPU
Der Chiphersteller Intel hat jetzt erstmals eine offizielle Zielsetzung für die Markteinführung der ersten diskreten Grafikprozessoren aus eigenem Hause veröffentlicht. Dass man an solchen arbeitet, ist ja bereits seit einiger Zeit klar - immerhin hatte das Unternehmen extra Raja Koduri, den früheren Chef der GPU-Sparte bei AMD, ins Boot geholt.
Auf einer Analysten-Konferenz erklärte Intel-Chef Brian Krzanich nun, dass die ersten Produkte aus dem neuen Entwickler-Team im Jahr 2020 auf den Markt kommen sollen. Das geht aus einem Bericht von MarketWatch hervor. Von diesem Moment an will Intel dann also als Nummer 3 auf dem Markt mitmischen, den sich aktuell Nvidia und AMD im Grunde allein teilen. Trotz der herausragenden Stellung Intels auf dem Halbleiter-Markt ist das eine enorme Herausforderung.
In der letzten Zeit tauchten immer wieder Gerüchte auf, nach denen Intel bereits zur Elektronikmesse CES im kommenden Januar 2019 erste Chips präsentieren könnte. Allerdings handelte es sich hierbei wirklich nur um Spekulationen, die nicht einmal annähernd mit Informationen aus dem Unternehmen unterfüttert waren.
Selbst 2020 ist ambitioniert
Und es ist auch ziemlich unrealistisch, ein solch schnelles Ergebnis zu erwarten. Immerhin stieß Koduri ja erst im November 2017 zu Intel und binnen eines guten Jahres lässt sich keine komplett neue Halbleiter-Architektur entwickeln und zur Marktreife bringen - zumindest nicht, wenn diese sich im angestrebten Komplexitätsgrad bewegen soll. Für gewöhnlich ist ein Entwicklungs-Zyklus von GPU-Architekturen sogar auf drei Jahre ausgelegt, womit die Zielmarke 2020 bereits sehr ambitioniert ist.
Dass Intel diesen Aufwand und das Risiko überhaupt auf sich nimmt, liegt an der wachsenden Bedeutung von GPUs. Die Chips sind aufgrund ihrer architektonischen Besonderheiten besser für bestimmte Berechnungen geeignet als eine normale CPU. Das gilt insbesondere für die Analyse großer Datenmengen, wie sie beim KI-Training benötigt wird. Und gerade dies entwickelt sich allen Prognosen zufolge zu einem gigantischen Markt.
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