Apple Intelligence: Der DRAM Speicher macht den Unterschied

Apple wird Apple Intelligence nur bei sehr wenigen älteren Geräten anbieten und auch die aktuellen iPhone 15 in der normalen Version werden nicht davon profitieren. Mittlerweile zeichnet sich ab, dass dabei weniger der Prozessor und dessen Leistung eine Rolle spielt, als vielmehr der verfügbare Speicher. Apple Analyst Ming-Chi Kuo geht von etwa 2 GB RAM aus, die frei sein müssen, damit die KI Funktionen genutzt werden können. Daher kann Apple Intelligence beispielsweise auf dem M1 Prozessor genutzt werden, weil die Geräte genug RAM mitbringt, der schnellere A16 im iPhone 15 unterstützt dagegen diese Technik nicht, weil nicht genug RAM vorhanden ist.

Kuo schreibt dazu:

Die KI-Rechenleistung des M1 beträgt etwa 11 TOPS und ist damit niedriger als die 17 TOPS des A16. Der A16 verfügt über 6 GB DRAM, weniger als die 8 GB des M1. Daher erfordern aktuelle geräteinterne KI-LLMs von Apple Intelligence etwa 2 GB oder weniger DRAM.

Die Nachfrage nach DRAM kann auf andere Weise überprüft werden. Apple Intelligence verwendet ein geräteinternes 3B-LLM (das FP16 sein sollte, da die NPU/ANE des M1 FP16 gut unterstützt). Nach der Komprimierung (unter Verwendung einer gemischten 2-Bit- und 4-Bit-Konfiguration) müssen jederzeit etwa 0,7–1,5 GB DRAM reserviert werden, um das Apple Intelligence LLM auf dem Gerät auszuführen.

Hier rächt sich, dass Apple bei der Speicher-Ausstattung immer etwas sparsam ist und im Vergleich zu Android Modellen relativ wenig Arbeitsspeicher verbaut hat. Daher werden ältere Modelle von Apple wohl auch keine Nachrüstung auf die KI Funktionen bekommen – wer diese möchte muss zu den neueren Generation der Geräte mit genug Speicher greifen.

EXKURS TOPS steht für Tera Operations Per Second und ist ein Maß für die Rechenleistung, speziell im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Es beschreibt die Anzahl der Teraflops (TOPS), die ein Prozessor pro Sekunde ausführen kann. Ein Teraflop entspricht einer Billion (1.000.000.000.000) Gleitkommaoperationen pro Sekunde. Höhere TOPS-Werte deuten also auf eine höhere Rechenleistung hin. Jedoch ist es wichtig zu beachten, dass TOPS allein nicht den gesamten Leistungsumfang eines Prozessors widerspiegeln.

Zuletzt aktualisiert: 12. Juni 2024


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