Mit Lisa Su und 7nm zum Next Horizon
https://videocardz.com/newz/...readripper-3990x-with-64-cores-in-2020
Intel mit ihren 18 Kernen ;) LOL
Quelle: https://videocardz.com/newz/...readripper-3990x-with-64-cores-in-2020
Was also bleibt für Cascade Lake-X und damit für Intel im HEDT-Segment? Leider nicht viel um ehrlich zu sein. Die Preisreduzierung ist für Intel derzeit der einzige Weg, um noch halbwegs mit AMD mithalten zu können. Folgende Grafik zeigt dies am deutlichsten:
Cascade Lake bietet als Architektur bei den Server-Prozessoren viele Neuerungen, die im Datacenter auch angenommen werden. DL-Boost, Optane DC Persistent Memory und viele weitere Aspekte spielen im Endkundenbereich aber keinerlei Rolle. Selbst wer sich mit einem Core i9-10980XE eine Workstation aufbaut, hat derzeit keine Mainboard-Option für den neuen Speicher und DL-Boost fehlt es an den konkreten Umsetzungen.
Derzeit deutet alles auf eine längere Durststrecke bei Intel hin. Echte Neuerungen werden auf dem Desktop und im HEDT noch mindestens einige Monate auf sich warten lassen.
Positive Aspekte des Core i9-10980XE:
- bis vier Kerne hohe Taktraten
Negative Aspekte des Core i9-10980XE:
- alte Plattform und alte CPU-Kerne
- kein entscheidendes Leistungsplus gegenüber dem Vorgänger
- für die gebotene Leistung zu teuer
https://medium.com/@areejsyed/...700u-no-really-were-not-9442db9bd8c6
Hmmm, wurden da etwa die 2 neuen TR versteckt? ;)
https://youtu.be/vuaiqcjf0bs?t=321
https://www.tradingview.com/chart/?t=102598d0e92f7f59d77401a1124121
amd und indicator+ auswählen
50 Dollar noch 2020..... Warum nicht...
Solange USA /CHINA mitspielen
Wenn AMD in China... Freie Hand hätte, würden wir da jetzt schon stehen
INTEL hatte wohl die "falschen" whistle blower bei AMD
Ich glaube, die haben die total unterschätzt.
Und Intel muss eigene, teure FABS unterhalten
Einfach immer mehr Transistoren auf einen Chip zu packen, funktioniert nicht. Das führt zu Interferenzen. Nur neue, „ultra-effiziente” Prozessoren können die steigende Nachfrage nach Rechenleistung erfolgreich bedienen. Mithilfe von Machine Learning lässt sich die Datenlast umleiten, die mehrheitlich durch Maschinen generiert werden sowie sensorisch und wahrnehmungsbezogen sind. Dazu gehören Sensordaten von Kameras, Mikrofonen, Sprachassistenten und autonomen Fahrzeugen.
https://www.silicon.de/blog/daten-ueberall-daten