Das BIOS-Update von Gigabyte bietet AMD Ryzen APUs der nächsten Generation mit aktualisierten Radeon GPUs

Das BIOS-Update von Gigabyte bietet AMD Ryzen APUs der nächsten Generation mit aktualisierten Radeon GPUs

Die Desktop-CPU-Serie Ryzen 7000 war die erste von AMD, die standardmäßig über eine kleine integrierte GPU verfügte, um die Chips für Budget- und Business-Desktops attraktiver zu machen, bei denen eine dedizierte GPU übertrieben wäre. Diese reinen GPUs werden nicht viele Spiele spielen, wie wir beim Testen festgestellt haben, aber sie sind eine zuverlässige Möglichkeit, ein paar Monitore zum Leuchten zu bringen.

Damals gab AMD bekannt, dass man auch weiterhin Desktop-APUs herstellen wolle. Dabei handelt es sich um die langjährige Bezeichnung des Unternehmens für eine Ryzen-CPU gepaart mit einer leistungsstärkeren integrierten Radeon-GPU. Seitdem haben wir jedoch nichts mehr von einer neuen Ryzen-Desktop-APU gehört. Das könnte sich Anfang nächsten Jahres ändern, wie aus den Versionshinweisen für eine Reihe von BIOS-Updates für Gigabyte-Motherboards hervorgeht . Laut Gigabyte wird ab Januar 2024 eine neue Serie von APUs für Sockel-AM5-Motherboards auf den Markt kommen, die mit jedem aktuellen Sockel-AM5-Motherboard kompatibel sein werden, auf dem Version 1.1.0.0 oder neuer der AGESA-Firmware von AMD läuft.

Tom’s Hardware bietet eine Aufschlüsselung der Ryzen 8000G-Serie, die angeblich aus dieser neuen AGESA-Version stammt. Demnach werden die Chips den Namen Ryzen 8000G-Serie tragen und das gleiche „Phoenix“-Silizium verwenden, das AMD in seinen Ryzen 7040U-Laptop-Prozessoren und der Ryzen Z1- Chipserie für Gaming-Handhelds verwendet.

Der Top-End-Chip wird der Ryzen 7 8700G sein, der acht Zen 4-CPU-Kerne und eine Radeon 780M-GPU mit 12 RDNA 3-Recheneinheiten kombiniert. Der Ryzen 5 8600G wird mit sechs Zen 4-CPU-Kernen und einer Radeon 760M mit acht GPU-Recheneinheiten eine Abschwächung darstellen.

Der Ryzen 5 8500G und der Ryzen 3 8300G werden auf eine andere Phoenix-Variante mit einer Mischung aus leistungsstarken Zen 4-Kernen und hocheffizienten Zen 4c-Kernen umsteigen – zwei P-Kerne und vier E-Kerne für den 8500G und ein P -Kern und drei E-Kerne für den 8300G. Beide werden mit einer Radeon 740M GPU mit vier CUs ausgestattet sein.

Was uns die BIOS-Daten nicht sagen, ist, wie AMD diese Chips veröffentlichen wird. Die Ryzen 4000G APUs und der Ryzen 3 5300G beispielsweise waren ausschließlich für PC-Unternehmen erhältlich und wurden nicht direkt an PC-Heimwerker verkauft.

Trotz des „Ryzen 8000“-Brandings verwenden diese neuen APUs dieselbe Zen 4-CPU-Architektur wie Ryzen 7000-Desktop-CPUs der aktuellen Generation. Möglicherweise werden wir im nächsten Jahr zukünftige Ryzen 8000-CPUs mit aktualisierten Zen 5-CPU-Kernen sehen oder auch nicht. Architektonisch besteht der Hauptunterschied zwischen AMDs APUs und den regulären Ryzen-Desktop-CPUs darin, dass die APUs im Allgemeinen immer noch ein großer monolithischer Chip sind, bei dem CPU, GPU und andere Funktionen alle gebündelt sind, anstatt Dinge in separate Chiplets zu unterteilen, wie es AMD bei höheren Prozessoren tut -Endprozessoren. Der größte Nachteil dabei ist, dass in AMDs APUs keine 12- und 16-Kern-CPUs verfügbar sind.

Die letzten APUs von AMD waren die Ryzen 5000G-Serie, die Mitte 2021 der Öffentlichkeit vorgestellt wurde. Diese CPUs verwendeten noch immer die veraltete Vega-GPU-Architektur von AMD und wurden für Sockel-AM4-Motherboards mit DDR4-RAM entwickelt. Aufgrund der neueren RDNA-3-GPU-Kerne, der Verfügbarkeit von schnellerem DDR5 und dem größeren Leistungsbudget für Desktop-APUs würden wir erwarten, dass der Top-End-Ryzen 8700G sowohl den älteren 5700G als auch die Laptop-Chips der 7040-Serie mit geringer Leistung deutlich übertrifft . RDNA 3 bietet einige praktische Gaming- und Videofunktionen, wie etwa hardwarebeschleunigte AV1-Videokodierung und hardwarebeschleunigtes Raytracing.

Die Verwendung des Phoenix-Siliziums deutet auch darauf hin, dass die High-End-CPUs AMDs neuronale Verarbeitungseinheit „ Ryzen AI “ enthalten könnten, mit der einige KI- und maschinelle Lernfunktionen lokal beschleunigt werden können.

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