Aunque las CPU Intel Panther Lake todavía están muy lejos, primero tiene que llegar Arrow Lake, ya apareció información en el sitio web oficial de Intel que indica que están probando la plataforma, tanto procesadores para escritorio como procesadores de bajo consumo para portátiles. El usuario de X (Ex Twitter) Harukaze5719, fue quien informo sobre todo esto.
Aunque no han dicho mucho sobre los próximos procesadores, considerando que Arrow Lake se lanzará como los “Intel Core Ultra 200” (si cambian de nombre), se espera que los procesadores Panther Lake se llamen “Intel Core Ultra 300” y estén fabricados con la tecnología a 1.8 nm (18A).
Teniendo en cuenta que Intel ya ha revelado que las CPU Arrow Lake y Lunar Lake se lanzarán a finales de 2024 y principios de 2025, respectivamente, tiene sentido que lo que sigue son los procesadores Panther Lake, que se anunciaron junto con todos los demás. Ahora lo único que queda, es tener una hoja de ruta oficial de Intel para saber que es lo que viene más adelante.
Especificaciones de la CPU Intel Panther Lake
Los rumores apuntan a que los procesadores Intel Panther Lake llegarán al mercado equipados con gráficos integrados “Xe3”, también conocidos como Celestial. Ya que Arrow Lake como Lunar Lake contarán tendran gráficos integrados Xe2, Battlemage.
Además estos procesadores se centraran en la aceleración de la inteligencia artificial, con el doble de rendimiento que la NPU Arrow Lake.
Que es una NPU
Una NPU (Unidad de Procesamiento Neural) es un procesador especializado diseñado para manejar tareas de inteligencia artificial (IA), particularmente aquellas relacionadas con el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Las NPUs están optimizadas para realizar operaciones de alta intensidad y baja precisión que son comunes en los modelos de aprendizaje automático, permitiendo un procesamiento más rápido y eficiente en comparación con las CPUs (Unidades de Procesamiento Central) tradicionales.
Intel ha estado integrando capacidades de NPU en varios de sus productos, como en sus chips para centros de datos y también en colaboración con otras plataformas hardware para mejorar la eficiencia de procesamiento en tareas de IA específicas.
Fuente: Twitter