Häufig gestellte Fragen
Intel® Core™ Ultra Prozessoren der Serie 3 integrieren CPU, GPU und NPU auf einer Plattform, was es ermöglicht, dass Richtlinien für Steuerung, Wahrnehmung und physische KI gemeinsam ausgeführt werden, anstatt auf mehreren Systemen. Das OpenVINO™ Physical AI Framework stellt dann Wahrnehmungs- und Richtlinienmodelle mit vorhersehbarem Ausführungsverhalten bereit, was dazu beiträgt, Latenz und Jitter in Grenzen zu halten, während die Intelligenz skaliert.
Intel® Robotics senkt die Gesamtbetriebskosten, indem es eine einzige x86-basierte Plattform für Echtzeitsteuerung, KI-Inferenz und System-Workloads ermöglicht, wodurch der Bedarf für mehrere Compute-Boxes, proprietäre Beschleuniger und benutzerdefinierte Integrationen reduziert wird.
Durch die Standardisierung auf Intel® Core™ Ultra Prozessoren der Serie 3 profitieren Robotikprogramme von einer höheren Rechenleistung pro Watt, einfacheren Thermaldesigns und weniger System-Neudesigns über den Lebenszyklus eines Roboters hinweg. Diese Konsolidierung verringert den Energieverbrauch, die Systemkomplexität und die langfristigen Wartungskosten.
Diese strukturierte Runtime verbindet Kameras, Sensoren, KI-Modelle und Roboteraktionen auf übersichtliche Weise und behält gleichzeitig das vorhersehbare Timing-Verhalten bei. In Kombination mit der optimierten ROS 2-Steuerungsebene von Intel® Robotics, Intel® TCC und Intel® Core™/Core™ Ultra Prozessoren der Serie 3 unterstützt diese Architektur konsistente Validierung, vorhersehbares Verhalten und skalierbare, sicherheitsfähige Bereitstellungen bei wachsender Komplexität von Robotern.
Fußnoten und Ausschlussklauseln
Die Ergebnisse einzelner Systeme können variieren, da Energieverbrauch und Leistungseigenschaften durch die Art der Nutzung, die Konfiguration und andere Faktoren beeinflusst werden. Einzelheiten siehe intel.com/performanceindex.
Die Leistung variiert je nach Verwendung, Konfiguration und anderen Faktoren.
1 Geschätzt durch Ausführung des OpenPi pi0.5 Vision-Language-Action (VLA)-Grundmodells von Physical Intelligence auf einem Intel® Core™ Ultra X7 358H Prozessor und NVIDIA Jetson Orin™ AGX (64 GB) mit OpenPi (pi0.5) VLA-Workload mit Droid Latency, 3 Kameras, bei FP16 auf TensorRT und OpenVINO™. Einzelheiten siehe intel.com/performanceindex.
2 Geschätzt durch Ausführung eines mittleren End-to-End-Videoanalyse-Workloads mit BS=8 auf einem Intel® Core™ Ultra X7 358H Prozessor im Vergleich zu NVIDIA Jetson Orin™ AGX (64 GB). Die Ergebnisse einzelner Systeme können variieren, da Energieverbrauch und Leistungseigenschaften durch die Art der Nutzung, die Konfiguration und andere Faktoren beeinflusst werden. Einzelheiten siehe intel.com/performanceindex.