Intel setzt auf Multi-GPUs: Mit mehreren, günstigen ARC-Grafikkarten eine Konkurrenz zu Nvidia?

Die GPUs sollen in preislicher Hinsicht so angesetzt sein, dass sie den einzelnen hohen Kosten von Konkurrenzprodukten entgegenwirken, indem ein System aus mehreren Einheiten einen zusammenaddierten Leistungswert bereitstellt.

Obwohl ein genauer Verkaufspreis für den B60 noch nicht offiziell kommuniziert wurde, wird erwartet, dass er im Umfeld von etwa 500 US-Dollar liegen könnte. Auf dem Papier ordnet sich der B60 in eine Leistungszone ein, die zwischen den derzeitigen Nvidia RTX 4000 und 4500 der Ada-Generationen liegt, deren Preise oftmals mehrere Tausend US-Dollar erreichen. Ein besonders markanter Vergleich ergibt sich, wenn man die Spezifikationen der Nvidia RTX Pro 6000 heranzieht. Diese Workstation-Karten, die vornehmlich für rechenintensive Anwendungen eingesetzt werden, bieten etwa 4,5- bis 5-mal höhere INT8-Geschwindigkeiten sowie rund das Vierfache an Speicherbandbreite im Vergleich zum B60, kosten jedoch in der Größenordnung von 8.500 US-Dollar.

Den Vorteil der neuen Intel-GPU-Lösung sieht das Unternehmen wohl auch in der Möglichkeit, mehrere Einheiten zu kombinieren. Im Rahmen von „Project Battlematrix“ wird angestrebt, Systeme mit bis zu acht B60-Karten zu realisieren. Ein solches Setup würde in Summe etwa 192 GB virtuellen Arbeitsspeicher sowie eine aggregierte Speicherbandbreite von rund 3,6 TB/s bereitstellen und schätzungsweise 1,5 PetaOPS bei der INT8-Berechnung liefern. Selbst wenn sich der Kartenpreis in der Praxis etwas höher gestaltet - beispielsweise im Bereich von 750 US-Dollar pro Einheit - bleibt die Gesamtkonfiguration im Vergleich zu klassischen High-End-Lösungen von Nvidia wirtschaftlich attraktiv. Mehrere Systeme dieser Art könnten nach der Kostenschätzung von Intel kostentechnisch unterhalb des Preises eines Dual-GPU-Systems mit Nvidia RTX Pro 6000 liegen.

Aus dieser Sicht ist auch der Stromverbrauch der B60-Karten zu beachten. Mit einem angenommenen TDP zwischen 120W und 200W verbraucht jede Karte weniger als vergleichbare Nvidia-Lösungen, die typischerweise zwischen 300W und 600W im Betrieb nutzen. Dennoch weisen diese eine höhere Power-Effizienz auf, unter anderem durch die native Unterstützung von 4-bit Datentypen - ein Feature, das in den Intel-GPUs gar nicht vorhanden ist. Die Zielanwendungen im Bereich KI-Berechnung sind allerdings oft mehr von der Speicherbandbreite als von reinem Takt abhängig, sodass diese Differenz im direkten Vergleich nicht zwangsläufig über den praktischen Einsatz entscheidet.

Ein weiterer strategischer Aspekt liegt in der Ausrichtung auf Multi-GPU-Konfigurationen in Umgebungen, in denen mehrere Benutzer gleichzeitig auf dedizierte GPU-Ressourcen zugreifen sollen. Intel arbeitet an der Implementierung von SR-IOV, einer Technologie, die eine einzelne PCIe-Karte als mehrere virtuelle Geräte erscheinen lässt. Diese Funktion würde dann die Ressourcenaufteilung vereinfachen und ermöglicht in einem acht-GPU-System eine dedizierte Zuteilung an unterschiedliche Nutzer oder virtuelle Maschinen.

Parallel dazu investiert Intel in die Weiterentwicklung der Software-Umgebung. So sollen in den kommenden Quartalen optimierte Container-Images zur Verfügung stehen, die alle nötigen Frameworks und Abhängigkeiten integrieren. Erste containerisierte Umgebungen, in denen beispielsweise vLLM sowie Anwendungen wie Ollama oder Llama.cpp laufen, sind für das dritte Quartal geplant.