Künstliche Intelligenz
AMD Ryzen AI Embedded P100: x86-CPU mit NPU für Edge- und Physical-AI
AMDs Prozessorbaureihe Ryzen AI Embedded P100 ähnelt der Mobil-CPU-Familie Ryzen AI 400, zielt aber auf Embedded Systems. Sie kombiniert Allzweck-x86-Prozessorkerne (Zen 5) mit einer relativ starken integrierten Grafikeinheit (IGP), einer Neural Processing Unit (NPU) mit 50 Tops sowie großem DDR5- oder LPDDR5X-Hauptspeicher. Dazu kommen leistungsfähige I/O-Schnittstellen wie PCI Express 4.0, USB4/Thunderbolt 4 und Displayport beziehungsweise HDMI für bis zu vier 4K-Displays oder zweimal 8K/120 Hz.
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Systeme in Anmarsch
Auf der Fachmesse Embedded World 2026 in Nürnberg zeigen laut AMD mehrere Partnerfirmen Mainboards und Rechenmodule mit Ryzen AI Embedded P100, etwa Congatec, Kontron und Advantech. Die Messe findet vom 10. bis 12. März statt. Die Prozessoren eignen sich für Anwendungen wie bildgebende Medizintechnik, Robotik, selbstfahrende Transportsysteme (Physical AI) sowie Steuerungs- und Überwachungsrechner mit KI-Funktionen. Letztere nennt der Branchenjargon oft auch Edge AI. Die Embedded-Prozessoren von AMD stecken wegen ihrer relativ starken GPU und vielen Display-Ausgängen auch in zahlreichen Spielautomaten.
Nicht alle Varianten des Ryzen AI Embedded P100 sind bereits lieferbar, bei manchen startet die Produktion erst im dritten Quartal. Die Ryzen AI Embedded P100 mit vier oder sechs CPU-Kernen hatte AMD bereits im Januar angekündigt. Wirklich neu sind jetzt die Versionen mit 8, 10 oder 12 Kernen.

Prozessoren der Baureihe AMD Ryzen AI Embedded P100 haben bis zu 12 CPU-Kerne. Grafikseitig gibt es den Vollausbau mit 16 Compute Units beziehungsweise acht Work Group Processors (WGPs). Das entspricht 1024 Shadern.
(Bild: AMD)
Kernmischung
Bisher spezifiziert AMD nicht die genauen Mischungen aus Zen-5- und Zen-5c-Kernen in den einzelnen Ryzen AI Embedded P100. Die Ryzen AI 400 haben maximal vier Zen-5-Kerne, die restlichen sind vom Typ Zen 5c.
Im zweiten Halbjahr will AMD den Ryzen AI Embedded X100 mit bis zu 16 Zen-5-Prozessorkernen nachschieben. Der Ryzen AI Embedded P100 konkurriert mit Embedded-Versionen des Intel Core Ultra 300 „Panther Lake“.
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| Embedded-Prozessoren AMD Ryzen AI Embedded P100 | |||||||
| Prozessor | CPU-Kerne | Turbo-Takt | L3-Cache | NPU |
10GE-MAC mit TSN |
TDP | Temperatur-Bereich |
| Ryzen AI P185 | 12 | 5,1 GHz | 24 MByte | 50 Tops | – | 28 W* | 0 – 105 °C |
| Ryzen AI P185i | 12 | 5,1 GHz | 24 MByte | 50 Tops | – | 28 W* | -40 – 105 °C |
| Ryzen AI P174 | 10 | 5,0 GHz | 24 MByte | 50 Tops | – | 28 W* | 0 – 105 °C |
| Ryzen AI P174i | 10 | 5,0 GHz | 24 MByte | 50 Tops | – | 28 W* | -40 – 105 °C |
| Ryzen AI P164 | 8 | 5,0 GHz | 16 MByte | 50 Tops | – | 28 W* | 0 – 105 °C |
| Ryzen AI P164i | 8 | 5,0 GHz | 16 MByte | 50 Tops | – | 28 W* | -40 – 105 °C |
| Ryzen AI P132 | 6 | 4,5 GHz | 8 MByte | 50 Tops | 2 | 28 W* | 0 – 105 °C |
| Ryzen AI P132i | 6 | 4,5 GHz | 8 MByte | 50 Tops | 2 | 28 W* | -40 – 105 °C |
| Ryzen AI P132a | 6 | 3,65 GHz | 8 MByte | 50 Tops | 2 | 45 W** | -40 – 105 °C |
| Ryzen AI P121 | 4 | 4,4 GHz | 8 MByte | 30 Tops | 2 | 28 W* | 0 – 105 °C |
| Ryzen AI P121i | 4 | 4,4 GHz | 8 MByte | 30 Tops | 2 | 28 W* | -40 – 105 °C |
| Ryzen AI P121a | 4 | 3,65 GHz | 8 MByte | 30 Tops | 2 | 28 W* | -40 – 105 °C |
| i-Versionen: Indfustrie-Temperaturbereich, a-Versionen: Automotive, AEC-Q100 | |||||||
| * configurable TDP (cTDP) von 15 bis 45 Watt; P122a: 15 – 30 W, ** P132a: 25 – 45 W | |||||||
(ciw)
Künstliche Intelligenz
Webanalyse ohne Google: Umami 3.1 bringt Replays und eigene Dashboards
Mit Version 3.1.0 erhält die Open-Source-Webanalyse Umami mehrere größere Funktionen für Auswertung, Debugging und Performance-Monitoring. Im Mittelpunkt stehen frei konfigurierbare Dashboards namens „Boards“ sowie Session Replays, mit denen sich echte Nutzersitzungen nachvollziehen lassen. Hinzu kommen ein integriertes Tracking der Core Web Vitals, deutlich erweiterte Filter- und Segmentfunktionen sowie überarbeitete Sharing-Optionen. Außerdem schließt das Release mehrere Sicherheitslücken, führt Schema-Migrationen aus und hebt die Mindestanforderungen an die Plattform an.
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Umami ist eine datenschutzfreundliche, selbst hostbare Alternative zu klassischen Webanalyse-Diensten wie Google Analytics. Die Software erfasst Seitenaufrufe und Events ohne Third-Party-Tracking und richtet sich vor allem an Entwickler und Unternehmen, die ihre Analyse selbst kontrollieren wollen.
Die neuen Boards bringen ein flexibles Dashboard-System. Anwender stellen Auswertungen aus Diagrammen, Tabellen und Kennzahlen in einem frei gestaltbaren Raster zusammen. Einzelne Komponenten lassen sich verschiedenen Websites zuordnen, live anpassen und anschließend im Team teilen oder duplizieren. Damit nähert sich Umami funktional spezialisierten Monitoring- und BI-Tools an. Ein Marketing-Team kann so etwa ein Board für Kampagnenkennzahlen pflegen, während das Produktteam parallel eines für Feature-Nutzung und Conversions führt.
Ebenfalls neu ist Session Replay. Die Funktion spielt reale Nutzersitzungen im Browser nach und basiert auf der Bibliothek rrweb. Session Replay zeichnet Klicks, Scrollbewegungen und Eingaben auf. Über konfigurierbare Maskierungsstufen lassen sich sensible Inhalte ausblenden. Die Aufzeichnungen sind pro Besuch segmentiert und nach Events filterbar. Das hilft etwa dabei, Abbrüche in Formularen oder Checkout-Prozessen zu analysieren.
Performance-Monitoring und feinere Auswertungen
Im Bereich Performance erfasst Umami nun die Core Web Vitals direkt im Browser der Besucher, darunter Largest Contentful Paint (LCP), Interaction to Next Paint (INP), Cumulative Layout Shift (CLS), First Contentful Paint (FCP) und Time to First Byte (TTFB). Eine überarbeitete Performance-Ansicht stellt die Werte dar und bewertet sie anhand gängiger Schwellenwerte. So lässt sich zum Beispiel erkennen, ob blockierendes JavaScript Interaktionen auf Mobilgeräten verzögert.
Auch die Filter- und Segmentlogik wächst spürbar. Neu sind ODER-Verknüpfungen zwischen Bedingungen, Regex-Operatoren und Mehrfachauswahl bei Vergleichsoperatoren. UTM-Parameter stehen jetzt systemweit zur Verfügung. Damit lassen sich komplexere Auswertungen formulieren, etwa Nutzersegmente über mehrere Kampagnen oder Regionen hinweg. Funnels unterstützen außerdem Filter auf Event-Eigenschaften pro Schritt sowie Wildcards in Zieldefinitionen.
Die überarbeitete Share-Funktion erlaubt eine feinere Steuerung freigegebener Inhalte. Einzelne Bereiche wie Übersichten oder Events lassen sich ein- oder ausblenden, Share-Links können einen Namen erhalten. Die Darstellung ist vollständig für Mobilgeräte optimiert.
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Administration, Internationalisierung und kleinere Verbesserungen
Weitere Neuerungen sind unter anderem die zusätzliche Filterdimension „Distinct ID“, eine flexible Zeitaggregation nach Stunde, Tag oder Monat, ein Download für Berichte sowie Performance-Optimierungen durch Pagination-Limits und Cache-Control-Header. Hinzu kommen Geolocation-Header für EdgeOne und zusätzliche Konfigurationsoptionen über Umgebungsvariablen.
Im Administrationsbereich wechselt Umami von react-intl zu next-intl und liefert vollständige Übersetzungen für 51 Sprachen. Mit „react-zen“ führt das Projekt zudem ein einheitliches Design-System ein und überarbeitet die Navigation. Die Teamfunktionen sind nun konsolidiert und um eine Redis-basierte Feature-Steuerung ergänzt.
Sicherheit, Migrationen und Bugfixes
Auf der Sicherheitsseite schließt das Release IDOR-Schwachstellen in Berichten und Segmenten und schränkt Share-Tokens stärker ein. Zusätzlich aktualisiert es mehrere Abhängigkeiten mit bekannten Lücken.
Für die neuen Funktionen führt Umami automatisch Schema-Migrationen aus, etwa für Boards, Session Replay und die Sharing-Mechanismen. Die Mindestanforderung steigt auf Node.js 22, weil das Release auf Prisma 7 setzt.
Daneben behebt Version 3.1.0 zahlreiche Bugs, vor allem bei der PostgreSQL-Kompatibilität, in SQL-Abfragen, bei der Zeitzonenverarbeitung sowie im Tracker und in der Oberfläche. Details zu allen Änderungen finden sich in den Release Notes auf der GitHub-Projektseite von Umami. Version 3.0 erschien im November 2025 und fügte in Umami neue Tracking-Features hinzu.
(fo)
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Gebäude-integrierte PV im Realitätscheck: Was Solarfassaden wirklich leisten
Wer eine PV-Anlage plant, denkt oft in Jahreserträgen. In Zeiten, in denen aber maßgeblich der Eigenverbrauch über Wirtschaftlichkeit entscheidet, lautet die wichtigere Frage: Wann kommt der Strom tatsächlich an? Klassische Aufdach-Anlagen liefern viel – vorwiegend in der Mittagszeit und im Sommer.

Module an der Fassade können dagegen genau dann Strom liefern, wenn er womöglich stärker gebraucht wird – morgens, am frühen Abend und zu den Jahresrandzeiten. Wer also ohnehin vor einer umfassenden Sanierung steht, kommt schnell auf ein reizvolles Gedankenspiel: Warum die PV-Module nur nachträglich vor die Fassade schrauben, wenn man sie auch direkt als neue, schützende Gebäudehülle integrieren kann?
- In die Fassade integrierte PV liefert pro Quadratmeter deutlich weniger Strom als Aufdach-PV – erzeugt ihn aber zu haushaltsfreundlichen Zeiten.
- Süd- und Westfassaden ergänzen sich zeitlich: Die Südseite punktet in den Übergangsmonaten, die Westseite am Nachmittag und frühen Abend.
- Regulatorik – besonders Brandschutz und baurechtliche Zulassungen – ist in Deutschland ein Hemmschuh, während Länder wie die Schweiz pragmatischer agieren.
- Für Privatanwender ist echte Gebäudeintegration oft noch unwirtschaftlich; aufgesetzte Fassaden-PV (BAPV) kann dieselben Timing-Vorteile liefern.
In der Theorie klingt das vielversprechend – in der Praxis ist Gebäude-integrierte Photovoltaik (Building-Integrated Photovoltaics – BIPV) jedoch kein Selbstläufer. Dieser Artikel zeigt, welche Fassaden-Ausrichtungen die besten Erträge liefern und wo letztlich die größten Fallstricke liegen.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Gebäude-integrierte PV im Realitätscheck: Was Solarfassaden wirklich leisten“.
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Samsung vor langem Streik: Zehntausende protestieren für hohe Bonuszahlungen
Weniger als einen Monat vor Beginn eines mehrwöchigen Streiks haben in Südkorea mehrere Zehntausend Angestellte von Samsung für deutliche Bonuszahlungen demonstriert, um die Gewinne aus dem KI-Boom zu verteilen. Das berichtet die Korea Times, die von etwa 40.000 Demonstrierenden (laut den Gewerkschaften) beziehungsweise etwa 30.000 (laut Polizei) spricht. Etwa 20 Aktionäre haben laut Medienberichten zeitgleich einen Gegenprotest abgehalten und die Forderungen kritisiert. Uneinigkeit herrscht demnach auch über die wirtschaftlichen Folgen und Kosten, sollte tatsächlich ab dem 21. Mai für 18 Tage gestreikt werden. Die Halbleiterproduktion müsste dann gestoppt werden.
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Historischer Streik rückt näher
Laut der Tageszeitung fordern die Gewerkschaften, dass 15 Prozent des Jahresgewinns für Boni reserviert werden. Das wären etwa 23 Milliarden Euro und im Schnitt über 340.000 Euro pro Mitarbeiter beziehungsweise Mitarbeiterin, hat Bloomberg errechnet. Samsungs Geschäftsführung hat demnach angeboten, 10 Prozent des operativen Gewinns für Bonuszahlungen zu verwenden und die Löhne um 6,2 Prozent zu erhöhen. Das hätten die Gewerkschaften abgelehnt, und noch ist unklar, ob eine rechtzeitige Einigung den historischen Ausstand verhindern kann. Der wäre erst der zweite in der Geschichte von Samsung. Im März haben die Gewerkschaftsmitglieder für den Streik gestimmt, sollten die Verhandlungen scheitern.
Bei dem Konflikt geht es um eine wachsende Einkommensschere zu konkurrierenden Firmen wie SK Hynix. Der Halbleiterhersteller hat im Herbst eine gewerkschaftliche Forderung nach einer Vergütungsreform akzeptiert, die unter anderem höhere Boni vorsieht. In der Folge sei die Zahl der Samsung-Angestellten, die einer Gewerkschaft angehören, sprunghaft angestiegen. Innerhalb von drei Monaten haben danach laut Medienberichten 100 Gewerkschaftsangehörige Samsung verlassen, um unter anderem bei SK Hynix anzuheuern. Samsung hat demnach jetzt vor den Folgen des angedrohten Streiks gewarnt und gleichzeitig versichert, weiterhin „aufrichtig“ mit den Angestellten sprechen zu wollen. Gleichzeitig geht der Konzern juristisch gegen die Streikpläne vor.
(mho)
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