50 Prozent mehr NPU-Speicher für den Extreme

Darüber hinaus stattet Qualcomm die NPU des Extreme mit einem 50 Prozent größeren dedizierten Speicher aus – die exakte Größe legt Qualcomm nicht offen. Diese Maßnahme soll dafür sorgen, dass wichtige Daten eines KI-Modells – etwa der aktuelle Modell­zustand, der Gesprächs­kontext und der KV-Cache – möglichst nah an den Recheneinheiten der NPU vorgehalten werden. Dadurch muss die NPU seltener auf den langsameren und weniger effizienten DRAM zugreifen und kann Daten schneller verarbeiten.

Das ist besonders für KI-Agenten wichtig, die zwischen verschie­denen Aufgaben und Werkzeugen wechseln, Informationen zwischen­speichern, ihre Antworten überarbeiten oder mehrstufige Pläne ausführen. Ein größerer eigener Speicher ermöglicht größere Kontextfenster, eine schnellere Generierung von Tokens und geringere Wartezeiten bei komplexen Agenten-Aufgaben.

Qualcomm hält mit der nächsten NPU an der breiten Abdeckung unterschiedlicher Präzision fest. Die NPU kann erneut mit INT2, INT4, INT8, INT16, FP8 und FP16 umgehen. Speziell für INT4-Modelle hebt Qualcomm den um 50 Prozent gesteigerten Prefill hervor. Prefill ist bei einem KI-Modell die erste Verarbeitungs­phase, in der die bereits vorhandene Eingabe – zum Beispiel eine gesamte Frage oder ein Gesprächs­kontext – auf einmal verarbeitet wird, bevor das Modell mit der Antwort­generierung beginnt.

Vorbereitet für Mixture-of-Experts-Modelle

Vorbereitet auf eine neue Generation von KI-Modellen sieht Qualcomm aufgrund des größeren Speichers aber nur das Extreme-Modell. Die Rede ist von den sogenannten Mixture-of-Experts-Modelle (MoE). Bei diesen muss nicht das gesamte Modell mit allen Parametern bei jeder Anfrage aktiv sein. So kann beispielsweise ein Modell mit 30 Milliarden Parametern insgesamt zwar über diese 30 Milliarden Parameter verfügen, doch bei der Generierung eines einzelnen Tokens sind nur etwa 3 Milliarden gezielt ausgewählte Parameter auf der NPU aktiv.

Adreno-GPU mit neuen Matrix Cores

Deutliche Unterschiede zwischen den Chips gibt es auch beim Blick auf die Adreno-GPU, wo dem Elite die „Adreno Matrix Cores“ und des Extreme und damit auch alle Features der „Adreno Neural Fusion“ fehlen. Die nächste Adreno-Generation führt unter dieser Bezeichnung ausschließlich beim Extreme eine KI-gestützte Rendering-Technologie ein, die für „AI Super Resolution“ und Frame Generation zuständig ist.

Das erinnert stark an die dedizierten Neural-Beschleuniger (NX) der jüngst vorgestellten Mali-G2-GPUs von Arm, die darüber Neural Super Sampling (NSS), Neural Frame Rate Upscaling (NFRU) und Neural Super Sampling and Denoising (NSSD) abwickeln. Bei Qualcomm liegt dafür zum Start Support von Unity und Unreal Engine vor.

Um diese Berechnungen nicht an einen externen Beschleuniger wie die NPU auszulagern zu müssen und für eine zusammenhängende Rendering-Pipeline zu sorgen, führt Qualcomm die neuen „Adreno Matrix Cores“ ein. Dabei handelt es sich um dedizierte GPU-Kerne, die fortschrittliche KI-Modelle direkt in der Grafik-Pipeline ausführen sollen.

Matrix Cores sind spezialisierte Rechen­einheiten innerhalb einer GPU, die auf die schnelle Verarbeitung von Matrix­operationen, insbesondere Matrix­multiplikationen, ausgelegt sind. Diese bilden die Grundlage vieler Berechnungen in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, etwa bei neuronalen Netzen und Large Language Models. Im Gegensatz zu klassischen GPU-Rechen­einheiten können Matrix Cores viele Multiplikationen und Additionen gleichzeitig ausführen und dadurch eine höhere Rechenleistung bei KI-Workloads erreichen. Häufig unterstützen sie zudem niedrigere Datenformate wie FP16, BF16, INT8 oder FP8, wodurch sich Rechenleistung und Energieeffizienz weiter steigern lassen. Details zu letzterem Aspekt liegen noch nicht vor.

Slice-Architektur mit höheren Taktraten

Bei der GPU-Architektur vertraut Qualcomm abermals auf 18 MB „Adreno High Performance Memory (HPM)“, auch hier kommt demnach ein dedizierter Speicher zum Einsatz, um DRAM-Zugriffe zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. Für diesen dedizierten Speicher habe Qualcomm den Verbrauch um 12 Prozent reduziert.

Qualcomm setzt die Slice-Architektur der letztjährigen Adreno-GPU fort, bei der drei weitgehend eigenständige Rechenblöcke („Slices“) zum Einsatz kommen, die jeweils eigene Shader-/ALU-Ressourcen und weitere für die Grafik­verarbeitung benötigte Einheiten enthalten. Aufgaben können dadurch auf mehrere Slices verteilt und parallel verarbeitet werden, wodurch sich die verfügbare Rechen­leistung skalieren lässt. Gleich­zeitig können einzelne Slices bei geringer Auslastung abgeschaltet oder herunter­getaktet werden, was Energie­verbrauch und Effizienz verbessern soll. Die Slices arbeiten dabei zusammen und greifen auf die gemeinsame Speicherhierarchie der GPU zu.

GPU-Takt steigt auf 1,45 GHz

Bei der nächsten Adreno-GPU werden diese Slices mit 1,45 GHz betrieben, das sind somit 225 MHz mehr als bei der 1,2 GHz schnellen Adreno 840 des Snapdragon 8 Elite Gen 5. Qualcomm gibt das Leistungsplus mit 35 Prozent (Elite) und 44 Prozent (Extreme) gegenüber dem letzten Jahr an, die Effizienzsteigerung erreiche beim Elite und Extreme bis zu 40 Prozent.

Bildprozessor geht auf 4K240 und 8K60

Hand angelegt hat Qualcomm auch wieder beim Bildprozessor (ISP), dem das Unternehmen einen bis zu vierfachen Datendurchsatz attestiert. Dieser manifestiert sich exklusiv für den Extreme vor allem in den erweiterten Videofähigkeiten wie 4K240 und 8K60. Zuvor war beim Spectra-ISP von Qualcomm stets bei 4K120 oder 8K30 Schluss, was auch weiterhin für den neuen Elite gilt. Ob ein Smartphone mit Snapdragon 8 Elite (Extreme) Gen 6 beide Fähigkeiten letztlich auch nutzen wird, bleibt aber weiterhin dem Smartphone-Hersteller überlassen.

Qualcomm unterstützt H.266/VVC

Erstmals zieht beim Extreme darüber hinaus Support für den Codec H.266 ein. H.266/VVC (Versatile Video Coding) ist ein Videocodec, der auf eine höhere Kompressionseffizienz als die Vorgänger HEVC (H.265) und AVC (H.264) ausgelegt ist. Bei vergleichbarer Bildqualität benötigt H.266 rund 30 bis 50 Prozent weniger Datenrate als H.265, wodurch sich hochauflösende Inhalte wie 4K und 8K effizienter übertragen und speichern lassen.

Integriertes Qualcomm-X105-Modem

Einzug hält mit dem Qualcomm X105 auch wieder ein neues Mobilfunkmodem, das direkt in das SoC integriert, also nicht über einen zusätzlichen externen Chip realisiert wird.

Das X105 ist ein kleines Performance-Upgrade des X85. Qualcomm geht im Downlink von maximal 12,5 auf 14,8 Gbit/s und im Uplink von bislang maximal 3,7 auf 4,2 Gbit/s. Beides ist nur dann möglich, wenn viele Sub-6-GHz- und mmWave-Frequenz­blöcke zusammen­gelegt werden und Kapazitäten in der Zelle bestehen.

KI-Prozessor der 5. Generation

Die größeren Veränderungen für das X105 sind in anderen Bereichen zu finden. Abermals hat Qualcomm den KI-Prozessor überarbeitet und wirbt jetzt mit einer „Agentic AI“, die die Leistung in multiplen Szenarien verbessern soll. Der KI-Prozessor analysiert Funksignale in Echtzeit und optimiert mithilfe von künstlicher Intelligenz die Verbindung, indem er zum Beispiel Signalstörungen erkennt, Antennen dynamisch anpasst, die beste Frequenz auswählt und den Energieverbrauch steuert. Dadurch soll er Geschwindigkeit, Stabilität und Effizienz der Mobilfunkverbindung verbessern, besonders in schwierigen Empfangssituationen oder bei hoher Netzauslastung. Im X105 handelt es sich um die 5. Generation seit der Einführung mit dem Snapdragon X70.

Optimierungen des RF-Transceivers

Weitere Optimierungen betreffen den RF-Transceiver, der 15 Prozent kleiner baue und 30 Prozent weniger verbrauche. Qualcomm erweitert außerdem die Satelliten-Unterstützung von NB-NTN zu NR-NTN, also von Narrowband Non-Terrestrial Networks zu New Radio Non-Terrestrial Networks. Waren bislang nur schmalbandige Applikationen via Satellit möglich, bringt das New Radio, das in der Mobilfunkbranche für 5G steht, genügend Bandbreite auch für Datendienste aus dem All mit.

Standortbestimmung mit vier Frequenzen

Die Standortbestimmung via GNSS (Global Navigation Satellite System) wird für das X105 auf die vier Frequenzen L1, L2, L5 und L6 erweitert. Durch die Verwendung von mehreren Frequenzen lassen sich Störungen in der Ionosphäre besser korrigieren, Mehrwege-Effekte reduzieren und die Positionsgenauigkeit verbessern. Die GNSS-Erweiterung des X105 soll mit einem um 25 Prozent reduzierten Verbrauch einhergehen.

RF-Front-End mit LPAMIDs

Ein neues RF-Front-End geht mit dem X105 ebenfalls einher. In diesem Bereich verbaut Qualcomm unter anderem neue Power-Amplifier-Module, die das schwache Sendesignal aus dem Modem stark genug verstärken, damit es über die Antenne an die Mobilfunk­basis­station gesendet werden kann. Zum Einsatz kommen jetzt sogenannte LPAMIDs (Low Power Amplifier Module with integrated Duplexer) der Power Class 2 für Mobilfunkgeräte mit nur einer Sende-/Empfangskette im Frequency-Division-Duplex-Betrieb. Dabei darf das Gerät mit einer maximalen Ausgangsleistung von etwa 26 dBm (ca. 400 mW) senden – also stärker als Geräte der üblichen Power Class 3 (23 dBm). Das erhöht die Reichweite und verbessert die Versorgung am Rand einer Funkzelle.

ComputerBase hat Informationen zu diesem Artikel von Qualcomm im Vorfeld und im Rahmen einer Veranstaltung des Herstellers auf Maui unter NDA erhalten. Die Kosten für Anreise, Abreise und vier Hotelübernachtungen wurden von dem Unternehmen getragen. Eine Einflussnahme des Herstellers auf die oder eine Verpflichtung zur Berichterstattung bestand nicht. Die einzige Vorgabe war der frühestmögliche Veröffentlichungszeitpunkt.