Bra Laptop köp med Copilot+AI?

[blackarrow]

Vilken dator ska man köpa idag?
Användaren ska väl hobbypilla lite med media, grafiska tillämpningar och eventuellt studera.

Räcker 16GB minne?

”Öka din produktivitet och kreativitet med unika Copilot+ PC-upplevelser som drivs av Snapdragon® X Elite. ”

Det går väl lika bra med en Ryzen 7 AI?

Vågar man köpa ARM baserad Snapdragon? X Elite CPUn ska väl vara bra?
X Elite hamnade lite över Ryzen 7 med under Ryzen 9 vid en snabb slumpmässig benchmark koll.

Är AI stöd i for av en egen NPU beräkningsenhet bra för framtiden eller mest en kul grej?
Kommer man att köra sin Copilot/CharGPT lokalt då isf skicka allt till molnet ⛅️?

Vad jag kunde googla mig till så stöndjer Windows 11 på ARM även x86_64 Appar/program som inte konverterats från intel till ARM med de behöver då emuleras vilken gör dem lite långsammare.
Med alla dessa CPU tillägg, kommer de att accelerera programmen på ARM eller blir de långsammare för att programvarutillvekarna inte orkar portera till tre olika cpufamiljer?

Kvaliteranking?
Lenovo
HP
ASUS
acer

Har ni några tankar och tips?

 

[useless]

Bra AI-modeller är extremt resurskrävande, så att köra något användbart på en laptop ser jag som uteslutet. Möjligen för enklare labbande om man jobbar med AI-utveckling, men knappast nåt som ökar produktiviteten i övrigt.

De minsta modellerna vi labbar med på jobbet kräver 32 eller 48 GB grafikminne.

 

[Dan_Johansson]

Finns det några fördelar med att köra ARM?

 

[blackarrow]

Finns det några fördelar med att köra ARM?

Batteritid 21,5h på en dator som väger 1,49 kg.

Bra rabatter eftersom få vågar köpa ARM baserade PC??

https://www.power.se/datorer-och-su...pad-5x-2-in-1-14q8x9-14-copilot-pc/p-3538866/
Häng den på väggen med bortvikt tangentbord och prata med den?

 

[MathiasS]

Räcker 16GB minne?

Det är aldrig fel med 32......

 

[blackarrow]

Bra AI-modeller är extremt resurskrävande, så att köra något användbart på en laptop ser jag som uteslutet. Möjligen för enklare labbande om man jobbar med AI-utveckling, men knappast nåt som ökar produktiviteten i övrigt.

De minsta modellerna vi labbar med på jobbet kräver 32 eller 48 GB grafikminne.

Men kommer inte Microsoft att hitta på något för att uttnyttja NPUn?
Är AI tillägg i CPUer bara en gimmick, marknadsföring av något som i praktiken inte används?

Hittat på nätet:
"Win11 includes copilot on its own which is cloud large language models (LLM) thing essentially, compiles crap on the web and spits it out to you."

Men det går kanske att hitta enskilda "Partner" appar som utnyttjar NPUn?
https://news.microsoft.com/wp-conte...91/2024/05/Copilot-PC-App-Partner-Summary.pdf
..."Why is it great on Copilot+ PCs?
CapCut has a feature called Auto Cutout that leverages the Qualcomm x Windows technology with NPU. This feature enables CapCut users to remove background of a video locally and quickly without using AI models from the cloud.
This feature runs over 4X faster with NPU versus CPU on the same hardware"

 

[Dowser4711]

Baserat på vad du vill använda den till så skulle jag rekommendera dig att överväga en MacBook Air.

Själv har jag alltid kört Windows och Linux men har det senaste året aktivt försökt få mig att jämföra med en MacBook Air M1 med 16Gb som springer cirklar med allt från AI till grafiktillämpningar som jag även kör på min Lenovo X1 Carbon.

Med Parallells kan du även köra windows-applikationer utan problem i de lägen du behöver det.

15' för en ny M3 eller 6-7' för en begagnad M1:a med 16Gb

 

[blackarrow]

Hmm, borde inte nån göra något hack för att köra MacOS program på en Snapdragon Laptop när den kör ARM?

 

[Dowser4711]

Hmm, borde inte nån göra något hack för att köra MacOS program på en Snapdragon Laptop när den kör ARM?

ARM och Apple Silicon är inte direkt samma sak.
Visst, AS är till viss del baserat på ARM i grund och botten, men därefter slutar likheterna.
Ovanpå det har du sedan ett proprietärt OS lager som också behöver hanteras.

Men, det är väl en betydligt mindre mängd applikationer (annat än Apple's egna?) som enbart är tillgängliga på en plattform? Bättre att låta tillverkarna kompilera och distribuera för rätt plattform på direkten så att man slipper hantera buggar på grund av dålig emulering...

 

[blackarrow]

ARM och Apple Silicon är inte direkt samma sak.
Visst, AS är till viss del baserat på ARM i grund och botten, men därefter slutar likheterna.
Ovanpå det har du sedan ett proprietärt OS lager som också behöver hanteras.

Fast ARM versioner är inte en CPU arkitekturer, utan en instruktions uppsättning samt test sviter från ARM av för att verifiera kompatibilitet.

 

[Dowser4711]

Fast ARM versioner är inte en CPU arkitekturer, utan en instruktions uppsättning samt test sviter från ARM av för att verifiera kompatibilitet.

Nu vad et förvisso du som valde att använda ordet arkitektur, men notera vad som är i toppen av deras licenspyramid.
https://www.anandtech.com/show/7112/the-arm-diaries-part-1-how-arms-business-model-works/3

Det jag menar är att de, som brukligt i sammanhanget, har gjort "embrace and extend".
Även om du har många anrop som är enhetliga mellan processorerna så har du en helt annan core och gpu-uppsättning i en snapdragon, du har inte deras neural engine, ProRes encoding i hårdvara, en helt annan minneshantering och så vidare.

Sedan har du hela lagret med operativsystemsfunktioner som behöver hanteras ovanpå det för att kunna köra applikationer.

Som exempel så har du Parallells som ger dig möjlighet att köra ARM-versionen av Windows på en Apple Silicon maskin. Det ger dig i sin tur möjlighet att köra windowsapplikationer kompilerade för ARM windows.

Men, det baserar sig på att Microsoft själva har släppt en version av sitt operativsystem som är licensierbart att köra på detta vis.

Om du ska köra motsvarande lösning för att köra MacOs applikationer på en Snapdragon eller annan generell ARM processor behöver du lösa två stora problem:

1: Emulera en hel uppsättning processor och minnesanrop som inte stöds i hårdvara.
Det blir ett liknande projekt som Apple själva gjorde med Rosetta där de emulerade Risc anrop på Intel arkitektur. Då satt de själva med all information om båda systemens exakta uppsättning och la ner en rätt avsevärd mängd pengar och tid på att utveckla det utan att det blev särdeles smärtfritt eller effektivt.

2: Emulera ett operativsystem som saknar möjlighet till licensiering.
Det motsvarar att göra Wine för MacOs, närmast att göra det än så länge är Darling, som än så länge har verifierat fem commandline applikationer som fungerande, på Intel bas.

Att få de två sakerna att fungera rimligt smärtfritt tillsammans är ytterligare ett stort projekt.

Alternativet är som sagt att utvecklarna av applikationerna själva släpper en version av sin applikation för rätt plattform, kompilerad med rätt instruktioner och anrop.
En utveckling som sker rätt brett i dagsläget när det finns ett kundunderlag. Väldigt få applikationer har idag någon form av policy att enbart finnas för Mac, Windows eller Linux på det sätt som kunde förekomma kring 90-00'talet.

(Men än så länge finns det inget incitament för Apple att släppa på sin licensmodell av MacOs)

Så, jag står väldigt fast vid:

Bättre att låta tillverkarna kompilera och distribuera för rätt plattform på direkten så att man slipper hantera buggar på grund av dålig emulering...