QuoteThe discussion highlights the challenge Valve faces in developing the Steam Deck 2: While some players primarily want a lightweight, affordable handheld with long battery life, others are looking for more performance to play the latest blockbusters on the go. Combining both could prove difficult.

AMD Z1 APU can be configured down to 9 Watt, Z2 to 6 Watt and Z3 is "15W optimized". 15W native TDP is going to make a Steam Deck 2 larger/heavier/louder. VALVE should ask their Steam Deck users what SD2 they'd prefer and may also offer people to come in and test a larger, 15 Watt, Steam Deck prototype to see how people like it? Or sell a smaller 10W and a larger 15W SD2 (only worth developing if both would sell well (are there people who would get a 15W SD2 that would not get a 10W one?)). A free poll asking people would already be helpful. I'd prefer the current 10W native TDP size envelope one, but if VALVE can keep the same weight in a 15W SD2 (seems kinda unlikely), some customers may accept that too.

Laut NBC-Spezifikation 8,8mm dick, was NBC bei Smartphones nicht an den dicksten Stellen (Kameraobjektivbuckel des Kamerabuckels), sondern an den dünnsten Stellen misst. Für mich sollte ein Smartphone an den dicksten Stellen maximal 8,5mm dick sein. Mit 8,8mm Dicke an den dünnsten Stellen ist es damit viel zu dick und kein, wie das Subject behauptet, "Kompaktes" Gerät! Wieder hochjubelt ein NBC-Redaktör ein Appleprodukt.

"Der neue Apple A20 Pro liefert eine enorme Performance, die gerade für zukünftige KI-Anwendungen über Jahre hinweg ausreichend sein dürfte."

1) Die KI-Performance des Vorgängers ist mit weniger Throtteln deutlich bis extrem besser:

+191% Geekbench AI Half Precision NPU 1.7
+450% Geekbench AI Quantized NPU 1.7
+12% AImark - Score v3.x

Deshalb ist die Aussage grob falsch.

2) Getestet hinsichtlich KI wurde nur die NPU. Entscheidend für KI-Geschwindigkeit ernsthafter KI-Anwendungen ist aber die GPU. Der Tester ist inkompetent, trotz fehlender GPU-Tests für KI seine Aussage überhaupt zu treffen, statt "mangels eigener GPU-KI-Tests ist eine Aussage noch nicht möglich" zu schreiben.

3) Wenn ich ein Smartphone zum Preis eines Nvidia-dGPU-Desktops für KI-Anwendungen (darunter Deep Learning - auf keinen Fall nur LLMs) kaufen wollte, wäre für mich ein Vergleich der KI-Geschwindigkeiten v.A. auch mit Nvidia-dGPU-Desktops notwendig und wesentlich und zwar bei jeweils optimaler Nutzung von GPU-Bibliotheken, KI-Tuning, GPU-Hardware usw. Nichts dergleichen hat der Tester getestet und deswegen ist seine Aussage völlig verfehlt. NPU als Alibi-Hardware für KI-Gimmicks ersetzt keine GPUs als Wahl-Hardware für ernsthafte lokale KI.

4) Der Tester ist also inkompetent, KI-Anwendungen zu testen, statt nur NPU-Alibi-Benchmarks.

5) Die Aussage des Testers geht allerdings noch viel weiter: "gerade für zukünftige KI-Anwendungen über Jahre hinweg ausreichend" Das ist mehr als Apple-Hochjubeln - das ist totale Gedankenlosigkeit beim Formulieren! Mit so einer Aussage wird der Eindruck vermittelt, das Smartphone könnte locker mit Nvidias künftigen Flagschiff-Desktop-dGPUs mithalten trotz ganz anderer Watt-Klassen und ungeachtet des im Test festgestellten Throttelns. Es bildet sich ein Kreis zum "Kompaktes Leistungsmonster"-Subject, wo Apple in den rosarotesten Tönen gehuldigt wird.

Warum? "Nein, wir werden niemals von Apple gesponsort!" lautet es von NBC regelmäßig. Warum also schreiben viele NBC-Redaktöre exakt so, als wäre es doch der Fall? "Wir sind objektiv!" Nein, seid ihr erneut nicht. Es gibt auch kein Wort zu den anderswo kolportierten schweren Bugs.

assume your opting-out will be ignored

Quote from: Wut on Yesterday at 11:16:07why they're so behind in the first place.

correct..generally, just so that they are not an economic competitor anymore

When I saw the "460 W AC adapter", I thought: "Let me guess, Intel CPU"? scrolled to specs and there it was indeed: Intel, when better node?

4800 bucks + taxes on top? and are you really going to carry this ("large and heavy")? Maybe get a desktop PC instead (especially if you already have one, then upgrading only the GPU will be cheaper (modern games that need a faster GPU are GPU-bound in the first place, so staying on an, say, AM4 platform is fine) (a 5070 Ti desktop is 11% faster than a 5090 Laptop/Mobile, but admittedly has 16 GB VRAM). for the rest of the money you could get a much lighter iGPU-only notebook, like a MacBook Air.

if you need 24 GB VRAM, then a used 4090 for 2500, it has the same power efficiency as the RTX 50 series and is much faster:

3dmark.com/search Steel Nomad:
5090 (notebook): Average score: 6220
5070 Ti desktop: Average score: 6929 (+11%)
4090 desktop: Average score: 9228 (+48%)

(an another 24 GB VRAM GPU could have been a 5070 Ti Super using 3 GB GDDR7 memory densities (just like the 5090 Mobile is using 3 GB memory densities on a 256-bit wide memory interface to get 24 GB VRAM), but according to rumors NGREEDIA is holding the 5070 Ti Super back (same chips that are used in the desktop consumer cards, are selling in workstation cards for a much higher price).
too bad that AMDone is not using GDDR7, it's 30% faster on the same memory bus width and hence gives faster prompt processing and 30% faster token generation (this is about AI speed).)