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NewsStrix Halo mit 128 GByte RAM: Ein Halo-Produkt kämpft in der RAM-Krise ums Überleben
Letztes Jahr feierte AMD Strix Halo mit 128 GByte verlötetem RAM direkt neben der APU auf dem Board ein überraschendes Debüt. In der aktuellen RAM-Krise ist das Produkt jedoch nahezu unbezahlbar und entsprechend sehr rar geworden. Über dem Nachfolger schwebt deshalb ein großes Fragezeichen.
Und demnächst kommt der Gorgon Halo Refresh mit 192 GB RAM
Leider ein Produkt, das am Markt vorbei ging, aber gleichzeitig ein Rennen ausgelöst hat (siehe Nvidia Spark DGX und Intel Razor Lake-AX). Es konnte aber auch niemand MoE-Modelle und RAM-Auslagerung vorhersehen.
Neuere Modelle wie z.B. Qwen 3.6 35B A3B profitieren eher von einer schnellen GPU und viel RAM. Der VRAM ist da gar nicht mehr sooo wichtig. Und auf AMD trainiert wohl kaum wer. Da ist die Lücke, in der das Produkt sinnvoll ist, einfach sehr eng.
Ja, DDR 5 Ram ist einfach ein nicht vertrebares gut geworden, wenn man es nicht bereits hat oder Beruflich amit Geld verdient. Aber warten wir mal ab. Es werden etliche gross projekte ausgerufen, aber gleichzeitig sieht man schon bei Stargate, dass es noch andere engpässe als Speicher gibt, die das ganze einbremsen. Und mehr Projekte aus zu rufen hilft bei engpässen wie Energie und Energie Infrastruktur eben nicht. Im gegenteil.
Die Rebrands brauchen dennoch neues Binning, Packaging, Tests und Firmwareupdates. Das einzige Einfache an der Sache ist eigentlich nur, dass der Chip praktisch gleich ist und der Notebook-Hersteller bis auf die Firmware und Marketing nichts umstellen muss. Ein Aufwand ist es dennoch, auch wenn es hier anders dargestellt wird.
Auch als LLM Machine finde ich das Gesamtpaket nicht so interessant. AMD hat sich selbst inden Fuß geschossen in dem sie kein RDNA4 verbauen. Für Gamer ist das fehlen von FSR bitter, für LLMs ist die fehlende Beschleunigung für low precision Datentypen.
Und bei den TOPS die die 40CUs an den Tag legen kriegt man auch so nicht allzu viele Tok/s als das man die größeren Modelle in Echtzeit verwenden kann.
Und das galt alles schon VOR der DRAM Knappheit, jetzt ist es noch uninteressanter geworden.
Mir egal die Preise. Muss es ja nicht kaufen. Und wer es kaufen muss, dem sind die Preise nicht so wichtig.
Ich kann warten. Hauptsache es kommen jeden Tag News, dass es immer noch so teuer ist... jammer jammer
AMD war in seiner Kommunikation zum Thema Strix Halo von Beginn an (CES 2025) viel zurückhaltender was das Potenzial des Produkts angeht, als die Enthusiasten-Bubble auf Youtube, Reddit und Twitter.
Es zeigt sich nun auch warum: Das Teil war schon vor der RAM-Apokalypse extrem teuer und dadurch was das Mainstream-Potenzial angeht beschränkt.
Seit Panther Lake ist auch der USP des Chips viel weniger einzigartig.
Kaum ein US Amerikaner mit dem US Krankenversicherungssystem wird sich eine KI gestützte Anamnäse leisten können und die KI Investoren wollen irgendwann hartes Geld und nicht nur weitere Gratis Daten der Kunden als heißes Luftgeschäft in die Zukunft.
Da ja mein mittlerweile völlig veralteter 8600G mit seiner schwachen NPU für KI nichts taugt, nicht mal wirklich die RDNA3 IGP, wäre es bei der AMD Strategie unklug auf ein verfügbares Strix Halo zu setzen. Die Hälfte der verbauten Funktionen haben keine ordentliche Funktion und sind gut für die Folie.
Das werden jetzt 1-2 tote Jahre. Wer Interesse an Strix Halo hatte, der hat sein System hoffentlich jetzt schon.
Der Blick richtet sich jetzt auf Medusa Halo. Ob dann alles besser ist, wenn es soweit ist? Werden wir sehen...
Ich weiss nicht, trotz den höheren Preisen wegen dem Speicher sind die Strix Halo ggü. Panther Lake preislich praktisch gleich, dafür aber schneller und sogar verfügbar.
Bei GMKtek kann man gut vergleichen. Strix Halo 395 mit 64GB RAM liegt dort bei 1999$ und ist verfügbar, der Evo-T2 mit X7 358 mit 64GB RAM liegt bei 1899$ und ist nicht verfügbar. Und das ist ja noch nicht mal der X9.
Eine 128GB Version gibts gar nicht erst zur Auswahl.
Man muss schon langsam eine Staatliche Intervention fordern um den KI Wahn auf vernünftiges Maß zu begrenzen, damit andere Anwendungsgebiete auch noch zum Zug kommen. Was hilft ein KI ohne Endanwender Geräte?
