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Gerücht: Die Intel Arc A350 mit einer TGP von 35 Watt konkurriert direkt mit der Nvidia GeForce RTX 2050

Nvidias neue Einsteiger-Laptop-GPUs sollen direkt mit den günstigsten Intel Arc-GPUs konkurrieren. (Bild: Intel)
Nvidias neue Einsteiger-Laptop-GPUs sollen direkt mit den günstigsten Intel Arc-GPUs konkurrieren. (Bild: Intel)
Nvidia hat vergangene Woche überraschenderweise die GeForce RTX 2050 Laptop-GPU vorgestellt, die laut der jüngsten Gerüchte als direkter Konkurrent zur Intel Arc A350 mit 128 Execution Units (EUs) bestimmt ist – bei der Ausstattung der beiden GPUs gibt es einige Ähnlichkeiten.

Nvidia hat vor wenigen Tagen die GeForce RTX 2050 Laptop-GPU offiziell vorgestellt. Obwohl der Grafikchip auf derselben GPU basiert wie die GeForce RTX 3050 Laptop-GPU konnte der Grafikchip in unseren Benchmarks kaum die Leistung einer GeForce GTX 1650 Ti Laptop-GPU übertreffen, was nicht zuletzt an der geringeren TGP von 30 bis 45 Watt liegt.

Der für seine GPU-Leaks bekannte YouTube-Kanal Moore's Law is Dead hat nun neue Informationen zu einer der Einsteiger-Laptop-GPUs von Intel geteilt, die dem Launch der GeForce RTX 2050 etwas Kontext verleiht. Demnach soll die GeForce RTX 2050 tatsächlich als direkter Konkurrent zur Intel Arc A350 positioniert werden. Der Markenname steht noch nicht fest, durch eine Vielzahl von Leaks ist aber bereits klar, dass Intel eine Laptop-GPU auf Basis der Xe-Architektur mit 128 Execution Units anbieten wird.

Laut Moore's Law is Dead wird diese Intel Arc A350 Laptop-GPU genau wie die GeForce RTX 2050 mit 4 GB GDDR6-Grafikspeicher an einem 64-bit-Interface ausgestattet sein, die TGP soll je nach Laptop zwischen 35 und 50 Watt liegen. Wenn dieser Einsteiger-Grafikchip eine ähnliche Performance wie die GeForce RTX 2050 bietet, so wäre die GPU mehr als doppelt so schnell als die Intel Iris Xe Graphics G7 mit 96 EUs, Intels bisher schnellster iGPU. Es bleibt aber spannend, ob AMD Ryzen 6000 mit einer neuen iGPU auf RDNA 2-Basis nicht doch eine ähnliche Performance erreichen kann, ohne auf eine dedizierte GPU angewiesen zu sein.

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Autor: Hannes Brecher, 22.12.2021 (Update: 22.06.2022)