Mobiles GaMinG
Gerade Gamer sind immer auf der Suche nach neuer, besserer und schnellerer Hardware. Das gilt in erster Linie für den Grafikbereich, aber auch der Prozessor muss den pausenlos wachsenden Anforderungen gerecht werden. Die CPU ist beim Spielen für eine ganze Reihe von Aufgaben zuständig, zum Beispiel für die Verarbeitung der
Spiellogik, das Laden von Levels, Texten und sonstigen Daten von der Speicherplatte, für die Netzwerkanfragen und die Synchronisation mit anderen Spielern sowie für KIBerechnungen. Dazu zählen zum Beispiel die Steuerung der NonPlayerCharacters samt deren Entscheidungsfindung, Bewegungsmuster sowie Reaktionen auf die Aktionen des Spielers, die Verbesserung von Audioeffekten, eine verbesserte Sprachsteuerung, die Gesichts und Gestenerkennung sowie die InGameRenderingOptimierung wie bei Nvidias DLSS. Die Grafikkarte ist für die Darstellung des Bilds auf dem Monitor verantwortlich, berechnet Schatten, Lichteffekte oder Reflexionen und beschleunigt die VideoCodecVerarbeitung. Auch wenn die neue OnboardGrafik der CoreCPUs deutlich schneller ist als die Vorgeneration, eignet sie sich für anspruchsvolle Spiele und hochauflösende Monitore nicht. Mehr als FullHD ist damit nicht drin, und selbst dann gilt es, die Details gegebenenfalls anzupassen, um eine flüssige Darstellung zu ermöglichen. Gelegenheitsspieler können also eventuell mit einem CoreUltrabasierten Notebook mit OnboardGrafik glücklich werden, doch HardCoreGamer benötigen in jedem Fall eine dedizierte, möglichst leistungsfähige
Die Nutzung von NPUs im Gaming-Bereich beginnt bei Windows mit den neuen CoreUltra-Prozessoren. Hier ein kurzer Überblick über die wichtigsten Aufgaben und Vorteile. Eine der Schlüsselfunktionen einer NPU ist die Verbesserung der künstlichen Intelligenz von Nicht-Spieler-Charakteren (NPCs). Diese agieren dank der NPU klüger und stellen für den Spieler einen besseren Gegner und somit eine größere Herausforderung dar. Darüber hinaus spielt die NPU eine entscheidende Rolle bei der Optimierung des In-Game-Renderings. Technologien wie Nvidias DLSS nutzen maschinelles Lernen, um die Grafikqualität zu erhöhen und zugleich die Belastung für die GPU zu reduzieren. Dies resultiert in einer verbesserten Bildrate und höheren Auflösungen, ohne die Leistung wesentlich zu beeinträchtigen. Darüber hinaus optimieren NPUs die Spracherkennung und -verarbeitung. Das führt zu einer natürlicheren und immersiveren Interaktion in Spielen, die Sprachbefehle oder Dialoge mit Charakteren enthalten. Ebenso kann die NPU für die schnelle und effiziente Verarbeitung von Daten aus der Gesten- und Gesichtserkennung eingesetzt werden, wodurch sich Spiele, die Kamera-Inputs nutzen, intuitiver steuern lassen. Eine NPU kann zur Verbesserung von Audioeffekten beitragen, und schließlich lässt sich ein Spiel mithilfe von Analysen von Spielverhalten und -präferenzen durch den Einsatz von NPUs besser personalisieren.