Opera ist jetzt auf Arm-basierten Windows-PCs doppelt so schnell

Da die Nachfrage nach Windows-PCs mit Arm-Prozessoren steigt, optimieren Entwickler ihre Anwendungen für die energieeffizienteren und leistungsorientierteren Gegenstücke. Der neueste Neuzugang auf der Liste ist Opera mit seinem ARM-optimierten Browser für Windows.

Laut dem offiziellen Blog-Beitrag von Opera ist der Browser nun so konzipiert, dass er die Fähigkeiten der Arm-Prozessoren, einschließlich der Snapdragon X Elite-Serie von Qualcomm, voll ausnutzt. Das für Arm optimierte Opera verfügt über einen erweiterten KI-gestützten Funktionsumfang, der die integrierte NPU (Neural Processing Unit) verwendet, um KI-Aufgaben nahtlos auszuführen.

Der Blogbeitrag hebt die Vorteile des Arm-optimierten Opera-Browsers für Windows hervor und heißt es:

Anschließend erläutert Opera, wie der integrierte Batteriesparmodus des Browsers in Kombination mit dem stromsparenden Design der Arm-Prozessoren für eine längere Batterielaufzeit ohne Leistungseinbußen sorgt.

Um die Arm-optimierte Version von Opera herunterzuladen, gehen Sie auf die offizielle Website . Stellen Sie dabei sicher, dass Sie einen Arm-basierten Windows-PC verwenden!

Angesichts der zunehmenden Integration des neuen Prozessors hat sich die Landschaft rasch verändert. Microsoft erkennt das Potenzial für Expansion und Wachstum und konzentriert sich auf Windows auf ARM-PCs. Zuvor hatte das auf Datenschutz und Sicherheit ausgerichtete Unternehmen Brave eine Optimierung für ARM-betriebene Windows-PCs angekündigt.

Sogar die Gerätekompatibilität mit Windows auf ARM-PCs verbessert sich täglich!

Haben Sie den neuen nativen Arm-optimierten Opera-Browser für Windows ausprobiert? Wenn ja, teilen Sie Ihren ersten Eindruck mit unseren Lesern im Kommentarbereich.

Bei Arm-basierten Systemen werden Sie wahrscheinlich schnellere Verarbeitungszeiten erleben, wenn Sie lokale LLMs auf Ihrem Computer ausführen. Dies bedeutet schnelleres Training und Analyse Ihrer benutzerdefinierten Sprachdaten, was zu reaktionsschnelleren und genaueren Ergebnissen führt. Unabhängig davon, ob Sie diese Modelle zur Textgenerierung, Stimmungsanalyse oder für benutzerdefinierte Sprachbefehle verwenden, werden Sie eine deutliche Verbesserung ihrer Gesamteffektivität feststellen.