Meer en meer apparaten gebruiken gespecialiseerde chips voor kunstmatige intelligentie. Zo heeft de Google Pixel 6 een AI-chip en is de iPhone al jaren voorzien van een Neural Engine. Wat is er zo speciaal aan deze chips en welke taken kunnen ze versnellen?

Standaardprocessors zijn ontworpen om zo snel mogelijk instructies na elkaar uit te voeren. Die race naar steeds snellere kloksnelheden heeft al een tijdje moeten plaatsmaken voor parallellisatie: hierbij voeren meerdere processorkernen op hetzelfde moment instructies uit. Maar de meeste software maakt daarvan geen efficiënt gebruik. Je tekstverwerker haalt niet zoveel voordeel uit acht gelijktijdig werkende processorkernen.

Deep learning

Maar er zijn heel wat gespecialiseerde toepassingen die wel profiteren van verregaande parallellisatie. Vooral in AI (kunstmatige intelligentie) en dan in het bijzonder deep learning, een vorm van neurale netwerken. Deze algoritmen profiteren ervan om dezelfde instructies op grote hoeveelheden verschillende data tegelijk uit te voeren. Dat vereist een heel ander soort processor.

Neurale netwerken bootsen de werking van de hersenen na, die een biologisch neuraal netwerk vormen: een kluwen van ontzettend veel verbindingen tussen neuronen (hersencellen). Een kunstmatig neuraal netwerk bestaat meestal uit meerdere lagen: een invoerlaag van neuronen die de invoer van een probleem voorstellen (bijvoorbeeld een foto), een uitvoerlaag van neuronen die de oplossing van het probleem voorstellen (bijvoorbeeld de naam van de persoon op de foto), en een of meer tussenliggende lagen die berekeningen uitvoeren. Bij een groot aantal lagen tussen en uitvoer spreken we van deep learning.

©PXimport

Tensors

De data in deep learning worden opgeslagen in de vorm van tensors. Een tensor is een veralgemening van een vector of matrix naar meerdere dimensies. We kunnen een tensor beschrijven aan de hand van drie primaire eigenschappen: de rang, de vorm en het datatype. De rang van een tensor is het aantal assen. Zo is de rang van een matrix 2, van een vector 1 en van een getal 0.

De vorm van een tensor is het aantal elementen volgens elke as van de tensor. Stel dat je een tensor van rang 2 aanmaakt met op de eerste rij de getallen 1 en 2, op de tweede rij de getallen 3 en 4, en op de derde rij de getallen 5 en 6. Dan is de vorm van deze tensor de vector (en dus ook een tensor, namelijk van rang 1) [3, 2]. De tensor heeft namelijk drie rijen van 2 elementen.

Het datatype van een tensor beschrijft welke getallen de tensor bevat. Dat kan bijvoorbeeld float32 zijn (kommagetallen van 32 bit), of int8 (gehele getallen van 8 bit).

©PXimport

Machine learning met tensors

Voor elke taak waarvoor je een neuraal netwerk wilt trainen, moet je dus de data omzetten in tensors. Een afbeelding waarin je objecten wilt herkennen, zet je dan om in een tensor van rang 3: de vorm is dan [hoogte, breedte, kanalen], waarbij kanalen voor de kleurkanalen zoals rood, groen en blauw staat.

Vaak verwerken algoritmen in machine learning maar een deel van de data tegelijk. In ons voorbeeld van objectherkenning worden dan meerdere afbeeldingen in een batch onderverdeeld. We werken dan met een tensor van rang 4 met als vorm [samples, hoogte, breedte, kanalen]: de eerste as bevat het aantal samples in een batch.

Deep learning met GPU’s

Toen deep learning rond 2010 na jarenlange ontwikkeling eindelijk doorbrak, was dat vooral door de opkomst van snelle GPU’s (graphical processing units). Onderzoekers ontdekten dat de chips die in grafische kaarten zitten om sneller beelden te renderen, ook uitstekend uitgerust waren voor deep learning, in het bijzonder bij volledig verbonden neurale netwerken.

Computerwetenschapper Andrew Ng bepaalde dat deep learning-systemen met een factor 100 versneld konden worden door gebruik van GPU’s. Niet langer had men weken nodig om algoritmen voor handschriftherkenning of objectdetectie te trainen, maar slechts dagen.

Een GPU bestaat dan ook gemakkelijk uit duizenden processorkernen. Bovendien maakt een GPU gebruik van het SIMD-paradigma (zie kader ‘SIMD’): dezelfde bewerking wordt op duizenden stukjes data tegelijk uitgevoerd. Dat is ideaal voor deep learning, wat een heleboel tensorbewerkingen nodig heeft op grote hoeveelheden data.

Grafische kaart voor AI

In het begin werden voor AI-taken gewoon grafische kaarten voor consumenten gebruikt. Ondertussen produceert Nvidia ook GPU’s, ontwikkelbordjes en volledige servers die specifiek zijn ontworpen voor deep learning. Dat alles doet het bedrijf onder de naam Jetson. De prijzen van de Jetson Developer Kits beginnen bij 75 euro.

De prestaties van deze GPU’s variëren van 472 gigaflops (472 miljard floating-point-bewerkingen per seconde) op de 128-core Nvidia Maxwell-GPU in de Jetson Nano tot 200 tops (200 biljoen bewerkingen per seconde) op de 2048-core Nvidia Ampere-GPU met 64 tensor-cores (te vergelijken met de tensor processing units van Google, zie verder) in de later dit jaar verwachte Jetson AGX Orin. Wat al deze GPU’s gemeen hebben, is dat ze met Nvidia’s toolkit CUDA (Compute Unified Device Architecture) te programmeren zijn.

©PXimport

SIMD

Computerwetenschapper Michael J. Flynn stelde in 1966 een invloedrijke classificatie op van computerarchitecturen volgens hun parallellisme. Deze werkt op basis van twee parameters: het aantal instructies dat tegelijk wordt uitgevoerd en het aantal datastromen dat tegelijk wordt verwerkt.

Een computer zonder parallellisme, zoals de pc vóór de komst van multicore-processors, valt onder single instruction, single data (SISD). Een GPU die dezelfde instructie op meerdere data tegelijk uitvoert, valt onder single instruction, multiple data (SIMD). Maar ook moderne processors ondersteunen gedeeltelijk SIMD-instructies, zoals Advanced Vector Extensions (AVX) op Intel- en AMD-processors, de Neon-extensie op ARM-processors en AltiVec op PowerPC.

Multiple instruction, single data is nogal ongewoon. De boordcomputer van de Space Shuttle gebruikt deze aanpak voor foutentolerantie. Multiple instruction, multiple data is de architectuur voor alle vormen van gedistribueerde systemen.

Overigens zijn moderne GPU’s geen perfecte implementatie van SIMD meer, maar eerder van single instruction, multiple threads (SIMT): je voert meerdere threads uit die elk SIMD toepassen.

Tensor processing unit

Hoewel GPU’s al een hele prestatiewinst bieden ten opzichte van CPU’s voor deep learning, kunnen de prestaties nog met zeker een factor 10 verbeteren door application-specific integrated circuits (ASIC) te gebruiken. Die chips hoeven immers geen rekening te houden met de GPU-architectuur en zijn speciaal ontworpen voor berekeningen met lagere precisie. Door berekeningen bij benadering uit te voeren, in plaats van exact tot op zoveel cijfers na de komma, gaan ze veel sneller. Die precisie is immers in veel toepassingen met neurale netwerken niet nodig.

Google ontwikkelde in 2015 zijn tensor processing unit (TPU), een ASIC voor machine learning. De TPU’s zijn ontworpen om met een laag verbruik zoveel mogelijk berekeningen uit te voeren met een lage precisie (doorgaans 8 bit). Specifiek voor convolutional neural networks zijn TPU’s heel geschikt.

TPU’s in de cloud

Het bedrijf zette de TPU’s eerst in zijn eigen datacenters in, en dat blijft het ook nu nog doen. Zo verwerken TPU’s foto’s van Google Photos, tekst van Google Street View en worden de chips ook gebruikt in het zoekalgoritme RankBrain. Google Translate, Google Assistant, Gmail, al deze diensten draaien op TPU’s.

Sinds 2018 biedt Google zijn TPU’s ook aan als onderdeel van het Google Cloud Platform. De dienst heet Cloud TPU. Zo heeft de tweede generatie van de Cloud TPU een snelheid van 45 teraflops. Daarvan worden vier chips op één module geplaatst, met een totale snelheid van 180 teraflops. Google assembleert 64 van die modules tot een ‘pod’ van 256 Cloud TPU-chips met een totale snelheid van 11,5 petaflops.

©PXimport

TPU’s lokaal

In 2019 kwam Google met een nieuwe productlijn TPU’s, de Edge TPU. In tegenstelling tot de Cloud TPU’s zijn deze bedoeld voor edge computing: berekeningen op lokale apparaten. De Edge TPU is in staat om vier biljoen bewerkingen per seconde uit te voeren met een vermogensverbruik van slechts 2 W.

Google biedt zijn Edge TPU-producten aan onder de merknaam Coral. Tot de beschikbare producten behoren ontwikkelbordjes van allerlei afmetingen, M.2-insteekkaartjes en de USB Accelerator die je eenvoudig via usb op je laptop of Raspberry Pi aansluit. De Edge TPU wordt ook aan andere fabrikanten gelicentieerd. Zo biedt Asus zijn ontwikkelbordje Tinker Edge T aan, evenals een PCIe-kaart waarin 8 of 16 Edge TPU-chips zijn geïntegreerd.

De Edge TPU programmeer je met TensorFlow Lite, een lichtgewicht framework voor deep learning. Aangezien de chip alleen 8bit-bewerkingen ondersteunt, moet het neurale netwerk getraind worden zodat het hiermee rekening houdt, of je kwantiseert een netwerk tot 8 bit.

Verder zijn de bewerkingen die de Edge TPU ondersteunt ook beperkt, waardoor de chip voornamelijk nuttig is voor inference, en niet voor het trainen van netwerken. Een voorbeeld van inference is het detecteren van objecten in foto’s. De training van het neurale netwerk dat je daarvoor gebruikt, moet op een ander platform gebeuren.

©PXimport

TPU in je broekzak

In 2019 bracht Google zijn telefoon Pixel 4 uit met een Neural Core. Deze chip was een aangepaste versie van de Edge TPU en hielp met het ontgrendelen via je gezicht, een snellere Google Assistant en een slimmere camera.

In de Pixel 5 verdween de Neural Core vreemd genoeg, maar in de Pixel 6 maakte de Edge TPU een comeback, deze keer ingebouwd in een nieuwe SoC, de Google Tensor. Deze bevat zowel een CPU als een GPU, TPU en nog andere versnellerhardware.

De TPU verbetert de automatische spraakherkenning van Google Assistant en helpt ook het automatische ondertitelingssysteem Live Caption zonder de batterij snel leeg te trekken. En met het neuraal netwerk HDRnet verbetert de TPU beelden met een breed bereik aan helderheden. Door de TPU voor deze taken te gebruiken, hoeft de Pixel 6 minder vaak verbinding te leggen met de Cloud TPU’s van Google zelf. Dat komt de batterijduur ten goede.

Telefoons met AI

Google is niet de enige die gespecialiseerde AI-chips in zijn telefoons steekt. In 2018 introduceerde Samsung zijn Exynos 9820 met een neural processing unit (NPU). De AI-versnellerchip zit onder andere in de Samsung Galaxy S10.

Ook Qualcomm heeft in zijn recente Snapdragon-SoC’s een zogeheten AI Engine ingebouwd. De module die MediaTek in zijn SoC’s heeft ingebouwd, heet een artificial intelligence processing unit (APU). AI is tegenwoordig al zo ingeburgerd in telefoons dat elke serieuze SoC-fabrikant dit inbouwt.

©PXimport

Apple Neural Engine

Ook Apple heeft AI-versnellerhardware. Die dook voor het eerst op in de A11 Bionic-SoC die Apple ontwierp voor de iPhone 8, iPhone 8 Plus en iPhone X van september 2017. Apple noemt deze hardware een Neural Engine. In de A11 bestond die uit twee cores die tot 600 miljard bewerkingen per seconde konden uitvoeren. De versneller werd gebruikt voor Face ID, Animoji en andere taken waarbij intelligentie nodig is.

In de A12 (onder andere gebruikt in de iPhone XR) voerde Apple het aantal cores in de Neural Engine op naar acht, met een snelheid van 5 biljoen bewerkingen per seconde. Niet alleen was dat negen keer sneller, maar de nieuwe versie verbruikte ook tien keer minder vermogen. In de A13 (van de iPhone 11) bleef het aantal kernen op 8 steken. Het resultaat was 20% sneller (6 biljoen bewerkingen per seconde) en 15% zuiniger.

Sneller en ook voor derden

In de A14 (van de iPhone 12) werd het aantal cores van de Neural Engine verdubbeld tot 16, met een snelheid tot 11 biljoen bewerkingen per seconde. In de Apple M1, de eerste door Apple zelf ontworpen ARM-SoC voor Macs, zat zo goed als dezelfde versie van de Neural Engine. In de Apple A15 (van de iPhone 13) werd de snelheid van de 16-core Neural Engine opgevoerd tot 15,8 biljoen bewerkingen per seconde.

Oorspronkelijk was de kracht van de Neural Engine alleen beschikbaar voor apps van Apple zelf. Maar ondertussen kunnen ook third-party app-ontwikkelaars ervan gebruikmaken via het framework Core ML dat Apple aanbiedt voor machine learning. App-ontwikkelaars die zware analysetaken uitvoeren, doen er goed aan om dat via Core ML te doen. Door deze taken op de Neural Engine uit te voeren, werken ze immers energie-efficiënter en blijft de batterij van de iPhone langer meegaan.

©PXimport

Black box

Het is belangrijk om te weten dat een TPU, NPU, Neural Engine of hoe het ook heet altijd is geoptimaliseerd voor een specifiek type bewerkingen. Een neuraal netwerk bestaat altijd uit verschillende lagen en die kunnen van verschillende types zijn. Niet elke AI-versnellerchip ondersteunt alle types. Ook de ondersteunde datatypes hangen af van de hardware: alleen gehele getallen of ook kommagetallen, en 8, 16 of 32 bit?

De bijbehorende ontwikkeltools moeten je normaliter helpen om een neuraal netwerk aan te passen op de versnellerhardware. Maar de Neural Engine en Core ML van Apple zijn een black box. Apple geeft third-party ontwikkelaars geen richtlijnen over hoe ze hun modellen kunnen optimaliseren om in Core ML gebruik te maken van de Neural Engine. Er is zelfs geen documentatie over welke types lagen ondersteund worden door de Neural Engine. Matthijs Hollemans heeft door te experimenteren wel wat bevindingen over de Neural Engine kunnen publiceren.

TensorFlow-modellen 

Bij de Edge TPU ziet het plaatje er al heel wat inzichtelijker uit. Google heeft uitgebreide documentatie over de compatibiliteit van TensorFlow-modellen op de Edge TPU. Allereerst is er de beperking dat de Edge TPU alleen feed-forward neurale netwerken kan uitvoeren. Hierbij vormen de verbindingen tussen neuronen geen cyclus, maar vloeit de informatie maar in één richting. Dit in tegenstelling tot de recurrent neural networks, waarvoor CPU’s overigens nog altijd goed geschikt zijn. De tweede beperking is dat de Edge TPU alleen TensorFlow Lite-modellen met 8bit-voorstellingen van data kan uitvoeren.

Je traint een model nooit rechtstreeks met TensorFlow Lite. Je traint eerst een TensorFlow-model, dat werkt met floating-point getallen van 32 bit. Dit zet je dan met de TensorFlow Lite Converter om naar een TensorFlow Lite-model met 8bit-getallen en compileer je tot een .tflite-bestand dat je op de Edge TPU kunt uitvoeren.

©PXimport

Deels op de CPU

Zelfs als je een model voor de Edge TPU hebt gemaakt dat intern gekwantiseerd is tot 8bit-getallen, zijn de invoertensors mogelijk nog 32bit-kommagetallen. De Edge TPU-compiler heeft dan een kwantisatiebewerking in het begin van je model toegevoegd. Ook aan het einde van je model komt dan een bewerking die de 8bit-uitvoer weer omzet naar 32 bit. Beide bewerkingen worden op de CPU uitgevoerd. Dat hoeft niet zo’n probleem te zijn en levert doorgaans maar een kleine vertraging op.

Als de Edge TPU Compiler een niet-ondersteunde bewerking tegenkomt, compileert hij de bewerkingen vóór die bewerking voor de Edge TPU. Alle bewerkingen daarna worden dan op de CPU uitgevoerd. De compiler vertelt je ook hoeveel bewerkingen hij op de Edge TPU kan uitvoeren en voor hoeveel hij de CPU nodig heeft. Zelfs als maar een kleine fractie van de bewerkingen op de CPU wordt uitgevoerd, kan dat een grote impact op de prestaties hebben. Je moet er altijd naar streven om 100% van het model op de Edge TPU te kunnen draaien.

Coprocessors

Het idee van een AI-versneller, al dan niet ingebouwd in een SoC, is niet zo nieuw. Al in de jaren 1980 werden processors uitgerust met zogenoemde coprocessors om specifieke taken sneller uit te voeren. Zo hadden Intels eerste x86-CPU’s bijbehorende x87-FPU’s (floating-point units): de 8086 kreeg hulp van de 8087 voor berekeningen met kommagetallen, de 80286 van de 80287 en de 80386 van de 80387. De 80486 was de eerste in de reeks met een ingebouwde FPU.

©PXimport

Het is bijna kerst en tussen het regelen van de laatste boodschappen door kijk je om je heen. De post ligt nog op tafel, er slingert speelgoed rond en een grote schoonmaak gaat niet meer lukken. Toch wil je dat je gasten in een net huis binnenkomen. Met een strak plan kun je in precies zestig minuten de perfecte illusie van een schoon huis creëren. Zet de timer, doe je favoriete muziek aan en ga aan de slag.

Je begint waar je gasten binnenkomen. De hal is vaak een rommelige plek, zeker in de winter. Pak een grote mand of krat en gooi daar alles in wat er niet hoort: sjaals die niemand draagt, post, sleutels en rondslingerende tassen. Zet die mand tijdelijk weg in de berging, schuur of desnoods in je eigen kledingkast. Zorg dat er ruimte is aan de kapstok voor de jassen van je bezoek. Klop de deurmat even krachtig buiten uit en haal de stofzuiger snel door de gang. Als je hierna nog dertig seconden over hebt, veeg je met een doekje over de spiegel. Een schone spiegel en een lege vloer geven direct bij binnenkomst al het gevoel van een opgeruimd huis.

De woonkamer: sfeer boven perfectie

Door naar de plek waar jullie de meeste tijd zullen doorbrengen. In de woonkamer geldt nu de regel: opruimen is belangrijker dan boenen. Loop een rondje met een vuilniszak voor alles wat weg kan en een wasmand voor spullen die naar een andere kamer moeten. Maak de salontafel en bijzettafels helemaal leeg. Een leeg oppervlak oogt namelijk direct schoon, zelfs als je niet nat afneemt. Schud daarna de kussens op de bank flink op en vouw plaids netjes op. Haal de stofzuiger alleen door het midden van de kamer en langs de bank; vergeet de hoekjes en plinten, want daar kijkt vanavond niemand naar.

©Евгения Рубцова

Het toilet: kort maar krachtig

Dit is de enige plek waar je gasten echt even alleen zijn en stilzitten, dus hier moet het wel fris zijn. Gelukkig is de ruimte klein. Spuit wc-reiniger in de pot en laat dit even inwerken terwijl je de rest doet. Gebruik een wegwerpdoekje of een sopje voor de bril, de spoelknop, de deurklink en de kraan. Hang een schone handdoek op en controleer of er voldoende toiletpapier ligt. Heb je nog een geurkaarsje of geurstokjes? Zet die dan hier neer. Als het lekker ruikt, voelt je toilet al snel schoner aan.

Puntjes op de i in de keuken

Je hebt nu nog een kwartier over. Snel door naar de keuken. Zorg allereerst dat het aanrecht helemaal leeg is. Als het niet meer lukt om alles af te wassen, zet je de vuile vaat snel in de vaatwasser, ook als deze eigenlijk al vol is. Een andere slimme noodoplossing is om de vaat tijdelijk in een keukenkastje te verstoppen. Het gaat erom dat alles uit het zicht is. Haal tot slot nog even een doekje over het aanrecht en de kookplaat zodat alles weer fris oogt.

©APALKOV | MestoSveta - stock.adobe.com

Sfeer maken

Nu is het tijd voor de belangrijkste truc: het aanpassen van de verlichting. Dim de grote lampen en steek overal kaarsen en sfeerverlichting aan. Dat ziet er niet alleen heel gezellig uit, maar dat zachte licht zorgt er ook voor dat achtergebleven stof of verdwaalde kruimels niet meer opvallen. Tot slot doe je nog één ding voor de sfeer. Zet een raam op een kier voor frisse lucht of zet een pannetje op het vuur met wat water, kaneel en sinaasappelschil voor een heerlijke kerstgeur.

Klaar voor de bel

Kijk nu eens om je heen. Je huis is opgeruimd, het ruikt lekker en het is gezellig verlicht. Niemand die ziet dat je de bovenkant van de kasten hebt overgeslagen. Schenk wat te drinken voor jezelf in en adem uit. Laat die bel maar gaan!

Na een uitgebreid diner is de koffie vaak de afsluiter van de avond. In plaats van een standaard zwarte bak zet je met een paar simpele ingrediënten iets bijzonders op tafel. Je hoeft geen volleerd barista te zijn om indruk te maken; met wat kruiden of een restje chocolade geef je de koffie direct een feestelijke twist. Speciaal voor jou: vijf heerlijke koffierecepten.

Espresso met witte chocolade en kardemom

Witte chocolade is een goede match voor de sterke smaak van een espresso. Leg een paar blokjes witte chocolade onderin het glas en laat deze langzaam smelten door de hete koffie eroverheen te gieten. Als je een snufje kardemom door de melk mengt voordat je deze opschuimt, krijg je een heerlijke warme en kruidige geur. De kardemom zorgt ervoor dat de zoete chocolade niet de overhand krijgt, waardoor de koffiesmaak goed overeind blijft.

Tiramisu uit een glas

Je kunt de smaken van het bekende Italiaanse dessert ook gewoon drinken. Meng een sterke kop koffie met een drupje amandelsiroop voor de herkenbare smaak van amaretto, maar dan zonder de alcohol. In plaats van gewone melk kun je een mengsel van halfstijve slagroom en een beetje mascarpone bovenop de koffie leggen. Een flinke laag cacaopoeder over de room maakt het plaatje compleet. Dit koffierecept kan eigenlijk ook direct als vervanger van een dessert kan dienen, vooral het serveert met bijpassend koekje, zoals cantuccini of amaretti.

Mokka met sinaasappel en pure chocolade

De combinatie van pure chocolade en sinaasappel doet het altijd goed tijdens de feestdagen. Rasp de schil van een sinaasappel en roer dit samen met een blokje pure chocolade door je warme koffie totdat alles is opgelost. De olie uit de sinaasappelschil geeft een fris aroma dat heel goed samengaat met donker gebrande koffiebonen. Als je dit serveert met een klein stukje sinaasappelschil op de rand van het glas, ziet het er meteen feestelijk uit. De pure chocolade maakt de koffie wat dikker en voller, wat goed past bij een koude winteravond.

Karamel met een snufje zeezout

Gezouten karamel is al jaren populair en dat is niet zonder reden. Het zout versterkt namelijk de zoete tonen van de karamel en haalt tegelijkertijd de bittere randjes van de koffie af. Doe een scheutje karamelsiroop in je glas en voeg daar echt maar een heel klein beetje zeezout aan toe. Gebruik havermelk voor het schuim, omdat dit van zichzelf al een beetje romig en nootachtig smaakt. Het resultaat is een zachte koffie die het door de combinatie van zout en zoet bij bijna iedereen goed doet.

Koffie met honing en kaneel

Voor wie geen chocolade of room lust, is een combinatie van honing en kaneel een goed alternatief. Roer een goede lepel honing door de zwarte koffie en bestrooi de melkschuimlaag met wat kaneelpoeder. De honing geeft een andere soort zoetheid dan suiker en maakt de koffie zachter voor de keel. Het is een eenvoudige manier om een normale latte een feestelijke upgrade te geven met spullen die je waarschijnlijk al in je keukenkastje hebt staan. De geur van kaneel die van de warme melk afkomt, maakt meteen duidelijk dat het kerst is! 

©ID.nl

Zo maak je je koffie helemaal af

Je kunt de feestkoffie nog net wat mooier presenteren door aandacht te besteden aan de garnering. Een klein beetje kaneel, nootmuskaat of cacaopoeder op de melkschuimlaag doet bijvoorbeeld al wonderen. Gebruik een klein zeefje zodat de poeder gelijkmatig verdeeld wordt en er geen klontjes ontstaan. Voor een luxe effect kun je met een fijne rasp wat krullen van een blok pure of witte chocolade schaven. Dit smelt langzaam weg in het schuim en geeft bij elke slok een beetje extra textuur.

Ook met koekjes of fruit kun je creatief uit de hoek komen. Serveer de koffie met een typisch winters koekje op de schotel, zoals een speculaasje of een Italiaanse cantuccini. Een dunne reep sinaasappelschil die je even rond je vinger draait tot een krul staat erg chique aan de rand van het glas. Wil je echt uitpakken, dip de rand van het glas dan in wat water en daarna in suiker voor een bevroren effect. In plaats van een gewone lepel kun je tot slot een kaneelstokje in de koffie zetten, wat tijdens het drinken subtiel steeds meer smaak afgeeft.

Drie espressomachines voor je feestkoffie

De'Longhi PrimaDonna Soul

Dit apparaat van De'Longhi is een zeer uitgebreide volautomaat. Dankzij de 18 voorgeprogrammeerde recepten zet je met één druk op de knop een krachtige espresso of een zachte latte. Voor wie van variatie houdt, biedt dit toestel ook de mogelijkheid om de sterkte van de koffie nauwkeurig aan te passen, zodat je altijd die gewenste sterke kop koffie krijgt. De machine is bovendien via een smartphone-app te bedienen.

Siemens EQ.500

De Siemens EQ.500-serie staat bekend om het gebruiksvriendelijke display waarbij je de koffiespecialiteiten direct via sensorvelden selecteert. Naast de standaard espresso en latte beschikt dit apparaat over de zogenaamde 'aromaDouble Shot'-functie. Hiermee zet je een extra sterke koffie door middel van een dubbel maal- en zetproces, zonder dat de koffie een bittere nasmaak krijgt.

Melitta Barista Smart T

De Melitta Barista Smart TS blinkt uit in veelzijdigheid met maar liefst 21 voorgeprogrammeerde recepten. Een groot voordeel is de fluisterstille molen, waardoor je zonder veel lawaai geniet van versgemalen bonen. Dankzij het dubbele bonenreservoir kun je bovendien eenvoudig wisselen tussen een milde boon voor je latte en een krachtige variant voor de espresso. De machine is via een handige app op je smartphone te bedienen. Met de 'My Coffee Memory'-functie sla je de persoonlijke voorkeuren van acht verschillende personen op.