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

Bij ID.nl zijn we dol op kwaliteitsproducten waar je niet de hoofdprijs voor betaalt. Een paar keer per week speuren we binnen een bepaald thema naar zulke deals. Ben je op zoek naar een nieuw scheerapparaat? Vandaag hebben we vijf betaalbare modellen voor je gespot.

Philips S5885/35 Shaver series 5000

Met dit waterdichte scheerapparaat kun je droog én nat scheren. Handig voor onder de douche! Een pluspunt is dat de snelheid van de roterende mesjes zich aanpast aan de dichtheid van je baard. Zo voorkom je irritaties aan de huid. Het flexibele scheerhoofd bestaat uit 45 zelfslijpende mesjes, zodat ze continu scherp zijn. Na een periode van ongeveer twee jaar kun je de mesjes eenvoudig vervangen. Aan de achterkant zit een uitklapbare trimmer waarmee je eventuele bakkebaarden bijwerkt.

De Philips S5885/35 Shaver series 5000 heeft een display waarop je onder meer de resterende accucapaciteit kunt aflezen. Een volgeladen batterij biedt een gebruikersduur van een uur. Ben je klaar met scheren? Klik dan op een knopje om het scheerhoofd te openen en spoel de binnenzijde onder de kraan af. Philips levert een stevige reishoes, reinigingsborsteltje en oplaadstandaard mee.

Philips Shaver Series 3000 S3134/51

De Shaver Series 3000 is volgens Philips ontworpen voor een comfortabele scheerbeurt en volgt nauwkeurig de contouren van het gezicht. Dit wordt mogelijk gemaakt door de 5D Pivot & Flex-scheerhoofden, die in vijf verschillende richtingen kunnen bewegen en kantelen. Hierdoor blijft het scheerhoofd goed in contact met de huid, wat zorgt voor een glad resultaat zonder irritatie.

Het apparaat is uitgerust met zelfslijpende PowerCut-mesjes en is volledig waterdicht. Dit betekent dat het geschikt is voor zowel een snelle droge scheerbeurt als nat scheren met gel of schuim, zelfs onder de douche. Daarnaast beschikt het over een handige uitklapbare precisietrimmer voor het bijwerken van bakkebaarden en snor. De accu biedt na één uur opladen ongeveer 60 minuten scheertijd.

Philips Shaver 3000X Series X3053/00

Zoek je een goedkoop scheerapparaat zonder allerlei poespas? De Philips Shaver 3000X Series X3053/00 kost op het moment van schrijven nog geen zes tientjes! Drie roterende scheerkoppen hebben in totaal 27 zelfslijpende mesjes. Gunstig is dat deze koppen in vier richtingen bewegen, waardoor ze de contouren van je gezicht volgen. Je kunt met dit product zowel droog als nat scheren. Zelfs een snor of bakkebaarden finetunen is geen enkel probleem. Klap gewoon de ingebouwde trimmer open en werk de boel bij.

Je gebruikt de bijgesloten usb-kabel om het apparaat op te laden. Een volle batterij resulteert in een scheertijd van drie kwartier. Moet je snel de deur uit en is de accu onverhoopt leeg? Geen zorgen, want vijf minuten opladen is voldoende voor een enkele scheerbeurt. De afgesneden haartjes belanden in het scheerhoofd. Dat kun je met behulp van een knopje eenvoudig legen, waarna je de behuizing afspoelt onder de kraan. Een pluspunt is dat het handvat is voorzien van een laagje rubber. Hierdoor houd je het scheerapparaat stevig vast. Na pakweg twee jaar zijn de mesjes versleten. Tip: haal ruim op tijd alvast een reserveset in huis.

Lees ook: Gladde praatjes: je scheerapparaat schoonmaken en onderhouden

Remington R4002

Dit eenvoudige scheerapparaat doet wat het moet doen en dat is jouw gezicht glad scheren. De fabrikant hanteert op zijn eigen website een adviesprijs van 59,99 euro, maar diverse bekende webwinkels vragen op het moment van schrijven een bedrag van onder de 45 euro. Lekker goedkoop dus! Lijkt een stoppelbaard je wel wat? Gebruik dan het speciale opzetstuk. De drie roterende koppen realiseren vervolgens een drie-dagen-baard met een haarlengte van 1,5 millimeter. Verder bevat de Remington R4002 ook nog een opklapbare detailtrimmer.

Het scheerapparaat heeft een oplaadbare accu. Die is goed voor een scheertijd tot zo'n veertig minuten. In tegenstelling tot diverse duurdere producten is dit model niet waterdicht. Houd er dus rekening mee dat je het scheerhoofd niet onder stromend water kunt afspoelen. Als je dit product bij Remmington registreert, ontvang je één jaar extra garantie. De totale garantietermijn bedraagt dan drie jaar.

Panasonic ES-LT4B

De Panasonic ES-LT4B is een foliescheerapparaat met een goede reputatie. Lees maar eens deze reviews van Kieskeurig.nl-bezoekers. Zo waarderen gebruikers onder meer het gladde resultaat, de lange batterijduur en de waterdichte behuizing. Het product is ook nog eens betaalbaar, want de aanschafprijs is momenteel lager dan ooit. Je kunt met de ES-LT4B droog en nat scheren. De kop bestaat uit drie scheerelementen met verschillende snijbladen. Dit verzorgingsproduct genereert maar liefst 39 duizend snijbewegingen per minuut.

Een opvallende eigenschap is de aanwezige baardsensor. Op basis van de dikte en dichtheid van de stoppels levert het scheerapparaat op bepaalde plekken meer vermogen. Daarmee wordt de kans op huidirritaties verkleind. Heb je bakkebaarden? Klap in dat geval de geïntegreerde trimmer open en werk ze bij onder een comfortabele hoek van 45 graden. Fijn is dat je de accu in een uur kunt opladen. Afhankelijk van hoeveel vermogen de ES-LT4B levert, bedraagt de maximale scheertijd hoogstens 45 minuten.

Samsung Electronics toont tijdens CES 2026 een nieuwe generatie keukenapparatuur. De meest opvallende vernieuwing zit in een verbeterde versie van AI Vision, die wordt toegepast in onder meer de nieuwste Bespoke AI-koelkast en een nieuwe AI-wijnkast. Deze technologie, in samenwerking met Google Gemini en Google Cloud, moet het herkennen en beheren van voedsel makkelijker maken.

Het meest in het oog springende product in de nieuwe line-up van Samsung is de nieuwste Bespoke AI-koelkast met Family Hub-scherm. Deze kan meer soorten producten herkennen dan eerdere modellen (eerdere modellen konden tot 37 soorten verse producten en 50 soorten vooraf geregistreerde verwerkte voedingsmiddelen op het apparaat herkennen). Niet alleen verse ingrediënten, maar ook bewerkte voedingsmiddelen moeten automatisch worden geïdentificeerd, ook als ze niet vooraf zijn ingevoerd. Producten die in eigen bakjes worden bewaard of door de gebruiker zijn gelabeld, kunnen aan een digitale inventarislijst worden toegevoegd. Die lijst geeft inzicht in wat er in de koelkast ligt en kan helpen bij het plannen van maaltijden of het controleren van voorraden.

Daarnaast laat Samsung een Bespoke AI Wine Cellar zien. Deze wijnkast gebruikt een camera om wijnetiketten te herkennen wanneer er flessen worden in gezet of uit gehaald. De gekoppelde SmartThings AI Wine Manager registreert welke flessen er in de wijnkast staan en waar precies. Zo is via de app te zien in welk schap een fles ligt en kan aanvullende informatie worden geraadpleegd zonder de kast te openen.

Ook toont Samsung onder meer nieuwe Franse-deurkoelkasten, slide-in fornuizen en over-the-range-magnetrons met een uniforme roestvrijstalen afwerking. De driedelige French-door-koelkast heeft een nulspelingontwerp met ondiepere deuren, zodat lades volledig open kunnen zonder extra ruimte aan de zijkant. Bij de magnetrons valt het DualVent-model op, met extra ventilatie aan de voorzijde om dampen van de voorste kookzones beter af te voeren.

Beschikbaarheid
Samsung presenteert de nieuwe keukenapparatuur tijdens CES 2026, 6 tot en met 9 januari 2026 in Las Vegas. Prijzen, exacte releasedata en beschikbare uitvoeringen zijn nog niet bekendgemaakt.