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

Capcom heeft eerder deze week een livestream uitgezonden waarin nieuwe beelden werden getoond van het aankomende horrorspel Resident Evil Requiem. Ook werd er meer informatie gegeven over de game.

Nadat eind vorig jaar al werd aangekondigd dat spelers niet alleen Grace Ashcroft zullen besturen, maar ook Leon S. Kennedy - een bekend gezicht voor mensen die eerdere delen hebben gespeeld - werd er tijdens de livestream uitgebreid gameplay van dit personage getoond.

Twee verschillende hoofdpersonages

Daarbij werd de nadruk gelegd op de verschillende speelstijlen van Leon en Grace. Op verschillende momenten gedurende de game wordt er automatisch tussen deze personages gewisseld, en ze zullen elk compleet andere gameplay bieden.

De segmenten met Leon - onder andere bekend uit Resident Evil 2 en Resident Evil 4 - zijn erg op actievolle schietgevechten gericht. Leon kan daarnaast ook de kelen van vijanden doorsnijden. Hij heeft ook een bijl waarmee hij aanvallen kan afweren. Grace's segmenten zijn juist erg gericht op spanning en horror en draaien vooral om het vermijden van intense gevechten.

Tijdens de livestream werd ook onthuld dat de game niet alleen naar consoles en pc komt, maar dat leden van Nvidia GeForce Now de game ook kunnen spelen. Ook werd er gepraat over de verschillende moeilijkheidsgraden - zo is er een extra makkelijke moeilijkheidsgraad voor mensen die weinig ervaring hebben met dit type spellen.

De complete livestream kan hieronder worden bekeken. In verband met de volwassen inhoud van de livestream kan het mogelijk zijn dat je op de link in de video moet klikken om naar YouTube te gaan en te bewijzen dat je volwassen bent.

Vanaf 27 februari verkrijgbaar

Resident Evil Requiem verschijnt op 27 februari (pre-orderen kan nu al) voor PlayStation 5, Xbox Series X en S, Nintendo Switch 2 en pc. Het is het negende hoofddeel in de horrorserie die al sinds de jaren negentig bestaat. In de loop der jaren is de franchise meermaals flink op de schop gegaan. Zo richtte Resident Evil 4 zich meer op actie, en zijn horrorelementen sinds Resident Evil 7: Biohazard weer teruggekeerd. Resident Evil Requiem lijkt dan ook een combinatie van al deze elementen te gaan bieden.

Op 27 februari zullen overigens ook Resident Evil 7 en Resident Evil Village (het achtste deel) op Nintendo Switch 2 uitkomen. Daarnaast verschijnt Village later deze maand op PlayStation Plus en Xbox Game Pass.

Je kijkt een spannende serie en opeens bevriest het beeld. Dat bekende draaiende cirkeltje… er zijn weinig dingen zó frustrerend. Gelukkig ligt de oplossing vaak binnen handbereik. De snelheid van je internet hangt namelijk sterk samen met de manier waarop je thuis met je apparatuur omgaat. Door een paar veelgemaakte fouten te vermijden en de juiste techniek te kiezen, merk je vaak direct dat je netwerk stabieler wordt, zonder dat daar een duurder abonnement voor nodig is.

Fout 1: De router op de verkeerde plek neerzetten

Een router wint qua looks zelden een schoonheidsprijs. De neiging om het apparaat uit het zicht te plaatsen is daarom groot. Toch is een verkeerde locatie de meest gemaakte fout die je bereik merkbaar (en soms zelfs dramatisch) kan verkleinen.

Dat zit zo.  Je kunt wifi-signalen vergelijken met het licht van een gloeilamp. Als je die lamp in een houten kast of achter een dikke bank zet, blijft de rest van de kamer donker. Obstakels zoals muren, meubels en zelfs grote kamerplanten blokkeren de onzichtbare golven. Vooral metaal en water zijn beruchte boosdoeners; een router naast een aquarium of achter een radiator plaatsen is vragen om problemen.

Ook de hoogte is bepalend. Veel mensen zetten de router op de grond, maar op de grond zit het signaal sneller 'achter' meubels en andere blokkades. Zet het apparaat liever op een kast of boekenplank op ooghoogte voor een vrije weg naar je apparaten.

©ID.nl

Fout 2: Storing door andere apparatuur over het hoofd zien

Je staat er waarschijnlijk niet bij stil, maar veel apparaten in huis gebruiken dezelfde onzichtbare digitale snelweg als je internetverbinding. De magnetron, sommige babyfoons en zelfs de draadloze koptelefoon van de buren vechten om een plekje op de 2,4GHz-band. Ook andere wifi-netwerken in de buurt kunnen voor digitale files zorgen.

De meeste moderne routers ondersteunen gelukkig ook de 5GHz-frequentie. Deze band is veel breder en heeft minder last van andere apparatuur. Het handmatig selecteren van het 5GHz-netwerk levert vaak direct een snelheidswinst op. Heb je een router met wifi 6e of wifi 7, dan kun je soms ook de 6 GHz-band gebruiken. Die is vaak rustiger, maar het bereik is meestal wat kleiner dan bij 5 GHz.

Fout 3: Verouderde software en hardware blijven gebruiken

Technologie verandert razendsnel en dat geldt ook voor de beveiliging en snelheid van je netwerk. Veel huishoudens werken nog met de router die ze jaren geleden bij hun eerste abonnement kregen. Deze oude techniek kan de moderne eisen van streaming en videobellen simpelweg niet meer bijbenen. Daarnaast vergeten veel gebruikers om de firmware van hun apparaat te updaten. Fabrikanten brengen deze software-updates uit om prestaties te verbeteren en lekken te dichten. Een verouderd systeem is niet alleen trager, maar ook een makkelijker doelwit voor hackers.

1️⃣2️⃣3️⃣Stappenplan: de beste wifi-kanalen scannen

Als je buren ook allemaal op hetzelfde wifi-kanaal zitten, ontstaat er interferentie. Je kunt dit zelf eenvoudig oplossen door een rustiger kanaal te zoeken.

1) Download een app zoals WiFi Analyzer (Android) of NetSpot (Windows, macOS, Android & iOS).

2) Open de app en bekijk de grafiek van de omgeving. Je ziet hier welke kanalen drukbezet zijn door netwerken in de buurt. Noteer het kanaalnummer dat het minst wordt gebruikt. Vaak zijn kanaal 1, 6 of 11 op de 2,4GHz-band de beste keuzes.

3) Log in op de webinterface van je router via je browser (meestal via een adres als 192.168.1.1). Zoek naar de draadloze instellingen en wijzig het kanaal van 'Automatisch' naar het door jou gekozen nummer. Sla de instellingen op en test of je verbinding stabieler aanvoelt.

Het verschil tussen wifi 6 en wifi 7

Sta je op het punt om een nieuwe router of laptop te kopen? Dan kom je de termen wifi 6 en wifi 7 tegen. Wifi 6 was een grote stap vooruit omdat het beter omgaat met veel apparaten tegelijk op één netwerk. Het zorgt voor een efficiëntere verdeling van de data. Wifi 7 is de allernieuwste standaard en gaat nog een flinke stap verder. Het maakt gebruik van extreem brede kanalen en kan verbinding maken via meerdere frequenties tegelijkertijd. Dit wordt Multi-Link Operation genoemd. Hierdoor is de vertraging merkbaar lager en kun je hogere snelheden halen, vooral op korte afstand en met geschikte apparaten. Voor een gemiddeld huishouden is wifi 6 momenteel een uitstekende keuze, terwijl wifi 7 echt voor de toekomst is gebouwd.

Heel belangrijk: de juiste bekabeling

Draadloos internet begint voor de meeste mensen bij een kabel: heb je een los modem en een losse router, dan vormt de kabel ertussen de basis. Gebruik je hier een oude kabel, dan wordt de snelheid al beperkt voordat het signaal de lucht in gaat. Controleer of er Cat 5e, Cat6 of Cat6a op de kabel staat, dan zit je meestal goed. Cat5 haalt soms maar 100 Mbps door kwaliteit/afmontage. Heb je cat5 liggen? Vervang dat dan in ieder geval door cat5e; dat is een veilige keuze voor gigabit. Een kleine investering in een kwalitatieve netwerkkabel kan een wereld van verschil maken voor de uiteindelijke wifi-snelheid op je telefoon.

Slechte wifi? Oplossen is makkelijker dan je denkt

Alles bij elkaar komt goed wifi minder neer op toeval dan veel mensen denken. Met een slimme plek voor je router, een rustige frequentie en actuele software haal je vaak al verrassend veel winst. Combineer dat met een fatsoenlijke netwerkkabel en je voorkomt dat de dat de verbinding al beperkt wordt voordat het signaal draadloos wordt verspreid. Door deze stappen een voor een toe te passen, los je de meest voorkomende wifi-problemen op zonder dat een duurder internetabonnement nodig is, en maak je van een haperende verbinding weer een stabiele basis voor alles wat je online doet.

Consumenten testen: TP-Link Deco BE25 WiFi 7 mesh set

Op Review.nl, het testplatform waarop consumenten nieuwe technologie uitproberen en hun bevindingen delen, krijgt de TP-Link Deco BE25, een router met dualband wifi 7,  een stevige 8,7 op Review.nl. En dat betekent iets: want omdat op Review.nl producten getest worden door een panel van echte gebruikers, zie je hoe iets in een normaal huishouden presteert.

Wat opvalt is hoe vaak testers terugkomen op de snelheid en stabiliteit. De overstap naar wifi 7 levert volgens veel gebruikers merkbaar meer rust in het netwerk op, vooral in huizen waar voorheen op zolder, in de tuin of achterin de woonkamer nauwelijks een bruikbaar signaal was. De Deco BE25 vult dat soort gaten zichtbaar op. Apparaten blijven stabiel verbonden, streamen gaat zonder haperingen en ook gamers merken volgens de testers dat de latency laag blijft. Wie een gigabitverbinding heeft, ziet die snelheid nu ook daadwerkelijk terug op plekken waar dat eerst niet haalbaar was.

Een tweede punt dat veel lof krijgt, is de installatie. De meeste testers spreken over een proces van enkele minuten. De app begeleidt je stap voor stap, herkent automatisch de nieuwe units en geeft advies over de beste plek voor elk wifipunt. Daardoor voelt het hele systeem toegankelijk, ook voor wie zichzelf niet technisch vindt. Eenmaal ingesteld blijkt het netwerk bovendien weinig onderhoud nodig te hebben: de app verdeelt verkeer slim, laat je apparaten prioriteren en biedt opties voor gastnetwerken en ouderlijk toezicht.

Het ontwerp en de functionaliteit leveren wel discussie op. Een deel van de testers vindt de units wat groot en mist montageopties of extra ethernetpoorten. Ook melden sommige gebruikers dat smartphones niet altijd direct naar het dichtstbijzijnde wifipunt schakelen. Toch wordt dat in de meeste reviews gezien als een detail naast de verbeterde dekking en het gemak van dagelijks gebruik.

Alles bij elkaar laat het testpanel zien dat de Deco BE25 vooral scoort op prestaties waar consumenten echt iets van merken: hogere snelheden, betere dekking en een probleemloos installatieproces. Voor veel huishoudens voelt het als een upgrade die een onrustig wifi-netwerk verandert in een betrouwbaar en snel geheel.