Když Intel zavedl podporu pro AVX-512, mohutně tuto instrukční sadu prosazoval a již s první 10nm architekturou Cannon Lake (která se dostala na trh v podobě jediného mobilního modelu) podporoval i pro segment PC. Podpora v PC segmentu však netrvala dlouho. Desktop dlouho zůstával postavený na bázi základní verze Skylake (která měla podporu pro AVX-512 vypnutou nebo ořezanou) a pouze část mobilního portfolia vznikala na modernějších architekturách, které tento instrukční set podporovaly. I to však skončilo s generací Alder Lake, jejíž velká jádra sice AVX-512 podporují, malá však nikoli. Zprvu Intel tvrdil, že v systémech s vypnutými malými jádry bude AVX-512 podporováno, ale toto tvrzení nakonec zrevidoval a AVX-512 vypnul úplně. Alder Lake, Raptor Lake, ale i nadcházející Meteor Lake tak AVX-512 oficiálně nepodporují.

Proslýchalo se, že v jedné ze dvou generací následující Meteor Lake (tj. Arrow Lake a Lunar Lake) by mohlo být AVX-512 podporováno i na úrovni malých jader a tudíž i v rámci celého procesoru, nicméně seznam podpory nových instrukcí, který Intel nyní zveřejnil, toto nepotvrzuje:

Na jeho základě sice nelze říct, že Arrow Lake a Lunar Lake s jistotou AVX-512 podporovat nebudou  - není však uvedeno nic, co by potvrzovalo opak. Podpora AVX-512 v PC procesorech Intelu, která měla být samozřejmostí od Cannon Lake a roku 2017, tak není jistá ani pro Arrow Lake (de facto rok 2025) a jeho nástupce Lunar Lake, který se asi zaměří převážně na mobilní segment (jako Ice Lake, Tiger Lake a Meteor Lake).

Seznam ukazuje, že PC procesory obohatí instrukce AVX-VNNI-INT8 a AVX-VNNI-INT16. Ty jsou rozšířením podpory AVX-VNNI (v PC již od Alder Lake), které je více-méně redukovanou verzí AVX512-VNNI. Samotné AVX512-VNNI Intel podporuje od serverových procesorů Cascade Lake, které stojí na inovovaném jádru Skylake (původní Skylake tyto instrukce neuměl). VNNI neboli Vector Neural Network Instructions jsou instrukce pro akceleraci algoritmů využívaných v konvolučních neurálních sítí. Jednoduše řečeno při akceleraci výpočtů používaných hlavně při inferenci, tedy koncovém uplatnění AI akcelerace, s INT8 vstupními daty.

Oproti Alder Lake a Raptor Lake tedy Arrow Lake a Lunar Lake budou podporovat širší spektrum VNNI, ovšem nic nenaznačuje podporu 512bit verze VNNI, jakou disponují serverové procesory Intelu nebo Zen 4 od AMD (i v desktopu). Zda a jakou praktickou výhodu přinese podpora AVX-VNNI-INT8 a AVX-VNNI-INT16, zatím nelze hodnotit. Už samotná podpora základního AVX-VNNI na různých architekturách dává podstatně odlišné výsledky. V aplikacích společnosti TopazLabs při zpracování snímků o vysokém rozlišení přinesla podpora AVX-VNNI u Zen 4 zhruba 2,5× vyšší výkon na jádro oproti Zen 3, zatímco u Alder Lake jen o pár desítek procent vyšší výkon (na celý procesor!) oproti Rocket Lake. Nemluvě o tom, že podpora AVX-VNNI v aplikacích TopazLabs vznikla na míru procesorům Alder Lake (Zen 4 v době jejího napsání ještě neexistoval). Formální podpora určitých instrukcí tedy nemusí nutně znamenat praktickou výkonnostní výhodu.

Závěrem jen pro jistotu zdůrazňuji, že SHA512 je bezpečností (kryptografická) funkce, podobně jako SM3 a SM4, a nijak nesouvisí s podporou AVX-512.