تعمق في نهج AMD لقياس الأداء
تنحرف منهجية AMD عن معايير الصناعة القياسية. بدلاً من ذلك، تستخدم مقياس “الرموز في الثانية” لتقييم كيفية تعامل Lunar Lake و Strix Halo مع أطر عمل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) ونماذج اللغة الصغيرة (SLM) المتنوعة، بما في ذلك DeepSeek و Phi 4 من Microsoft.
كما هو متوقع، يتفوق مكون GPU القوي داخل Ryzen AI Max+ 395 بشكل كبير على رسومات Intel Arc 140V المدمجة الأصغر الموجودة في Lunar Lake. هذه النتيجة بالكاد مفاجئة، نظرًا لأن شرائح Lunar Lake من Intel مصممة خصيصًا لأجهزة الكمبيوتر المحمولة فائقة النحافة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، وتعمل بحد طاقة أقل بكثير من Ryzen AI Max+. علاوة على ذلك، من غير الواقعي توقع أداء GPU مماثل من جهاز كمبيوتر محمول فائق النحافة مقابل جهاز يركز على الألعاب مثل Flow Z13.
مقارنة غير متكافئة؟
في حين أن كلاً من AMD Ryzen AI Max+ 395 وسلسلة Intel Core Ultra 200V عبارة عن وحدات معالجة مركزية x86 قادرة على التعامل مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي، فإن المقارنة بين Zenbook S14 و ROG Flow Z13 تشبه تقييم براعة الألعاب في Asus ROG Ally X مقابل ROG Strix Scar 18. إنهما يمثلان أجهزة مختلفة اختلافًا جوهريًا، ويتضمنان أجهزة متميزة ومصممة لحالات استخدام مختلفة تمامًا.
تجدر الإشارة أيضًا إلى أن AMD تقدم بالفعل منافسًا مباشرًا لـ Lunar Lake في سلسلة Strix Point و Krackan Point Ryzen AI 300.
التحقق من صحة ادعاءات AMD وإدخال Apple في المزيج
نظرًا لعدم وجود اختبارات قياسية وأرقام نتائج صعبة في معايير أداء AMD، فقد قمنا بمقارنة النتائج التي توصلوا إليها مع معايير المختبر الخاصة بنا.
ادعاء AMD بـ “أقوى معالج x86 لـ LLMs” صحيح بالنسبة لـ Strix Halo. ومع ذلك، من الضروري إدراك أن Strix Halo يبتعد عن تصميم وحدة المعالجة المركزية المحمولة التقليدية. إنه يشترك في المزيد من أوجه التشابه مع M4 Max أو M3 Ultra المستند إلى Arm من Apple. يؤدي هذا إلى إنشاء مقارنة x86 مقابل Arm، حيث تندرج شرائح Apple المتطورة في فئة وحدة معالجة مركزية مماثلة مثل Ryzen AI Max، وهي فئة لا ينتمي إليها Lunar Lake ببساطة.
على الرغم من أننا نفتقر إلى بيانات قياس الأداء لـ M4 Max أو M3 Ultra في هذا الوقت، إلا أننا نمتلك نتائج اختبار من “أقوى كمبيوتر محمول من Apple قمنا باختباره على الإطلاق”، وهو MacBook Pro 16 المزود بمجموعة شرائح M4 Pro.
مقارنة أكثر ملاءمة: HP ZBook 14 Ultra مقابل MacBook Pro 16
من الناحية المثالية، لإجراء مقارنة مباشرة بين الرقائق والمنتجات، كان نظام الإطلاق الآخر لوحدة المعالجة المركزية Ryzen AI Max APU، وهو HP ZBook 14 Ultra، سيكون منافسًا أكثر ملاءمة ضد MacBook Pro. لطالما كانت أجهزة الكمبيوتر المحمولة المتميزة من Apple بمثابة معيار للمهنيين في مجال التصميم، مما يجعل HP ZBook 14 Ultra موضوع اختبار مقنعًا ضد MacBook Pro 16.
لسوء الحظ، لم تتح لنا الفرصة بعد لاختبار ZBook 14 Ultra G1a. وبالتالي، استخدمنا Flow Z13 لهذه المقارنة.
التحقق من ادعاءات AMD باستخدام Asus Zenbook S14
لقد احتفظنا بـ Asus Zenbook S14 الذي يعمل بمعالج Intel Core Ultra 7 258V في المقارنة للتحقق من صحة ادعاءات AMD. كما هو متوقع، احتل Zenbook S14 الطرف الأدنى من طيف الأداء مقارنةً بمحطات الطاقة من Apple و AMD.
معيار Geekbench AI: منظور عبر الأنظمة الأساسية
في حين أن Ryzen AI Max+ 395 في ROG Flow Z13 يُظهر ميزة واضحة في أداء الألعاب، فإن M4 Pro يقدم منافسة قوية بشكل مدهش في مهام الذكاء الاصطناعي التي تتطلب GPU مكثفة، كما يتضح من معيار Geekbench AI.
على الرغم من أن معيار Geekbench AI له حدوده في قياس أداء الذكاء الاصطناعي، إلا أنه يعمل كمعيار عبر الأنظمة الأساسية مصمم لمقارنة وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. يتناقض هذا مع معايير “الرموز في الثانية” التي أبلغت عنها AMD، والتي يصعب تكرارها في الاختبارات المستقلة.
Ryzen AI Max+ 395: قوة لا يستهان بها
إن الأداء القوي لجهاز Apple MacBook Pro 16 ضد Flow Z13 في معاييرنا لا يقلل من حقيقة أن Ryzen AI Max+ 395 عبارة عن مجموعة شرائح قوية بشكل استثنائي. إنها شريحة عالية الأداء ومتعددة الاستخدامات أظهرت نتائج مبهرة في كل من أعباء العمل الإبداعية والألعاب. إنه يمثل نهجًا جديدًا لتصميم معالج x86، وقد حصل بحق على جائزة Best-in-Show في CES 2025.
لقد أُعجبنا تمامًا بأدائه في ROG Flow Z13، ونتطلع بشغف إلى اختبار إصدار PRO في HP ZBook 14 Ultra. نأمل أيضًا أن نرى AMD تدمج Ryzen AI Max في مجموعة واسعة من الأنظمة، مما يوفر المزيد من الفرص لمقارنات الأداء.
الحاجة إلى منافسة أقوى في ساحة الشرائح المتطورة
يبرز ظهور معالجات قوية مثل Ryzen AI Max+ 395 الحاجة المستمرة إلى منافسة قوية في سوق الشرائح المتطورة. يمكن لـ Apple Silicon، على الرغم من كونه مثيرًا للإعجاب، أن يستفيد بالتأكيد من منافسين أقوى، مما يدفع حدود الأداء والابتكار إلى أبعد من ذلك. تُظهر المقارنات، على الرغم من تعقيدها، أن المشهد يتغير، وأن بنية x86 التقليدية تتطور لتلبية متطلبات أعباء العمل التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. يعد المستقبل بمواجهات أكثر إثارة للاهتمام مع استمرار تطور هذه التقنيات.
التوسع في مجالات محددة وإضافة المزيد من التفاصيل
دعنا نتعمق في بعض المجالات المحددة ونقدم المزيد من الأفكار الدقيقة:
1. مقياس “الرموز في الثانية”:
يستحق اختيار AMD لـ “الرموز في الثانية” كمقياس أساسي مزيدًا من التدقيق. في حين أنه يوفر مقياسًا لسرعة المعالجة لنماذج اللغة، إلا أنه لا يلتقط بشكل كامل تعقيدات أداء الذكاء الاصطناعي. عوامل مثل دقة النموذج ووقت الاستجابة وكفاءة الطاقة لا تقل أهمية. لا يترجم معدل “الرموز في الثانية” المرتفع بالضرورة إلى تجربة مستخدم فائقة إذا كان ناتج النموذج غير دقيق أو إذا كان يستهلك طاقة زائدة.
علاوة على ذلك، فإن نماذج اللغة المحددة المستخدمة في اختبار AMD (DeepSeek و Phi 4) ليست معايير معتمدة عالميًا. قد لا يكون الأداء في هذه النماذج ممثلاً للأداء في نماذج LLM و SLM الشائعة الأخرى. قد يتضمن التقييم الأكثر شمولاً مجموعة واسعة من النماذج، مما يعكس مهام وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتنوعة.
2. دور الرسومات المدمجة:
يرجع فارق الأداء الكبير بين Ryzen AI Max+ 395 و Intel Core Ultra 7 258V إلى حد كبير إلى الاختلاف في إمكانات الرسومات المدمجة. تفتخر شريحة Ryzen بوحدة معالجة رسومات أقوى بكثير، وهو أمر مفيد بشكل خاص لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي التي يمكنها الاستفادة من تسريع GPU.
ومع ذلك، من المهم الاعتراف بأن الرسومات المدمجة، حتى في الرقائق المتطورة مثل Ryzen AI Max+، لا تزال لها حدود مقارنة بوحدات معالجة الرسومات المنفصلة. بالنسبة لمهام الذكاء الاصطناعي الأكثر تطلبًا، تظل بطاقة الرسومات المخصصة هي الحل المفضل. تسلط المقارنة الضوء على الأهمية المتزايدة للرسومات المدمجة لمعالجة الذكاء الاصطناعي، ولكن لا ينبغي تفسيرها على أنها بديل لوحدات معالجة الرسومات المنفصلة في جميع السيناريوهات.
3. الجدل حول x86 مقابل Arm:
تتطرق المقارنة بين Ryzen AI Max+ (x86) و Apple M4 Pro (Arm) إلى الجدل الأوسع المحيط بهاتين البنيتين للمعالج. في حين أن x86 هيمنت تقليديًا على سوق أجهزة الكمبيوتر الشخصية، فقد اكتسبت Arm قوة جذب كبيرة في الأجهزة المحمولة وتتحدى x86 بشكل متزايد في أجهزة الكمبيوتر المحمولة وحتى أجهزة الكمبيوتر المكتبية.
غالبًا ما يتم الترويج لمعالجات Arm لكفاءتها في استخدام الطاقة، بينما ترتبط رقائق x86 عمومًا بأداء أعلى. ومع ذلك، أصبحت الخطوط غير واضحة بشكل متزايد. يوضح Ryzen AI Max+ أنه يمكن تكييف x86 للتصميمات الموفرة للطاقة، في حين أثبتت رقائق M-series من Apple أن Arm يمكنها تقديم أداء مثير للإعجاب.
يعتمد الاختيار بين x86 و Arm في النهاية على حالة الاستخدام المحددة والأولويات. بالنسبة للأجهزة فائقة النحافة حيث يكون عمر البطارية أمرًا بالغ الأهمية، قد يكون لـ Arm ميزة. بالنسبة لمحطات العمل عالية الأداء حيث تكون القوة الخام هي الشغل الشاغل، تظل x86 منافسًا قويًا. يمثل Ryzen AI Max+ مثالًا مقنعًا لكيفية تطور x86 للمنافسة في المشهد المتطور.
4. أهمية تحسين البرامج:
قدرات الأجهزة ليست سوى جزء واحد من المعادلة. يلعب تحسين البرامج دورًا حاسمًا في زيادة أداء الذكاء الاصطناعي. تستثمر كل من AMD و Apple بكثافة في النظم البيئية للبرامج المصممة خصيصًا لمنصات الأجهزة الخاصة بكل منهما.
توفر منصة ROCm من AMD مجموعة من الأدوات والمكتبات لتطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي على وحدات معالجة الرسومات AMD. يوفر إطار عمل Core ML من Apple إمكانات مماثلة لشرائح Apple. يمكن أن تؤثر فعالية حزم البرامج هذه بشكل كبير على أداء الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.
يجب أن تأخذ المقارنة العادلة بين منصات الأجهزة المختلفة في الاعتبار أيضًا مستوى تحسين البرامج المتاح لكل منها. من الممكن أن تتفوق شريحة أقل قوة على شريحة أقوى إذا كانت تستفيد من دعم برامج فائق.
5. الاتجاهات المستقبلية:
تدفع التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي الابتكار المستمر في تصميم المعالجات. يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من مسرعات الذكاء الاصطناعي المتخصصة المدمجة في الرقائق المستقبلية، مما يزيد من طمس الخطوط الفاصلة بين وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات ووحدات معالجة الذكاء الاصطناعي المخصصة.
من المرجح أن تشتد المنافسة بين AMD و Intel و Apple، مما يؤدي إلى معالجات أسرع وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة وأكثر قدرة على الذكاء الاصطناعي. ستفيد هذه المنافسة المستهلكين في النهاية وتدفع إلى اعتماد الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة واسعة من التطبيقات. سيكون تطور كل من الأجهزة والبرامج أمرًا حاسمًا في تشكيل مستقبل حوسبة الذكاء الاصطناعي. سيكون التطوير المستمر للمعايير الجديدة ومنهجيات الاختبار أمرًا ضروريًا أيضًا لتقييم أداء هذه الأنظمة المعقدة بشكل متزايد بدقة. السباق مستمر لإنشاء حل معالجة الذكاء الاصطناعي النهائي، وتعد السنوات القادمة بتطورات مثيرة.
من المرجح أن تؤدي التحسينات المستمرة في المعالجة العصبية وأجهزة الذكاء الاصطناعي المخصصة إلى تحول نموذجي في كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا.