Analyse Approfondie de l’Approche de Benchmarking d’AMD
La méthodologie d’AMD s’écarte des benchmarks standards de l’industrie. Au lieu de cela, elle utilise une métrique de ‘tokens par seconde’ pour évaluer la façon dont Lunar Lake et Strix Halo gèrent divers frameworks d’IA de grands modèles de langage (LLM) et de petits modèles de langage (SLM), y compris DeepSeek et Phi 4 de Microsoft.
Comme prévu, le composant GPU robuste du Ryzen AI Max+ 395 surpasse considérablement les graphiques intégrés Intel Arc 140V plus petits trouvés dans Lunar Lake. Ce résultat n’est guère surprenant, étant donné que les puces Lunar Lake d’Intel sont spécifiquement conçues pour les ordinateurs portables AI PC ultra-portables, fonctionnant à un seuil de puissance considérablement inférieur à celui du Ryzen AI Max+. De plus, il est irréaliste d’attendre des performances GPU comparables d’un ordinateur portable ultra-mince par rapport à une machine axée sur le jeu comme le Flow Z13.
Une Comparaison Inappropriée ?
Bien que l’AMD Ryzen AI Max+ 395 et la série Intel Core Ultra 200V soient tous deux des CPU x86 capables de gérer des charges de travail d’IA, la comparaison entre le Zenbook S14 et le ROG Flow Z13 revient à évaluer les prouesses de jeu de l’Asus ROG Ally X par rapport au ROG Strix Scar 18. Ils représentent des appareils fondamentalement différents, incorporant du matériel distinct et conçus pour des cas d’utilisation entièrement différents.
Il convient également de noter qu’AMD propose déjà un concurrent direct à Lunar Lake dans ses séries Strix Point et Krackan Point Ryzen AI 300.
Validation des Affirmations d’AMD et Introduction d’Apple dans le Mix
En raison de l’absence de tests standardisés et de scores bruts dans les benchmarks de performance d’AMD, nous avons recoupé leurs résultats avec nos propres benchmarks de laboratoire.
L’affirmation d’AMD selon laquelle il s’agit du ‘processeur x86 le plus puissant pour les LLM’ est vraie pour le Strix Halo. Cependant, il est crucial de reconnaître que Strix Halo s’écarte de la conception conventionnelle des CPU mobiles. Il partage davantage de similitudes avec les M4 Max ou M3 Ultra d’Apple, basés sur Arm. Cela crée une comparaison x86 contre Arm, où les chipsets haut de gamme d’Apple entrent dans une classe de CPU comparable à celle du Ryzen AI Max, une catégorie à laquelle Lunar Lake n’appartient tout simplement pas.
Bien que nous ne disposions pas de données de benchmark pour le M4 Max ou le M3 Ultra pour le moment, nous disposons des résultats de tests du ‘MacBook Pro le plus puissant que nous ayons jamais testé’, le MacBook Pro 16 équipé du chipset M4 Pro.
Une Comparaison Plus Appropriée : HP ZBook 14 Ultra vs. MacBook Pro 16
Idéalement, pour une comparaison plus directe des puces et des produits, l’autre système de lancement pour l’APU Ryzen AI Max, le HP ZBook 14 Ultra, aurait été un concurrent plus approprié contre le MacBook Pro. Les ordinateurs portables haut de gamme d’Apple ont longtemps servi de référence pour les professionnels de la conception, faisant du HP ZBook 14 Ultra un sujet de test convaincant par rapport au MacBook Pro 16.
Malheureusement, nous n’avons pas encore eu l’occasion de tester le ZBook 14 Ultra G1a. Par conséquent, nous avons utilisé le Flow Z13 pour cette comparaison.
Vérification des Affirmations d’AMD avec l’Asus Zenbook S14
Nous avons conservé l’Asus Zenbook S14 équipé du processeur Intel Core Ultra 7 258V dans la comparaison pour valider les affirmations d’AMD. Comme prévu, le Zenbook S14 occupait le bas du spectre des performances par rapport aux puissances Apple et AMD.
Geekbench AI Benchmark : Une Perspective Multiplateforme
Alors que le Ryzen AI Max+ 395 du ROG Flow Z13 démontre un avantage clair en termes de performances de jeu, le M4 Pro offre une concurrence étonnamment forte dans les tâches d’IA gourmandes en GPU, comme le montre le benchmark Geekbench AI.
Bien que le benchmark Geekbench AI ait ses limites dans la mesure des performances de l’IA, il sert de benchmark multiplateforme conçu pour comparer les CPU et les GPU. Cela contraste avec les benchmarks ‘Tokens par seconde’ rapportés par AMD, qui sont plus difficiles à reproduire lors de tests indépendants.
Le Ryzen AI Max+ 395 : Une Force avec Laquelle il Faut Compter
La forte performance de l’Apple MacBook Pro 16 par rapport au Flow Z13 dans nos benchmarks ne diminue pas le fait que le Ryzen AI Max+ 395 est un chipset exceptionnellement puissant. C’est une puce polyvalente et performante qui a démontré des résultats impressionnants dans les charges de travail créatives et de jeu. Il représente une nouvelle approche de la conception des processeurs x86, et il a légitimement remporté notre prix Best-in-Show au CES 2025.
Nous avons été très impressionnés par ses performances dans le ROG Flow Z13, et nous attendons avec impatience de tester la version PRO dans le HP ZBook 14 Ultra. Nous espérons également voir AMD intégrer le Ryzen AI Max dans une gamme plus large de systèmes, offrant ainsi plus d’opportunités de comparaisons de benchmarks.
Le Besoin d’une Concurrence Plus Forte dans le Secteur des Chipsets Haut de Gamme
L’émergence de processeurs puissants comme le Ryzen AI Max+ 395 souligne le besoin continu d’une concurrence robuste sur le marché des chipsets haut de gamme. Apple Silicon, bien qu’impressionnant, pourrait certainement bénéficier de rivaux plus forts, repoussant encore plus loin les limites de la performance et de l’innovation. Les comparaisons, bien que complexes, montrent que le paysage est en train de changer et que l’architecture x86 traditionnelle évolue pour répondre aux exigences des charges de travail axées sur l’IA. L’avenir promet des confrontations encore plus intéressantes à mesure que ces technologies continuent de se développer.
Approfondissement de Domaines Spécifiques et Ajout de Plus de Détails
Examinons plus en détail certains domaines spécifiques et fournissons des informations plus nuancées :
1. La Métrique ‘Tokens par Seconde’ :
Le choix d’AMD de la métrique ‘tokens par seconde’ comme mesure principale mérite un examen plus approfondi. Bien qu’elle fournisse une mesure de la vitesse de traitement pour les modèles de langage, elle ne rend pas pleinement compte des complexités de la performance de l’IA. Des facteurs tels que la précision du modèle, la latence et l’efficacité énergétique sont tout aussi cruciaux. Un taux élevé de ‘tokens par seconde’ ne se traduit pas nécessairement par une expérience utilisateur supérieure si la sortie du modèle est inexacte ou s’il consomme une énergie excessive.
De plus, les modèles de langage spécifiques utilisés dans les tests d’AMD (DeepSeek et Phi 4) ne sont pas des benchmarks universellement adoptés. Les performances sur ces modèles pourraient ne pas être représentatives des performances sur d’autres LLM et SLM populaires. Une évaluation plus complète impliquerait un plus large éventail de modèles, reflétant diverses tâches et applications d’IA.
2. Le Rôle des Graphiques Intégrés :
L’écart de performance significatif entre le Ryzen AI Max+ 395 et l’Intel Core Ultra 7 258V est largement attribuable à la différence de capacités graphiques intégrées. La puce Ryzen est dotée d’un GPU beaucoup plus puissant, ce qui est particulièrement avantageux pour les charges de travail d’IA qui peuvent tirer parti de l’accélération GPU.
Cependant, il est important de reconnaître que les graphiques intégrés, même dans les puces haut de gamme comme le Ryzen AI Max+, ont encore des limites par rapport aux GPU discrets. Pour les tâches d’IA les plus exigeantes, une carte graphique dédiée reste la solution préférée. La comparaison met en évidence l’importance croissante des graphiques intégrés pour le traitement de l’IA, mais elle ne doit pas être interprétée comme un remplacement des GPU discrets dans tous les scénarios.
3. Le Débat x86 vs. Arm :
La comparaison entre le Ryzen AI Max+ (x86) et l’Apple M4 Pro (Arm) aborde le débat plus large entourant ces deux architectures de processeur. Alors que x86 a traditionnellement dominé le marché des PC, Arm a gagné du terrain dans les appareils mobiles et défie de plus en plus x86 dans les ordinateurs portables et même les ordinateurs de bureau.
Les processeurs Arm sont souvent vantés pour leur efficacité énergétique, tandis que les puces x86 sont généralement associées à des performances plus élevées. Cependant, les lignes deviennent de plus en plus floues. Le Ryzen AI Max+ démontre que x86 peut être adapté à des conceptions économes en énergie, tandis que les puces de la série M d’Apple ont prouvé qu’Arm peut offrir des performances impressionnantes.
Le choix entre x86 et Arm dépend en fin de compte du cas d’utilisation spécifique et des priorités. Pour les appareils ultra-portables où l’autonomie de la batterie est primordiale, Arm pourrait avoir un avantage. Pour les stations de travail hautes performances où la puissance brute est la principale préoccupation, x86 reste un concurrent sérieux. Le Ryzen AI Max+ représente un exemple convaincant de la façon dont x86 peut évoluer pour rivaliser dans le paysage en évolution.
4. L’Importance de l’Optimisation Logicielle :
Les capacités matérielles ne sont qu’une partie de l’équation. L’optimisation logicielle joue un rôle essentiel dans la maximisation des performances de l’IA. AMD et Apple investissent massivement dans des écosystèmes logiciels adaptés à leurs plateformes matérielles respectives.
La plateforme ROCm d’AMD fournit une suite d’outils et de bibliothèques pour développer et déployer des applications d’IA sur les GPU AMD. Le framework Core ML d’Apple offre des fonctionnalités similaires pour le silicium Apple. L’efficacité de ces piles logicielles peut avoir un impact significatif sur les performances réelles de l’IA.
Une comparaison équitable entre différentes plateformes matérielles devrait également tenir compte du niveau d’optimisation logicielle disponible pour chacune. Il est possible qu’une puce moins puissante surpasse une puce plus puissante si elle bénéficie d’un support logiciel supérieur.
5. Orientations Futures :
Les progrès rapides de l’IA stimulent l’innovation continue dans la conception des processeurs. Nous pouvons nous attendre à voir encore plus d’accélérateurs d’IA spécialisés intégrés dans les futures puces, brouillant davantage les frontières entre les CPU, les GPU et les unités de traitement d’IA dédiées.
La concurrence entre AMD, Intel et Apple va probablement s’intensifier, conduisant à des processeurs plus rapides, plus économes en énergie et plus performants en matière d’IA. Cette concurrence profitera en fin de compte aux consommateurs et stimulera l’adoption de l’IA dans un plus large éventail d’applications. L’évolution du matériel et des logiciels sera cruciale pour façonner l’avenir de l’informatique de l’IA. Le développement continu de nouveaux benchmarks et de nouvelles méthodologies de test sera également essentiel pour évaluer avec précision les performances de ces systèmes de plus en plus complexes. La course est lancée pour créer la solution ultime de traitement de l’IA, et les années à venir promettent des avancées passionnantes. Les améliorations constantes du traitement neuronal et du matériel d’IA dédié conduiront probablement à un changement de paradigme dans la façon dont nous interagissons avec la technologie.