Analisi Approfondita dell’Approccio di Benchmarking di AMD
La metodologia di AMD si discosta dai benchmark standard del settore. Utilizza invece una metrica di “token al secondo” per valutare come Lunar Lake e Strix Halo gestiscono vari framework AI di Large Language Model (LLM) e Small Language Model (SLM), tra cui DeepSeek e Phi 4 di Microsoft.
Come previsto, la robusta componente GPU all’interno del Ryzen AI Max+ 395 supera significativamente la più piccola grafica integrata Intel Arc 140V presente in Lunar Lake. Questo risultato non sorprende, dato che i chip Lunar Lake di Intel sono specificamente progettati per laptop AI PC ultraportatili, operanti a una soglia di potenza considerevolmente inferiore rispetto al Ryzen AI Max+. Inoltre, è irrealistico aspettarsi prestazioni GPU comparabili da un notebook ultrasottile rispetto a una macchina focalizzata sul gaming come il Flow Z13.
Un Confronto Sbilanciato?
Mentre sia l’AMD Ryzen AI Max+ 395 che la serie Intel Core Ultra 200V sono CPU x86 in grado di gestire carichi di lavoro AI, il confronto tra Zenbook S14 e ROG Flow Z13 è simile alla valutazione delle capacità di gioco dell’Asus ROG Ally X rispetto al ROG Strix Scar 18. Rappresentano dispositivi fondamentalmente diversi, che incorporano hardware distinti e progettati per casi d’uso completamente diversi.
Vale anche la pena notare che AMD offre già un concorrente diretto a Lunar Lake nelle sue serie Strix Point e Krackan Point Ryzen AI 300.
Convalida delle Affermazioni di AMD e Introduzione di Apple nel Mix
A causa dell’assenza di test standardizzati e numeri di punteggio concreti nei benchmark delle prestazioni di AMD, abbiamo confrontato i loro risultati con i nostri benchmark di laboratorio.
L’affermazione di AMD del “processore x86 più potente per LLM” è valida per Strix Halo. Tuttavia, è fondamentale riconoscere che Strix Halo si discosta dal design convenzionale delle CPU mobili. Condivide più somiglianze con l’M4 Max o l’M3 Ultra basati su Arm di Apple. Questo crea un confronto tra x86 e Arm, in cui i chipset di fascia alta di Apple rientrano in una classe di CPU comparabile a quella del Ryzen AI Max, una categoria in cui Lunar Lake semplicemente non appartiene.
Anche se al momento non disponiamo di dati di benchmark per l’M4 Max o l’M3 Ultra, disponiamo dei risultati dei test del “laptop Apple più potente che abbiamo mai testato”, il MacBook Pro 16 dotato del chipset M4 Pro.
Un Confronto Più Appropriato: HP ZBook 14 Ultra vs. MacBook Pro 16
Idealmente, per un confronto più diretto tra chip e prodotti, l’altro sistema di lancio per l’APU Ryzen AI Max, l’HP ZBook 14 Ultra, sarebbe stato un contendente più adatto contro il MacBook Pro. I laptop premium di Apple sono stati a lungo un punto di riferimento per i professionisti del design, rendendo l’HP ZBook 14 Ultra un soggetto di prova interessante contro il MacBook Pro 16.
Sfortunatamente, non abbiamo ancora avuto l’opportunità di testare lo ZBook 14 Ultra G1a. Di conseguenza, abbiamo utilizzato il Flow Z13 per questo confronto.
Verifica delle Affermazioni di AMD con l’Asus Zenbook S14
Abbiamo mantenuto l’Asus Zenbook S14 alimentato da Intel Core Ultra 7 258V nel confronto per convalidare le affermazioni di AMD. Come previsto, lo Zenbook S14 ha occupato la fascia bassa dello spettro delle prestazioni rispetto ai potenti Apple e AMD.
Geekbench AI Benchmark: Una Prospettiva Multipiattaforma
Mentre il Ryzen AI Max+ 395 nel ROG Flow Z13 dimostra un chiaro vantaggio nelle prestazioni di gioco, l’M4 Pro offre una concorrenza sorprendentemente forte nelle attività AI ad alta intensità di GPU, come evidenziato dal benchmark Geekbench AI.
Sebbene il benchmark Geekbench AI abbia i suoi limiti nella misurazione delle prestazioni AI, funge da benchmark multipiattaforma progettato per confrontare CPU e GPU. Ciò è in contrasto con i benchmark “Token al secondo” riportati da AMD, che sono più difficili da replicare in test indipendenti.
Il Ryzen AI Max+ 395: Una Forza da Non Sottovalutare
La forte prestazione dell’Apple MacBook Pro 16 contro il Flow Z13 nei nostri benchmark non sminuisce il fatto che il Ryzen AI Max+ 395 sia un chipset eccezionalmente potente. È un chip versatile e ad alte prestazioni che ha dimostrato risultati impressionanti sia nei carichi di lavoro creativi che in quelli di gioco. Rappresenta un nuovo approccio alla progettazione dei processori x86 e ha giustamente ottenuto il nostro premio Best-in-Show al CES 2025.
Siamo rimasti profondamente colpiti dalle sue prestazioni nel ROG Flow Z13 e attendiamo con impazienza di testare la versione PRO nell’HP ZBook 14 Ultra. Speriamo anche di vedere AMD integrare il Ryzen AI Max in una gamma più ampia di sistemi, offrendo maggiori opportunità per confronti di benchmark.
La Necessità di una Maggiore Concorrenza nel Settore dei Chipset di Fascia Alta
L’emergere di processori potenti come il Ryzen AI Max+ 395 evidenzia la continua necessità di una forte concorrenza nel mercato dei chipset di fascia alta. Apple Silicon, sebbene impressionante, potrebbe certamente trarre vantaggio da rivali più forti, spingendo i confini delle prestazioni e dell’innovazione ancora più in là. I confronti, sebbene complessi, mostrano che il panorama sta cambiando e l’architettura x86 tradizionale si sta evolvendo per soddisfare le esigenze dei carichi di lavoro basati sull’intelligenza artificiale. Il futuro promette confronti ancora più interessanti man mano che queste tecnologie continuano a svilupparsi.
Approfondimenti su Aree Specifiche e Aggiunta di Maggiori Dettagli
Approfondiamo alcune aree specifiche e forniamo approfondimenti più dettagliati:
1. La Metrica “Token al Secondo”:
La scelta di AMD di “token al secondo” come metrica primaria merita un ulteriore esame. Sebbene fornisca una misura della velocità di elaborazione per i modelli linguistici, non cattura completamente le complessità delle prestazioni dell’IA. Fattori come l’accuratezza del modello, la latenza e l’efficienza energetica sono altrettanto cruciali. Un’elevata velocità di “token al secondo” non si traduce necessariamente in un’esperienza utente superiore se l’output del modello è impreciso o se consuma energia eccessiva.
Inoltre, i modelli linguistici specifici utilizzati nei test di AMD (DeepSeek e Phi 4) non sono benchmark universalmente adottati. Le prestazioni su questi modelli potrebbero non essere rappresentative delle prestazioni su altri LLM e SLM popolari. Una valutazione più completa coinvolgerebbe una gamma più ampia di modelli, riflettendo diverse attività e applicazioni AI.
2. Il Ruolo della Grafica Integrata:
Il significativo divario di prestazioni tra il Ryzen AI Max+ 395 e l’Intel Core Ultra 7 258V è in gran parte attribuibile alla differenza nelle capacità grafiche integrate. Il chip Ryzen vanta una GPU molto più potente, particolarmente vantaggiosa per i carichi di lavoro AI che possono sfruttare l’accelerazione GPU.
Tuttavia, è importante riconoscere che la grafica integrata, anche in chip di fascia alta come il Ryzen AI Max+, ha ancora dei limiti rispetto alle GPU discrete. Per le attività AI più impegnative, una scheda grafica dedicata rimane la soluzione preferita. Il confronto evidenzia la crescente importanza della grafica integrata per l’elaborazione AI, ma non dovrebbe essere interpretato come una sostituzione delle GPU discrete in tutti gli scenari.
3. Il Dibattito x86 vs. Arm:
Il confronto tra il Ryzen AI Max+ (x86) e l’Apple M4 Pro (Arm) tocca il più ampio dibattito che circonda queste due architetture di processori. Mentre x86 ha tradizionalmente dominato il mercato dei PC, Arm ha guadagnato una notevole trazione nei dispositivi mobili e sta sfidando sempre più x86 nei laptop e persino nei desktop.
I processori Arm sono spesso pubblicizzati per la loro efficienza energetica, mentre i chip x86 sono generalmente associati a prestazioni più elevate. Tuttavia, i confini stanno diventando sempre più sfumati. Il Ryzen AI Max+ dimostra che x86 può essere adattato per progetti efficienti dal punto di vista energetico, mentre i chip della serie M di Apple hanno dimostrato che Arm può offrire prestazioni impressionanti.
La scelta tra x86 e Arm dipende in ultima analisi dal caso d’uso specifico e dalle priorità. Per i dispositivi ultraportatili in cui la durata della batteria è fondamentale, Arm potrebbe avere un vantaggio. Per le workstation ad alte prestazioni in cui la potenza pura è la preoccupazione principale, x86 rimane un forte contendente. Il Ryzen AI Max+ rappresenta un esempio convincente di come x86 può evolversi per competere nel panorama in evoluzione.
4. L’Importanza dell’Ottimizzazione del Software:
Le capacità hardware sono solo una parte dell’equazione. L’ottimizzazione del software svolge un ruolo fondamentale nel massimizzare le prestazioni dell’IA. Sia AMD che Apple investono molto in ecosistemi software su misura per le rispettive piattaforme hardware.
La piattaforma ROCm di AMD fornisce una suite di strumenti e librerie per lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni AI su GPU AMD. Il framework Core ML di Apple offre funzionalità simili per il silicio Apple. L’efficacia di questi stack software può influire in modo significativo sulle prestazioni AI nel mondo reale.
Un confronto equo tra diverse piattaforme hardware dovrebbe anche considerare il livello di ottimizzazione software disponibile per ciascuna. È possibile che un chip meno potente possa superare uno più potente se beneficia di un supporto software superiore.
5. Direzioni Future:
I rapidi progressi nell’IA stanno guidando la continua innovazione nella progettazione dei processori. Possiamo aspettarci di vedere acceleratori AI ancora più specializzati integrati nei chip futuri, offuscando ulteriormente i confini tra CPU, GPU e unità di elaborazione AI dedicate.
La concorrenza tra AMD, Intel e Apple probabilmente si intensificherà, portando a processori più veloci, più efficienti dal punto di vista energetico e più capaci di AI. Questa concorrenza andrà a vantaggio dei consumatori e guiderà l’adozione dell’IA in una gamma più ampia di applicazioni. L’evoluzione sia dell’hardware che del software sarà cruciale nel plasmare il futuro dell’informatica AI. Il continuo sviluppo di nuovi benchmark e metodologie di test sarà anche essenziale per valutare accuratamente le prestazioni di questi sistemi sempre più complessi. La corsa è iniziata per creare la soluzione di elaborazione AI definitiva e i prossimi anni promettono progressi entusiasmanti.
I continui miglioramenti nell’elaborazione neurale e nell’hardware AI dedicato porteranno probabilmente a un cambio di paradigma nel modo in cui interagiamo con la tecnologia.