हेड-टू-हेड: Ryzen AI Max+ 395 वि. Core Ultra 7 258V
Ryzen AI Max+ 395 ची क्षमता दर्शवण्यासाठी, AMD ने Intel च्या Core Ultra 7 258V (Arc 140V ग्राफिक्ससह सुसज्ज) विरुद्ध चाचण्यांची मालिका आयोजित केली. बेंचमार्क विविध लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLMs) आणि LLM कॉन्फिगरेशनवर केंद्रित होते, ज्यात DeepSeek R1 आणि Llama सारख्या प्रमुख मॉडेल्सचा समावेश होता.
मेमरी कॉन्फिगरेशनवर टीप:
योग्य तुलना सुनिश्चित करण्यासाठी, मॉडेलचा आकार 16GB पर्यंत मर्यादित करण्यात आला होता. Lunar Lake-चालित लॅपटॉपच्या मेमरी मर्यादा लक्षात घेऊन ही मर्यादा लागू करण्यात आली होती, जे सध्या जास्तीत जास्त 32GB मेमरीसह उपलब्ध आहेत. वापरलेल्या चाचणी प्रणाली खालीलप्रमाणे होत्या:
- Ryzen AI Max+ 395: 64GB मेमरीसह Asus ROG Flow Z13.
- Core Ultra 7 258V: 32GB मेमरीसह Asus Zenbook S14.
DeepSeek R1 कामगिरी: एक महत्त्वपूर्ण आघाडी
DeepSeek R1 बेंचमार्क मध्ये, Ryzen चिप ने प्रभावी आघाडी दर्शविली. निकाल, प्रति सेकंद टोकनमध्ये मोजले गेले, ते खालीलप्रमाणे होते:
- Distill Qwen 1.5b: इंटेलच्या तुलनेत 2.1 पट वेगवान.
- Distill Qwen 7b: 2.2 पट वेगवान.
- Distill Llama 8b: 2.1 पट वेगवान.
- Distill Qwen 14b: 2.2 पट वेगवान.
Phi 4 आणि Llama 3.2 बेंचमार्क: वर्चस्व राखणे
Ryzen AI Max+ 395 ने Phi 4 आणि Llama 3.2 मॉडेल्स वापरून केलेल्या चाचण्यांमध्ये Core Ultra 7 258V ला मागे टाकले:
- Phi 4 Mini Instruct 3.8b: 2.1 पट वेगवान.
- Phi 4 14b: 2.2 पट वेगवान.
- Llama 3.2 3b Instruct: 2.1 पट वेगवान.
पहिल्या टोकनसाठी वेळ: एक महत्त्वाचे मेट्रिक
AMD ने ‘टाइम टू द फर्स्ट टोकन’ मेट्रिकवर देखील लक्ष केंद्रित केले, जे AI ऍप्लिकेशन्समध्ये प्रतिसादात्मकतेचे एक महत्त्वपूर्ण सूचक आहे. या बेंचमार्क मध्ये, Ryzen AI Max+ 395 ने आणखी भरीव आघाडी दर्शविली:
- DeepSeek R1 Distill Qwen 14b: 12.2 पट वेगवान.
- ज्या परिस्थितीत Zen 5 चिपचा परफॉर्मन्स फायदा सर्वात कमी होता (Phi 4 Mini Instruct 3.8b आणि Llama 3.2 3b Instruct), तरीही AMD चिप ने Core Ultra 7 258V पेक्षा 4x वेगाची आघाडी राखली.
AI व्हिजन मॉडेल्स: आघाडीचा विस्तार
Ryzen AI Max+ 395 चे परफॉर्मन्स वर्चस्व AI व्हिजन मॉडेल्सपर्यंत विस्तारित झाले, पुन्हा ‘टाइम टू द फर्स्ट टोकन’ बेंचमार्किंग दृष्टिकोन वापरून:
- IBM Granite Vision 3.2 2B: 258V पेक्षा 7 पट वेगवान.
- Google Gemma 3.4b: 4.6 पट वेगवान.
- Google Gemma 3 12b: 6 पट वेगवान.
आर्किटेक्चरल फायदे: उत्कृष्ट कामगिरीचे स्रोत
AMD च्या Ryzen AI Max+ 395 द्वारे दर्शविलेले प्रभावी परफॉर्मन्स आकडे मुख्यत्वे अनेक प्रमुख आर्किटेक्चरल फायद्यांमुळे आहेत:
- शक्तिशाली इंटिग्रेटेड ग्राफिक्स: Ryzen AI Max CPU मधील इंटिग्रेटेड ग्राफिक्स चिप 40 RDNA 3.5 कंप्यूट युनिट्स (CUs) सह येते, जे स्वतंत्र ग्राफिक्स सोल्यूशन्सच्या प्रतिस्पर्धी कामगिरी प्रदान करते.
- उच्च कोर संख्या: Ryzen AI Max+ 395 मध्ये Core Ultra 7 258V पेक्षा आठ अधिक CPU कोर आहेत, जे वर्धित प्रक्रिया क्षमतांमध्ये योगदान देतात.
- कॉन्फिगर करण्यायोग्य TDP: Ryzen चिपमध्ये 120W पर्यंत रेट केलेले लक्षणीय उच्च कॉन्फिगर करण्यायोग्य TDP (थर्मल डिझाइन पॉवर) आहे, जे अधिक परफॉर्मन्स हेडरूमसाठी परवानगी देते.
वीज वापराच्या विचाराधीन बाबी:
हे कबूल करणे महत्त्वाचे आहे की Ryzen AI Max+ 395, Core Ultra 7 258V पेक्षा लक्षणीयरीत्या अधिक वीज वापरते, ज्याची कमाल टर्बो पॉवर 37W आहे. तथापि, हा फरक असूनही, दोन्ही चिप्स एकाच मार्केट विभागाला लक्ष्य करतात आणि थिन-अँड-लाइट लॅपटॉप PC साठी डिझाइन केलेले आहेत.
पुढे पाहताना: NVIDIA च्या RTX 50-सिरीजसह स्पर्धा
मोबाइल कम्प्युटिंग लँडस्केप सतत विकसित होत आहे, आणि AMD च्या नवीन मोबाइल APUs समोरील पुढील आव्हान NVIDIA च्या RTX 50-सिरीज मोबाइल GPUs कडून येण्याची शक्यता आहे. आगामी RTX 50 सिरीज गेमिंग लॅपटॉपमध्ये या GPUs च्या लाँचसाठी संभाव्य पुरवठा साखळी समस्या आणि विलंबांबद्दल अहवाल असले तरी, ते निःसंशयपणे फॉर्म फॅक्टरमधील फरकांकडे दुर्लक्ष करून, कच्च्या कार्यक्षमतेच्या बाबतीत AMD चे प्राथमिक स्पर्धा असतील.
स्वतंत्र GPUs विरुद्ध प्रारंभिक संकेत:
विशेष म्हणजे, AMD ने आधीच Ryzen AI Max+ 395 च्या NVIDIA च्या RTX 4090 लॅपटॉप GPU च्या तुलनेत उत्कृष्ट AI कार्यक्षमतेबद्दल दावे केले आहेत, जे स्वतंत्र ग्राफिक्स सोल्यूशन्स विरूद्ध देखील मजबूत स्पर्धात्मक स्थिती दर्शवते. हे एक पूर्व-रिक्त विधान आहे, आणि जे स्वतंत्र पुनरावलोकनांची वाट पाहत आहेत त्यांना खूप उत्साहित करेल.
बेंचमार्क निकालांमध्ये अधिक खोलवर जाणे
प्रदान केलेला बेंचमार्क डेटा AMD च्या AI कार्यक्षमतेवर लक्ष केंद्रित केल्याचे स्पष्ट चित्र रंगवतो. मॉडेल्स आणि कॉन्फिगरेशनची निवड आधुनिक कम्प्युटिंग कार्यांमध्ये कार्यक्षम आणि प्रतिसादात्मक AI प्रक्रियेचे वाढते महत्त्व अधोरेखित करते.
लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLMs):
DeepSeek R1 आणि Llama चा वापर, दोन प्रमुख LLMs, Ryzen AI Max+ 395 ची जटिल नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया कार्ये हाताळण्याची क्षमता दर्शविते. ‘टोकन्स प्रति सेकंद’ मेट्रिक या क्षेत्रातील कार्यक्षमतेचे एक मानक माप आहे, जे प्रोसेसर किती लवकर मजकूर तयार करू शकतो किंवा भाषा-आधारित इनपुटवर प्रक्रिया करू शकतो हे दर्शविते.
डिस्टिलेशन:
मॉडेल्सच्या ‘डिस्टिल’ आवृत्त्यांचा (उदा. Distill Qwen 1.5b) समावेश मॉडेल कार्यक्षमतेवर लक्ष केंद्रित करतो. डिस्टिलेशन हे मोठ्या मॉडेल्सच्या लहान, जलद आवृत्त्या तयार करण्यासाठी वापरले जाणारे तंत्र आहे, तरीही त्यांची अचूकता टिकवून ठेवते. हे विशेषतः मोबाइल उपकरणांसाठी संबंधित आहे जेथे वीज वापर आणि मेमरी मर्यादा गंभीर आहेत.
Phi 4 आणि Llama 3.2:
Phi 4 आणि Llama 3.2 मॉडेल्सचा समावेश चिपच्या विविध AI आर्किटेक्चर्स आणि मॉडेल आकारांमधील कार्यक्षमतेवर व्यापक दृष्टिकोन प्रदान करतो.
टाइम टू फर्स्ट टोकन (TTFT):
‘टाइम टू द फर्स्ट टोकन’ वर दिलेला जोर विशेषतः उल्लेखनीय आहे. TTFT वापरकर्त्याच्या इनपुट आणि AI मॉडेलच्या प्रारंभिक प्रतिसादात विलंब मोजतो. कमी TTFT अधिक प्रतिसादात्मक आणि संवादात्मक वापरकर्ता अनुभव दर्शवतो, जो चॅटबॉट्स, रिअल-टाइम भाषांतर आणि कोड पूर्ण करणे यासारख्या ऍप्लिकेशन्ससाठी महत्त्वपूर्ण आहे.
AI व्हिजन मॉडेल्स:
AI व्हिजन मॉडेल्सचा (IBM Granite Vision आणि Google Gemma) समावेश Ryzen AI Max+ 395 ची बहुमुखी प्रतिभा दर्शवितो. ही मॉडेल्स प्रतिमा ओळखणे, ऑब्जेक्ट शोधणे आणि व्हिडिओ विश्लेषण यासारख्या कार्यांसाठी वापरली जातात. या बेंचमार्क मधील मजबूत कार्यप्रदर्शन केवळ भाषा प्रक्रियेच्या पलीकडे असलेल्या ऍप्लिकेशन्ससाठी चिपची योग्यता दर्शवते.
आर्किटेक्चरल फायद्यांचे महत्त्व
AMD चे आर्किटेक्चरल निर्णय पाहिलेल्या कार्यक्षमतेतील फरकांमध्ये महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावतात.
इंटिग्रेटेड ग्राफिक्स (RDNA 3.5):
शक्तिशाली इंटिग्रेटेड ग्राफिक्स युनिट एक महत्त्वाचा फरक आहे. पारंपारिक इंटिग्रेटेड ग्राफिक्स सोल्यूशन्सच्या विपरीत, जे अनेकदा मागणी असलेल्या वर्कलोडसह संघर्ष करतात, RDNA 3.5 आर्किटेक्चर कार्यक्षमतेत लक्षणीय वाढ प्रदान करते, ज्यामुळे Ryzen AI Max+ 395 AI कार्ये अधिक प्रभावीपणे हाताळण्यास सक्षम होते. 40 CUs एक महत्त्वपूर्ण गणना क्षमता दर्शवतात.
कोर संख्या:
उच्च कोर संख्या (Core Ultra 7 258V पेक्षा आठ अधिक कोर) मल्टीथ्रेडेड वर्कलोडमध्ये सामान्य फायदा प्रदान करते. AI प्रक्रिया अनेकदा GPU वर जास्त अवलंबून असते, तरीही CPU कार्ये व्यवस्थापित करण्यात आणि गणनेच्या विशिष्ट पैलूंवर प्रक्रिया करण्यात भूमिका बजावते.
कॉन्फिगर करण्यायोग्य TDP:
उच्च TDP पॉवर व्यवस्थापनात अधिक लवचिकतेसाठी परवानगी देते. याचा अर्थ जास्त वीज वापर असला तरी, ते चिपला उच्च क्लॉक स्पीडवर ऑपरेट करण्यास आणि विशेषत: मागणी असलेल्या AI वर्कलोडमध्ये, जास्त कालावधीसाठी कार्यप्रदर्शन टिकवून ठेवण्यास सक्षम करते. TDP ला 120W पर्यंत कॉन्फिगर करण्याची क्षमता Core Ultra 7 258V च्या अधिक मर्यादित 37W कमाल टर्बो पॉवरवर महत्त्वपूर्ण फायदा प्रदान करते. हे पाहिलेले कार्यप्रदर्शन साध्य करण्यासाठी एक महत्त्वपूर्ण घटक आहे.
मोबाइल कम्प्युटिंग लँडस्केप: एक बदलणारे रणांगण
मोबाइल क्षेत्रात AMD आणि Intel मधील स्पर्धा अलिकडच्या वर्षांत तीव्र झाली आहे, दोन्ही कंपन्या कार्यक्षमता आणि कार्यक्षमतेच्या सीमांना पुढे ढकलत आहेत. Lunar Lake ची ओळख Intel च्या पॉवर कार्यक्षमतेवर लक्ष केंद्रित करते, तर AMD चे Ryzen AI Max+ 395 विशेषतः AI वर्कलोडमध्ये कार्यक्षमतेला प्राधान्य देते.
NVIDIA च्या RTX 50-सिरीज मोबाइल GPUs सोबतची आगामी लढाई AMD साठी एक महत्त्वपूर्ण चाचणी असेल. NVIDIA ने पारंपारिकपणे उच्च-श्रेणी मोबाइल ग्राफिक्स मार्केटवर वर्चस्व गाजवले असले तरी, AMD ची इंटिग्रेटेड ग्राफिक्स आणि AI प्रक्रिया क्षमतांमधील प्रगती त्यास एक मजबूत स्पर्धक म्हणून स्थान देते. NVIDIA ला भेडसावणाऱ्या पुरवठा साखळीतील समस्यांमुळे AMD ला उपलब्धता आणि बाजारातील प्रवेशाच्या दृष्टीने संभाव्य फायदा मिळू शकतो.
RTX 4090 लॅपटॉप GPU विरुद्ध उत्कृष्ट AI कार्यक्षमतेचे दावे ठळक आहेत, परंतु ते सिद्ध झाल्यास, ते स्पर्धात्मक लँडस्केपमध्ये महत्त्वपूर्ण बदल दर्शवतील. हे सूचित करेल की AMD चे इंटिग्रेटेड सोल्युशन विशिष्ट AI-केंद्रित ऍप्लिकेशन्समध्ये स्वतंत्र ग्राफिक्स सोल्यूशन्सशी स्पर्धा करू शकते आणि संभाव्यतः त्यांना मागे टाकू शकते. ही एक मोठी उपलब्धी असेल आणि मोबाइल कम्प्युटिंगच्या भविष्यासाठी त्याचे महत्त्वपूर्ण परिणाम होऊ शकतात. AI कार्यक्षमतेवर दिलेला जोर हे उद्योगाच्या दिशेने वाटचाल करत असल्याचे स्पष्ट संकेत आहे. जसजसे AI दैनंदिन ऍप्लिकेशन्समध्ये अधिकाधिक एकत्रित होत आहे, तसतसे या वर्कलोड्सना कार्यक्षमतेने आणि प्रभावीपणे हाताळू शकणाऱ्या प्रोसेसरची मागणी वाढतच जाईल.