ਸਿਰ-ਤੋਂ-ਸਿਰ: Ryzen AI Max+ 395 ਬਨਾਮ Core Ultra 7 258V
Ryzen AI Max+ 395 ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, AMD ਨੇ ਕਈ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ, ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ Intel ਦੇ Core Ultra 7 258V (Arc 140V ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਨਾਲ ਲੈਸ) ਨਾਲ ਕੀਤੀ। ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਅਤੇ LLM ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ DeepSeek R1 ਅਤੇ Llama ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਮੈਮੋਰੀ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨਾਂ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਨੋਟ:
ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਕਾਰ 16GB ‘ਤੇ ਸੀਮਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਇਹ ਰੁਕਾਵਟ Lunar Lake-ਸੰਚਾਲਿਤ ਲੈਪਟਾਪਾਂ ਦੀਆਂ ਮੈਮੋਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ 32GB ਮੈਮੋਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਵਰਤੇ ਗਏ ਟੈਸਟ ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਸਨ:
- Ryzen AI Max+ 395: 64GB ਮੈਮੋਰੀ ਵਾਲਾ Asus ROG Flow Z13.
- Core Ultra 7 258V: 32GB ਮੈਮੋਰੀ ਵਾਲਾ Asus Zenbook S14.
DeepSeek R1 ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ: ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲੀਡ
DeepSeek R1 ਬੈਂਚਮਾਰਕਸ ਵਿੱਚ, Ryzen ਚਿੱਪ ਨੇ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਲੀਡ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। ਨਤੀਜੇ, ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪੇ ਗਏ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਨ:
- Distill Qwen 1.5b: Intel ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 2.1 ਗੁਣਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼।
- Distill Qwen 7b: 2.2 ਗੁਣਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼।
- Distill Llama 8b: 2.1 ਗੁਣਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼।
- Distill Qwen 14b: 2.2 ਗੁਣਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼।
Phi 4 ਅਤੇ Llama 3.2 ਬੈਂਚਮਾਰਕ: ਦਬਦਬਾ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ
Ryzen AI Max+ 395 ਨੇ Phi 4 ਅਤੇ Llama 3.2 ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ Core Ultra 7 258V ਨੂੰ ਪਛਾੜਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਿਆ:
- Phi 4 Mini Instruct 3.8b: 2.1 ਗੁਣਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼।
- Phi 4 14b: 2.2 ਗੁਣਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼।
- Llama 3.2 3b Instruct: 2.1 ਗੁਣਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼।
ਪਹਿਲੇ ਟੋਕਨ ਦਾ ਸਮਾਂ: ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕ
AMD ਨੇ ‘ਪਹਿਲੇ ਟੋਕਨ ਦੇ ਸਮੇਂ’ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ‘ਤੇ ਵੀ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੂਚਕ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕਸ ਵਿੱਚ, Ryzen AI Max+ 395 ਨੇ ਹੋਰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲੀਡਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ:
- DeepSeek R1 Distill Qwen 14b: 12.2 ਗੁਣਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼।
- ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ Zen 5 ਚਿੱਪ ਦਾ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਲਾਭ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸੀ (Phi 4 Mini Instruct 3.8b ਅਤੇ Llama 3.2 3b Instruct), AMD ਚਿੱਪ ਨੇ ਅਜੇ ਵੀ Core Ultra 7 258V ਨਾਲੋਂ 4x ਸਪੀਡ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ।
AI ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲ: ਲੀਡ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਣਾ
Ryzen AI Max+ 395 ਦਾ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਬਦਬਾ AI ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਦੁਬਾਰਾ ‘ਪਹਿਲੇ ਟੋਕਨ ਦੇ ਸਮੇਂ’ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ:
- IBM Granite Vision 3.2 2B: 258V ਨਾਲੋਂ 7 ਗੁਣਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼।
- Google Gemma 3.4b: 4.6 ਗੁਣਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼।
- Google Gemma 3 12b: 6 ਗੁਣਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼।
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਫਾਇਦੇ: ਉੱਤਮ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਸਰੋਤ
AMD ਦੇ Ryzen AI Max+ 395 ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਕਈ ਮੁੱਖ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ:
- ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ: Ryzen AI Max CPU ਦੇ ਅੰਦਰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਚਿੱਪ 40 RDNA 3.5 ਕੰਪਿਊਟ ਯੂਨਿਟਾਂ (CUs) ਦਾ ਮਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਖਰੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਹੱਲਾਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਉੱਚ ਕੋਰ ਗਿਣਤੀ: Ryzen AI Max+ 395 ਵਿੱਚ Core Ultra 7 258V ਨਾਲੋਂ ਅੱਠ ਹੋਰ CPU ਕੋਰ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।
- ਕੌਂਫਿਗਰੇਬਲ TDP: Ryzen ਚਿੱਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉੱਚ ਕੌਂਫਿਗਰੇਬਲ TDP (ਥਰਮਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪਾਵਰ) ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 120W ਤੱਕ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਹੈੱਡਰੂਮ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਵਿਚਾਰ:
ਇਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ Ryzen AI Max+ 395, Core Ultra 7 258V ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਾਵਰ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਅਧਿਕਤਮ ਟਰਬੋ ਪਾਵਰ 37W ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਅੰਤਰ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਦੋਵੇਂ ਚਿਪਸ ਇੱਕੋ ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਤਲੇ ਅਤੇ ਹਲਕੇ ਲੈਪਟਾਪ PC ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਅੱਗੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ: NVIDIA ਦੀ RTX 50-ਸੀਰੀਜ਼ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ
ਮੋਬਾਈਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ AMD ਦੇ ਨਵੇਂ ਮੋਬਾਈਲ APUs ਲਈ ਅਗਲੀ ਚੁਣੌਤੀ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ NVIDIA ਦੀ RTX 50-ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਮੋਬਾਈਲ GPUs ਤੋਂ ਆਵੇਗੀ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ RTX 50 ਸੀਰੀਜ਼ ਗੇਮਿੰਗ ਲੈਪਟਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ GPUs ਦੇ ਲਾਂਚ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਅਤੇ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਫਾਰਮ ਫੈਕਟਰ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਕੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ AMD ਦੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਨਗੇ।
ਵੱਖਰੇ GPUs ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਕੇਤ:
ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, AMD ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ NVIDIA ਦੇ RTX 4090 ਲੈਪਟਾਪ GPU ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ Ryzen AI Max+ 395 ਦੀ ਉੱਤਮ AI ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਬਾਰੇ ਦਾਅਵੇ ਕਰ ਚੁੱਕਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਖਰੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਵੀ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਬਿਆਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਬਿਆਨ ਹੈ ਜੋ ਸੁਤੰਤਰ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰੇਗਾ।
ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨਾ
ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਡੇਟਾ AI ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ‘ਤੇ AMD ਦੇ ਫੋਕਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤਸਵੀਰ ਪੇਂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਆਧੁਨਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਵਧ ਰਹੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLMs):
DeepSeek R1 ਅਤੇ Llama ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਦੋ ਪ੍ਰਮੁੱਖ LLMs, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ Ryzen AI Max+ 395 ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ‘ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਟੋਕਨ’ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਮਾਪ ਹੈ, ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਕਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਭਾਸ਼ਾ-ਆਧਾਰਿਤ ਇਨਪੁਟਸ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ:
ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ‘ਡਿਸਟਿਲ’ ਸੰਸਕਰਣਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ Distill Qwen 1.5b) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਛੋਟੇ, ਤੇਜ਼ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪਾਵਰ ਦੀ ਖਪਤ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
Phi 4 ਅਤੇ Llama 3.2:
Phi 4 ਅਤੇ Llama 3.2 ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਆਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿੱਪ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪਹਿਲੇ ਟੋਕਨ ਦਾ ਸਮਾਂ (TTFT):
‘ਪਹਿਲੇ ਟੋਕਨ ਦੇ ਸਮੇਂ’ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ। TTFT ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ AI ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਵਾਬ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਘੱਟ TTFT ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਅਨੁਵਾਦ, ਅਤੇ ਕੋਡ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
AI ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲ:
AI ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ (IBM Granite Vision ਅਤੇ Google Gemma) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ Ryzen AI Max+ 395 ਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕਸ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸਿਰਫ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਚਿੱਪ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦਾ ਮਹੱਤਵ
AMD ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਫੈਸਲੇ ਦੇਖੇ ਗਏ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅੰਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ (RDNA 3.5):
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਯੂਨਿਟ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਝ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, RDNA 3.5 ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ Ryzen AI Max+ 395 AI ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। 40 CUs ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕੋਰ ਗਿਣਤੀ:
ਉੱਚ ਕੋਰ ਗਿਣਤੀ (Core Ultra 7 258V ਨਾਲੋਂ ਅੱਠ ਹੋਰ ਕੋਰ) ਮਲਟੀਥ੍ਰੈੱਡਡ ਵਰਕਲੋਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਫਾਇਦਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਕਸਰ GPU ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, CPU ਅਜੇ ਵੀ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕੁਝ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕੌਂਫਿਗਰੇਬਲ TDP:
ਉੱਚ TDP ਪਾਵਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਉੱਚ ਪਾਵਰ ਦੀ ਖਪਤ ਹੈ, ਇਹ ਚਿੱਪ ਨੂੰ ਉੱਚ ਘੜੀ ਦੀ ਗਤੀ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ AI ਵਰਕਲੋਡ ਦੀ ਮੰਗ ਵਿੱਚ। TDP ਨੂੰ 120W ਤੱਕ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ Core Ultra 7 258V ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸੀਮਤ 37W ਅਧਿਕਤਮ ਟਰਬੋ ਪਾਵਰ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦੇਖੇ ਗਏ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਲੀਡਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹੈ।
ਮੋਬਾਈਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲੈਂਡਸਕੇਪ: ਇੱਕ ਬਦਲਦਾ ਜੰਗੀ ਮੈਦਾਨ
ਮੋਬਾਈਲ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ AMD ਅਤੇ Intel ਵਿਚਕਾਰ ਮੁਕਾਬਲਾ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਦੋਵਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। Lunar Lake ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੇ Intel ਦੇ ਪਾਵਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ, ਜਦੋਂ ਕਿ AMD ਦਾ Ryzen AI Max+ 395 ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ AI ਵਰਕਲੋਡ ਵਿੱਚ।
NVIDIA ਦੀ RTX 50-ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਮੋਬਾਈਲ GPUs ਨਾਲ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਲੜਾਈ AMD ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਟੈਸਟ ਹੋਵੇਗੀ। ਜਦੋਂ ਕਿ NVIDIA ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਦੇ ਮੋਬਾਈਲ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਮਾਰਕੀਟ ‘ਤੇ ਹਾਵੀ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਅਤੇ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ AMD ਦੀਆਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਦਾਅਵੇਦਾਰ ਵਜੋਂ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। NVIDIA ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਮੁੱਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ AMD ਨੂੰ ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫਾਇਦਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।
RTX 4090 ਲੈਪਟਾਪ GPU ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਉੱਤਮ AI ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੇ ਦਾਅਵੇ ਦਲੇਰ ਹਨ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਸਾਬਤ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਗੇ। ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦੇਵੇਗਾ ਕਿ AMD ਦਾ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੱਲ ਕੁਝ AI-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਹੱਲਾਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਹੋਵੇਗੀ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। AI ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਕਿ ਉਦਯੋਗ ਕਿਸ ਦਿਸ਼ਾ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਵਧਦੀ ਰਹੇਗੀ।