Zaskakujące Starcie: AMD Ryzen AI Max+ 395 kontra Apple M4 Pro
Firma AMD niedawno opublikowała wyniki testów wydajności AI, prezentując swój potężny chipset Ryzen AI Max+ 395, który znajduje się w Asus ROG Flow Z13 (2025). Te benchmarki zestawiają układ Ryzen z procesorem Intel Core Ultra 7 258V, zastosowanym w Asus Zenbook S14 (UX5406). Nic dziwnego, że procesor Intel Lunar Lake średniej klasy miał trudności z dorównaniem czystej mocy APU Ryzen AI Max Strix Halo, szczególnie w zadaniach AI zorientowanych na GPU.
Jednak te porównania koncentrowały się wyłącznie na rywalizacji AMD-Intel, pomijając bardziej istotnego konkurenta: Apple. Aby zapewnić bardziej kompleksową perspektywę, przeprowadziliśmy szczegółową analizę, porównując te procesory z krzemem Apple.
Głębsze Spojrzenie na Metodologię Testowania AMD
Metodologia AMD odbiega od standardowych benchmarków branżowych. Zamiast tego wykorzystuje metrykę ‘tokenów na sekundę’, aby ocenić, jak Lunar Lake i Strix Halo radzą sobie z różnymi frameworkami AI, w tym Large Language Model (LLM) i Small Language Model (SLM), takimi jak DeepSeek i Phi 4 firmy Microsoft.
Zgodnie z oczekiwaniami, solidny komponent GPU w Ryzen AI Max+ 395 znacznie przewyższa mniejszą zintegrowaną grafikę Intel Arc 140V znajdującą się w Lunar Lake. Ten wynik nie jest zaskakujący, biorąc pod uwagę, że układy Intel Lunar Lake są specjalnie zaprojektowane do ultraprzenośnych laptopów AI PC, działających przy znacznie niższym progu mocy niż Ryzen AI Max+. Co więcej, nierealistyczne jest oczekiwanie porównywalnej wydajności GPU od ultracienkiego notebooka w porównaniu z maszyną zorientowaną na gry, taką jak Flow Z13.
Niewłaściwe Porównanie?
Podczas gdy zarówno AMD Ryzen AI Max+ 395, jak i seria Intel Core Ultra 200V to procesory x86 zdolne do obsługi obciążeń AI, porównanie Zenbooka S14 i ROG Flow Z13 jest podobne do oceny możliwości gamingowych Asus ROG Ally X w porównaniu z ROG Strix Scar 18. Reprezentują one zasadniczo różne urządzenia, zawierające odrębny sprzęt i zaprojektowane do zupełnie innych zastosowań.
Warto również zauważyć, że AMD oferuje już bezpośredniego konkurenta dla Lunar Lake w swoich seriach Strix Point i Krackan Point Ryzen AI 300.
Weryfikacja Twierdzeń AMD i Wprowadzenie Apple do Gry
Ze względu na brak standardowych testów i twardych wyników liczbowych w benchmarkach wydajności AMD, porównaliśmy ich wyniki z naszymi własnymi benchmarkami laboratoryjnymi.
Twierdzenie AMD o ‘Najpotężniejszym procesorze x86 dla LLM’ jest prawdziwe dla Strix Halo. Jednak kluczowe jest, aby uznać, że Strix Halo odchodzi od konwencjonalnego projektu mobilnego procesora. Ma więcej podobieństw z opartym na architekturze Arm układem M4 Max lub M3 Ultra firmyApple. To tworzy porównanie x86 kontra Arm, gdzie wysokiej klasy chipsety Apple należą do porównywalnej klasy procesorów jak Ryzen AI Max, kategorii, do której Lunar Lake po prostu nie należy.
Chociaż nie mamy w tej chwili danych benchmarkowych dla M4 Max lub M3 Ultra, posiadamy wyniki testów z ‘najpotężniejszego laptopa Apple, jaki kiedykolwiek testowaliśmy’, MacBooka Pro 16 wyposażonego w chipset M4 Pro.
Bardziej Trafne Porównanie: HP ZBook 14 Ultra kontra MacBook Pro 16
Idealnie, dla bardziej bezpośredniego porównania chipów i produktów, inny system startowy dla APU Ryzen AI Max, HP ZBook 14 Ultra, byłby bardziej odpowiednim konkurentem dla MacBooka Pro. Laptopy premium Apple od dawna służą jako punkt odniesienia dla profesjonalistów zajmujących się projektowaniem, co czyni HP ZBook 14 Ultra atrakcyjnym obiektem testowym w porównaniu z MacBookiem Pro 16.
Niestety, nie mieliśmy jeszcze okazji przetestować ZBooka 14 Ultra G1a. W związku z tym do tego porównania wykorzystaliśmy Flow Z13.
Weryfikacja Twierdzeń AMD za Pomocą Asus Zenbook S14
Zachowaliśmy w porównaniu Asus Zenbook S14 z procesorem Intel Core Ultra 7 258V, aby zweryfikować twierdzenia AMD. Zgodnie z oczekiwaniami, Zenbook S14 zajął dolny koniec spektrum wydajności w porównaniu z potęgami Apple i AMD.
Geekbench AI Benchmark: Perspektywa Międzyplatformowa
Podczas gdy Ryzen AI Max+ 395 w ROG Flow Z13 wykazuje wyraźną przewagę w wydajności gier, M4 Pro oferuje zaskakująco silną konkurencję w zadaniach AI intensywnie wykorzystujących GPU, o czym świadczy benchmark Geekbench AI.
Chociaż benchmark Geekbench AI ma swoje ograniczenia w pomiarze wydajności AI, służy jako międzyplatformowy benchmark przeznaczony do porównywania procesorów i GPU. Kontrastuje to ze zgłaszanymi przez AMD benchmarkami ‘Tokenów na sekundę’, które są trudniejsze do odtworzenia w niezależnych testach.
Ryzen AI Max+ 395: Siła, z Którą Należy Się Liczyć
Dobre wyniki Apple MacBook Pro 16 w porównaniu z Flow Z13 w naszych benchmarkach nie umniejszają faktu, że Ryzen AI Max+ 395 jest wyjątkowo potężnym chipsetem. Jest to wysokowydajny, wszechstronny układ, który wykazał imponujące wyniki zarówno w obciążeniach kreatywnych, jak i grach. Reprezentuje nowatorskie podejście do projektowania procesorów x86 i słusznie zdobył naszą nagrodę Best-in-Show na targach CES 2025.
Byliśmy pod wrażeniem jego wydajności w ROG Flow Z13 i z niecierpliwością czekamy na przetestowanie wersji PRO w HP ZBook 14 Ultra. Mamy również nadzieję, że AMD zintegruje Ryzen AI Max z szerszą gamą systemów, zapewniając więcej możliwości porównań benchmarkowych.
Potrzeba Silniejszej Konkurencji na Rynku Chipsetów Wysokiej Klasy
Pojawienie się potężnych procesorów, takich jak Ryzen AI Max+ 395, podkreśla ciągłą potrzebę silnej konkurencji na rynku chipsetów wysokiej klasy. Apple Silicon, choć imponujący, z pewnością mógłby skorzystać z silniejszych rywali, przesuwając granice wydajności i innowacji jeszcze dalej. Porównania, choć złożone, pokazują, że krajobraz się zmienia, a tradycyjna architektura x86 ewoluuje, aby sprostać wymaganiom obciążeń opartych na sztucznej inteligencji. Przyszłość obiecuje jeszcze ciekawsze starcia, ponieważ technologie te będą się nadal rozwijać.
Rozszerzenie Konkretnych Obszarów i Dodanie Więcej Szczegółów
Przyjrzyjmy się niektórym konkretnym obszarom i przedstawmy bardziej szczegółowe spostrzeżenia:
1. Metryka ‘Tokenów na Sekundę’:
Wybór przez AMD ‘tokenów na sekundę’ jako podstawowej metryki zasługuje na dalszą analizę. Chociaż zapewnia miarę szybkości przetwarzania dla modeli językowych, nie oddaje w pełni złożoności wydajności AI. Czynniki takie jak dokładność modelu, opóźnienie i efektywność energetyczna są równie istotne. Wysoki wskaźnik ‘tokenów na sekundę’ niekoniecznie przekłada się na lepsze wrażenia użytkownika, jeśli dane wyjściowe modelu są niedokładne lub jeśli zużywa on nadmierną ilość energii.
Ponadto, konkretne modele językowe użyte w testach AMD (DeepSeek i Phi 4) nie są uniwersalnie przyjętymi benchmarkami. Wydajność na tych modelach może nie być reprezentatywna dla wydajności na innych popularnych LLM i SLM. Bardziej kompleksowa ocena obejmowałaby szerszy zakres modeli, odzwierciedlający różnorodne zadania i aplikacje AI.
2. Rola Zintegrowanej Grafiki:
Znacząca różnica wydajności między Ryzen AI Max+ 395 a Intel Core Ultra 7 258V jest w dużej mierze przypisywana różnicy w możliwościach zintegrowanej grafiki. Układ Ryzen szczyci się znacznie potężniejszym GPU, co jest szczególnie korzystne dla obciążeń AI, które mogą wykorzystać akcelerację GPU.
Jednak należy pamiętać, że zintegrowana grafika, nawet w wysokiej klasy układach, takich jak Ryzen AI Max+, nadal ma ograniczenia w porównaniu z dyskretnymi GPU. W przypadku najbardziej wymagających zadań AI dedykowana karta graficzna pozostaje preferowanym rozwiązaniem. Porównanie podkreśla rosnące znaczenie zintegrowanej grafiki dla przetwarzania AI, ale nie powinno być interpretowane jako zamiennik dyskretnych GPU we wszystkich scenariuszach.
3. Debata x86 kontra Arm:
Porównanie Ryzen AI Max+ (x86) i Apple M4 Pro (Arm) dotyka szerszej debaty dotyczącej tych dwóch architektur procesorów. Podczas gdy x86 tradycyjnie dominował na rynku komputerów PC, Arm zyskał znaczną popularność w urządzeniach mobilnych i coraz częściej rzuca wyzwanie x86 w laptopach, a nawet komputerach stacjonarnych.
Procesory Arm są często chwalone za ich efektywność energetyczną, podczas gdy układy x86 są generalnie kojarzone z wyższą wydajnością. Jednak granice stają się coraz bardziej zatarte. Ryzen AI Max+ pokazuje, że x86 można dostosować do energooszczędnych projektów, podczas gdy układy Apple serii M udowodniły, że Arm może zapewnić imponującą wydajność.
Wybór między x86 a Arm ostatecznie zależy od konkretnego przypadku użycia i priorytetów. W przypadku ultraprzenośnych urządzeń, w których żywotność baterii jest najważniejsza, Arm może mieć przewagę. W przypadku wysokowydajnych stacji roboczych, w których surowa moc jest głównym problemem, x86 pozostaje silnym pretendentem. Ryzen AI Max+ stanowi przekonujący przykład tego, jak x86 może ewoluować, aby konkurować w zmieniającym się krajobrazie.
4. Znaczenie Optymalizacji Oprogramowania:
Możliwości sprzętowe to tylko jedna część równania. Optymalizacja oprogramowania odgrywa kluczową rolę w maksymalizacji wydajności AI. Zarówno AMD, jak i Apple intensywnie inwestują w ekosystemy oprogramowania, które są dostosowane do ich platform sprzętowych.
Platforma ROCm firmy AMD zapewnia zestaw narzędzi i bibliotek do opracowywania i wdrażania aplikacji AI na GPU AMD. Framework Core ML firmy Apple oferuje podobne możliwości dla krzemu Apple. Skuteczność tych stosów oprogramowania może znacząco wpłynąć na rzeczywistą wydajność AI.
Uczciwe porównanie różnych platform sprzętowych powinno również uwzględniać poziom optymalizacji oprogramowania dostępny dla każdej z nich. Możliwe jest, że mniej wydajny układ może przewyższyć mocniejszy, jeśli korzysta z lepszego wsparcia oprogramowania.
5. Kierunki na Przyszłość:
Szybki postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji napędza ciągłe innowacje w projektowaniu procesorów. Możemy spodziewać się jeszcze bardziej wyspecjalizowanych akceleratorów AI zintegrowanych w przyszłych układach, co jeszcze bardziej zatrze granice między procesorami, GPU i dedykowanymi jednostkami przetwarzania AI.
Konkurencja między AMD, Intel i Apple prawdopodobnie się nasili, co doprowadzi do szybszych, bardziej energooszczędnych i bardziej wydajnych procesorów AI. Ta konkurencja ostatecznie przyniesie korzyści konsumentom i przyspieszy wdrażanie sztucznej inteligencji w szerszym zakresie zastosowań. Ewolucja zarówno sprzętu, jak i oprogramowania będzie miała kluczowe znaczenie dla kształtowania przyszłości obliczeń AI. Ciągły rozwój nowych benchmarków i metodologii testowania będzie również niezbędny do dokładnej oceny wydajności tych coraz bardziej złożonych systemów. Trwa wyścig o stworzenie ostatecznego rozwiązania do przetwarzania AI, a nadchodzące lata obiecują ekscytujące postępy.
Ciągłe ulepszenia w przetwarzaniu neuronowym i dedykowanym sprzęcie AI prawdopodobnie doprowadzą do zmiany paradygmatu w sposobie, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią.