Aprofundando na Abordagem de Benchmarking da AMD
A metodologia da AMD desvia-se dos benchmarks padrão da indústria. Em vez disso, emprega uma métrica de ‘tokens por segundo’ para avaliar como o Lunar Lake e o Strix Halo lidam com vários frameworks de Large Language Model (LLM) e Small Language Model (SLM), incluindo DeepSeek e Phi 4 da Microsoft.
Como esperado, o robusto componente de GPU dentro do Ryzen AI Max+ 395 supera significativamente a menor placa gráfica integrada Intel Arc 140V encontrada no Lunar Lake. Este resultado não é surpreendente, dado que os chips Lunar Lake da Intel são especificamente projetados para laptops AI PC ultraportáteis, operando com um limite de energia consideravelmente menor do que o Ryzen AI Max+. Além disso, é irrealista esperar um desempenho de GPU comparável de um notebook ultrafino versus uma máquina focada em jogos como o Flow Z13.
Uma Comparação Desajustada?
Embora tanto o AMD Ryzen AI Max+ 395 quanto a série Intel Core Ultra 200V sejam CPUs x86 capazes de lidar com cargas de trabalho de IA, a comparação entre o Zenbook S14 e o ROG Flow Z13 é semelhante a avaliar a capacidade de jogo do Asus ROG Ally X contra o ROG Strix Scar 18. Eles representam dispositivos fundamentalmente diferentes, incorporando hardware distinto e projetados para casos de uso totalmente diferentes.
Também vale a pena notar que a AMD já oferece um concorrente direto ao Lunar Lake em suas séries Strix Point e Krackan Point Ryzen AI 300.
Validando as Alegações da AMD e Introduzindo a Apple na Mistura
Devido à ausência de testes padronizados e números de pontuação concretos nos benchmarks de desempenho da AMD, cruzamos suas descobertas com nossos próprios benchmarks de laboratório.
A afirmação da AMD de ‘processador x86 mais poderoso para LLMs’ é verdadeira para o Strix Halo. No entanto, é crucial reconhecer que o Strix Halo se afasta do design convencional de CPU móvel. Ele compartilha mais semelhanças com o M4 Max ou M3 Ultra baseado em Arm da Apple. Isso cria uma comparação x86 versus Arm, onde os chipsets de ponta da Apple se enquadram em uma classe de CPU comparável ao Ryzen AI Max, uma categoria onde o Lunar Lake simplesmente não pertence.
Embora não tenhamos dados de benchmark para o M4 Max ou M3 Ultra no momento, possuímos resultados de testes do ‘laptop Apple mais poderoso que já testamos’, o MacBook Pro 16 equipado com o chipset M4 Pro.
Uma Comparação Mais Adequada: HP ZBook 14 Ultra vs. MacBook Pro 16
Idealmente, para uma comparação mais direta de chip e produto, o outro sistema de lançamento para o APU Ryzen AI Max, o HP ZBook 14 Ultra, teria sido um concorrente mais adequado contra o MacBook Pro. Os laptops premium da Apple há muito tempo servem como referência para profissionais de design, tornando o HP ZBook 14 Ultra um assunto de teste convincente contra o MacBook Pro 16.
Infelizmente, ainda não tivemos a oportunidade de testar o ZBook 14 Ultra G1a. Consequentemente, utilizamos o Flow Z13 para esta comparação.
Verificando as Alegações da AMD com o Asus Zenbook S14
Mantivemos o Asus Zenbook S14 com Intel Core Ultra 7 258V na comparação para validar as afirmações da AMD. Como esperado, o Zenbook S14 ocupou a extremidade inferior do espectro de desempenho em comparação com as potências da Apple e da AMD.
Geekbench AI Benchmark: Uma Perspectiva Multiplataforma
Embora o Ryzen AI Max+ 395 no ROG Flow Z13 demonstre uma clara vantagem no desempenho em jogos, o M4 Pro oferece uma competição surpreendentemente forte em tarefas de IA com uso intensivo de GPU, como evidenciado pelo benchmark Geekbench AI.
Embora o benchmark Geekbench AI tenha suas limitações na medição do desempenho de IA, ele serve como um benchmark multiplataforma projetado para comparar CPUs e GPUs. Isso contrasta com os benchmarks de ‘Tokens por segundo’ relatados pela AMD, que são mais difíceis de replicar em testes independentes.
O Ryzen AI Max+ 395: Uma Força a Ser Reconhecida
O forte desempenho do Apple MacBook Pro 16 contra o Flow Z13 em nossos benchmarks não diminui o fato de que o Ryzen AI Max+ 395 é um chipset excepcionalmente poderoso. É um chip versátil de alto desempenho que demonstrou resultados impressionantes em cargas de trabalho criativas e de jogos. Ele representa uma nova abordagem para o design de processadores x86 e merecidamente ganhou nosso prêmio Best-in-Show na CES 2025.
Ficamos completamente impressionados com seu desempenho no ROG Flow Z13 e aguardamos ansiosamente para testar a versão PRO no HP ZBook 14 Ultra. Também esperamos ver a AMD integrar o Ryzen AI Max em uma gama mais ampla de sistemas, proporcionando mais oportunidades para comparações de benchmark.
A Necessidade de uma Concorrência Mais Forte na Arena de Chipsets de Alta Performance
O surgimento de processadores poderosos como o Ryzen AI Max+ 395 destaca a necessidade contínua de uma concorrência robusta no mercado de chipsets de alta performance. O Apple Silicon, embora impressionante, certamente poderia se beneficiar de rivais mais fortes, ultrapassando os limites de desempenho e inovação ainda mais. As comparações, embora complexas, mostram que o cenário está mudando, e a arquitetura x86 tradicional está evoluindo para atender às demandas de cargas de trabalho orientadas por IA. O futuro promete confrontos ainda mais interessantes à medida que essas tecnologias continuam a se desenvolver.
Expandindo Áreas Específicas e Adicionando Mais Detalhes
Vamos nos aprofundar em algumas áreas específicas e fornecer insights mais diferenciados:
1. A Métrica ‘Tokens por Segundo’:
A escolha da AMD de ‘tokens por segundo’ como uma métrica primária merece um exame mais aprofundado. Embora forneça uma medida da velocidade de processamento para modelos de linguagem, ela não captura totalmente as complexidades do desempenho da IA. Fatores como precisão do modelo, latência e eficiência de energia são igualmente cruciais. Uma alta taxa de ‘tokens por segundo’ não se traduz necessariamente em uma experiência de usuário superior se a saída do modelo for imprecisa ou se consumir energia excessiva.
Além disso, os modelos de linguagem específicos usados nos testes da AMD (DeepSeek e Phi 4) não são benchmarks universalmente adotados. O desempenho nesses modelos pode não ser representativo do desempenho em outros LLMs e SLMs populares. Uma avaliação mais abrangente envolveria uma gama mais ampla de modelos, refletindo diversas tarefas e aplicações de IA.
2. O Papel dos Gráficos Integrados:
A significativa diferença de desempenho entre o Ryzen AI Max+ 395 e o Intel Core Ultra 7 258V é em grande parte atribuível à diferença nas capacidades gráficas integradas. O chip Ryzen possui uma GPU muito mais poderosa, o que é particularmente vantajoso para cargas de trabalho de IA que podem aproveitar a aceleração da GPU.
No entanto, é importante reconhecer que os gráficos integrados, mesmo em chips de ponta como o Ryzen AI Max+, ainda têm limitações em comparação com GPUs discretas. Para as tarefas de IA mais exigentes, uma placa gráfica dedicada continua sendo a solução preferida. A comparação destaca a crescente importância dos gráficos integrados para o processamento de IA, mas não deve ser interpretada como um substituto para GPUs discretas em todos os cenários.
3. O Debate x86 vs. Arm:
A comparação entre o Ryzen AI Max+ (x86) e o Apple M4 Pro (Arm) aborda o debate mais amplo em torno dessas duas arquiteturas de processador. Enquanto o x86 tradicionalmente dominou o mercado de PCs, o Arm ganhou força significativa em dispositivos móveis e está desafiando cada vez mais o x86 em laptops e até desktops.
Os processadores Arm são frequentemente elogiados por sua eficiência energética, enquanto os chips x86 são geralmente associados a um desempenho mais alto. No entanto, as linhas estão se tornando cada vez mais tênues. O Ryzen AI Max+ demonstra que o x86 pode ser adaptado para designs com baixo consumo de energia, enquanto os chips da série M da Apple provaram que o Arm pode oferecer um desempenho impressionante.
A escolha entre x86 e Arm depende, em última análise, do caso de uso e das prioridades específicas. Para dispositivos ultraportáteis onde a vida útil da bateria é fundamental, o Arm pode ter uma vantagem. Para estações de trabalho de alto desempenho, onde a potência bruta é a principal preocupação, o x86 continua sendo um forte concorrente. O Ryzen AI Max+ representa um exemplo convincente de como o x86 pode evoluir para competir no cenário em evolução.
4. A Importância da Otimização de Software:
Os recursos de hardware são apenas uma parte da equação. A otimização de software desempenha um papel crítico na maximização do desempenho da IA. Tanto a AMD quanto a Apple investem pesadamente em ecossistemas de software adaptados às suas respectivas plataformas de hardware.
A plataforma ROCm da AMD fornece um conjunto de ferramentas e bibliotecas para desenvolver e implantar aplicações de IA em GPUs AMD. O framework Core ML da Apple oferece recursos semelhantes para o silício da Apple. A eficácia desses stacks de software pode impactar significativamente o desempenho da IA no mundo real.
Uma comparação justa entre diferentes plataformas de hardware também deve considerar o nível de otimização de software disponível para cada uma. É possível que um chip menos potente supere um mais potente se ele se beneficiar de um suporte de software superior.
5. Direções Futuras:
Os rápidos avanços em IA estão impulsionando a inovação contínua no design de processadores. Podemos esperar ver ainda mais aceleradores de IA especializados integrados em chips futuros, confundindo ainda mais as linhas entre CPUs, GPUs e unidades de processamento de IA dedicadas.
A competição entre AMD, Intel e Apple provavelmente se intensificará, levando a processadores mais rápidos, com maior eficiência energética e mais capazes de IA. Essa competição beneficiará os consumidores e impulsionará a adoção da IA em uma gama mais ampla de aplicações. A evolução do hardware e do software será crucial para moldar o futuro da computação de IA. O desenvolvimento contínuo de novos benchmarks e metodologias de teste também será essencial para avaliar com precisão o desempenho desses sistemas cada vez mais complexos. A corrida para criar a solução definitiva de processamento de IA está em andamento, e os próximos anos prometem avanços empolgantes. As melhorias constantes no processamento neural e no hardware de IA dedicado provavelmente levarão a uma mudança de paradigma na forma como interagimos com a tecnologia.