AMD Ryzen AI Max+ 395 ve Apple M4 Pro: Şaşırtıcı Bir Karşılaşma
AMD, Asus ROG Flow Z13 (2025)’te bulunan güçlü Ryzen AI Max+ 395 yonga setinin yapay zeka performansını sergileyen benchmark’lar yayınladı. Bu benchmark’lar, Ryzen yongasını, Asus Zenbook S14 (UX5406)’da bulunan Intel Core Ultra 7 258V ile karşılaştırdı. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, Intel’in orta seviye Lunar Lake işlemcisi, özellikle GPU odaklı yapay zeka görevlerinde Ryzen AI Max Strix Halo APU’nun saf gücüne yetişmekte zorlandı.
Ancak, bu karşılaştırmalar yalnızca AMD-Intel rekabetine odaklandı ve daha önemli bir rakibi göz ardı etti: Apple. Daha kapsamlı bir bakış açısı sağlamak için, bu işlemcileri Apple’ın silikonuyla karşılaştıran ayrıntılı bir analiz yaptık.
AMD’nin Benchmark Yaklaşımına Daha Derin Bir Bakış
AMD’nin metodolojisi, standart endüstri benchmark’larından farklıdır. Bunun yerine, Lunar Lake ve Strix Halo’nun DeepSeek ve Microsoft’un Phi 4’ü dahil olmak üzere çeşitli Büyük Dil Modeli (LLM) ve Küçük Dil Modeli (SLM) yapay zeka çerçevelerini nasıl işlediğini değerlendirmek için “saniye başına token” metriğini kullanır.
Beklendiği gibi, Ryzen AI Max+ 395 içindeki güçlü GPU bileşeni, Lunar Lake’de bulunan daha küçük Intel Arc 140V entegre grafiklerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterir. Bu sonuç, Intel’in Lunar Lake yongalarının, Ryzen AI Max+’dan önemli ölçüde daha düşük bir güç eşiğinde çalışan ultra taşınabilir AI PC dizüstü bilgisayarlar için özel olarak tasarlandığı düşünüldüğünde şaşırtıcı değildir. Dahası, ultra ince bir dizüstü bilgisayardan Flow Z13 gibi oyun odaklı bir makineyle karşılaştırılabilir GPU performansı beklemek gerçekçi değildir.
Uyumsuz Bir Karşılaştırma mı?
Hem AMD Ryzen AI Max+ 395 hem de Intel Core Ultra 200V serisi, yapay zeka iş yüklerini işleyebilen x86 CPU’lar olsa da, Zenbook S14 ve ROG Flow Z13 arasındaki karşılaştırma, Asus ROG Ally X’in oyun yeteneğini ROG Strix Scar 18’e karşı değerlendirmeye benzer. Temelde farklı cihazları temsil ediyorlar, farklı donanımları bir araya getiriyorlar ve tamamen farklı kullanım durumları için tasarlanmışlar.
AMD’nin Strix Point ve Krackan Point Ryzen AI 300 serisinde Lunar Lake’e doğrudan bir rakip sunduğunu da belirtmek gerekir.
AMD’nin İddialarını Doğrulama ve Apple’ı Karışıma Dahil Etme
AMD’nin performans benchmark’larında standartlaştırılmış testlerin ve kesin puan sayılarının olmaması nedeniyle, bulgularını kendi laboratuvar benchmark’larımızla çapraz referansladık.
AMD’nin “LLM’ler için En Güçlü x86 işlemcisi” iddiası Strix Halo için geçerlidir. Ancak, Strix Halo’nun geleneksel mobil CPU tasarımından ayrıldığını kabul etmek çok önemlidir. Apple’ın Arm tabanlı M4 Max veya M3 Ultra’sıyla daha fazla benzerlik paylaşıyor. Bu, Apple’ın üst düzey yonga setlerinin Ryzen AI Max ile karşılaştırılabilir bir CPU sınıfına girdiği bir x86 - Arm karşılaştırması yaratır; Lunar Lake’in ait olmadığı bir kategori.
Şu anda M4 Max veya M3 Ultra için benchmark verilerimiz olmasa da, “test ettiğimiz en güçlü Apple dizüstü bilgisayarı” olan M4 Pro yonga setine sahip MacBook Pro 16’dan test sonuçlarımız var.
Daha Uygun Bir Karşılaştırma: HP ZBook 14 Ultra ve MacBook Pro 16
İdeal olarak, daha doğrudan bir yonga ve ürün karşılaştırması için, Ryzen AI Max APU için diğer lansman sistemi olan HP ZBook 14 Ultra, MacBook Pro’ya karşı daha uygun bir rakip olurdu. Apple’ın premium dizüstü bilgisayarları uzun zamandır tasarım profesyonelleri için bir ölçüt görevi gördü ve HP ZBook 14 Ultra’yı MacBook Pro 16’ya karşı ilgi çekici bir test konusu haline getirdi.
Ne yazık ki, henüz ZBook 14 Ultra G1a’yı test etme fırsatımız olmadı. Sonuç olarak, bu karşılaştırma için Flow Z13’ü kullandık.
AMD’nin İddialarını Asus Zenbook S14 ile Doğrulama
AMD’nin iddialarını doğrulamak için Intel Core Ultra 7 258V ile çalışan Asus Zenbook S14’ü karşılaştırmada tuttuk. Beklendiği gibi, Zenbook S14, Apple ve AMD güç merkezlerine kıyasla performans spektrumunun alt ucunda yer aldı.
Geekbench AI Benchmark: Çapraz Platform Perspektifi
ROG Flow Z13’teki Ryzen AI Max+ 395, oyun performansında açık bir avantaj gösterirken, M4 Pro, Geekbench AI benchmark’ında görüldüğü gibi GPU yoğun yapay zeka görevlerinde şaşırtıcı derecede güçlü bir rekabet sunuyor.
Geekbench AI benchmark’ının yapay zeka performansını ölçmede sınırlamaları olsa da, CPU’ları ve GPU’ları karşılaştırmak için tasarlanmış çapraz platform bir benchmark görevi görür. Bu, AMD’nin bildirdiği ve bağımsız testlerde kopyalanması daha zor olan “Saniye başına token” benchmark’larıyla çelişir.
Ryzen AI Max+ 395: Hesaba Katılması Gereken Bir Güç
Apple MacBook Pro 16’nın benchmark’larımızda Flow Z13’e karşı güçlü performansı, Ryzen AI Max+ 395’in olağanüstü derecede güçlü bir yonga seti olduğu gerçeğini azaltmaz. Hem yaratıcı hem de oyun iş yüklerinde etkileyici sonuçlar gösteren, yüksek performanslı, çok yönlü bir yongadır. x86 işlemci tasarımına yeni bir yaklaşımı temsil ediyor ve haklı olarak CES 2025’te En İyi Şov ödülümüzü kazandı.
ROG Flow Z13’teki performansından çok etkilendikve HP ZBook 14 Ultra’da PRO sürümünü test etmeyi dört gözle bekliyoruz. Ayrıca AMD’nin Ryzen AI Max’i daha geniş bir sistem yelpazesine entegre ettiğini ve benchmark karşılaştırmaları için daha fazla fırsat sağladığını görmeyi umuyoruz.
Üst Düzey Yonga Seti Arenasında Daha Güçlü Rekabete İhtiyaç
Ryzen AI Max+ 395 gibi güçlü işlemcilerin ortaya çıkışı, üst düzey yonga seti pazarında güçlü rekabete olan ihtiyacı vurgulamaktadır. Apple Silicon, etkileyici olsa da, performans ve yenilik sınırlarını daha da zorlayan daha güçlü rakiplerden kesinlikle faydalanabilir. Karşılaştırmalar karmaşık olsa da, manzaranın değiştiğini ve geleneksel x86 mimarisinin yapay zeka odaklı iş yüklerinin taleplerini karşılamak için geliştiğini gösteriyor. Gelecek, bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe daha da ilginç karşılaşmalar vaat ediyor.
Belirli Alanları Genişletme ve Daha Fazla Ayrıntı Ekleme
Bazı belirli alanlara daha yakından bakalım ve daha ayrıntılı bilgiler sağlayalım:
1. “Saniye Başına Token” Metriği:
AMD’nin birincil metrik olarak “saniye başına token” seçimi daha fazla incelemeyi hak ediyor. Dil modelleri için bir işlem hızı ölçüsü sağlarken, yapay zeka performansının karmaşıklıklarını tam olarak yakalamaz. Model doğruluğu, gecikme ve güç verimliliği gibi faktörler de aynı derecede önemlidir. Yüksek bir “saniye başına token” oranı, modelin çıktısı yanlışsa veya aşırı güç tüketiyorsa, mutlaka üstün bir kullanıcı deneyimi anlamına gelmez.
Ayrıca, AMD’nin testlerinde kullanılan belirli dil modelleri (DeepSeek ve Phi 4) evrensel olarak benimsenen benchmark’lar değildir. Bu modellerdeki performans, diğer popüler LLM’ler ve SLM’lerdeki performansı temsil etmeyebilir. Daha kapsamlı bir değerlendirme, çeşitli yapay zeka görevlerini ve uygulamalarını yansıtan daha geniş bir model yelpazesini içerecektir.
2. Entegre Grafiklerin Rolü:
Ryzen AI Max+ 395 ve Intel Core Ultra 7 258V arasındaki önemli performans farkı, büyük ölçüde entegre grafik yeteneklerindeki farklılığa bağlanabilir. Ryzen yongası, GPU hızlandırmasından yararlanabilen yapay zeka iş yükleri için özellikle avantajlı olan çok daha güçlü bir GPU’ya sahiptir.
Ancak, Ryzen AI Max+ gibi üst düzey yongalarda bile entegre grafiklerin, ayrık GPU’lara kıyasla hala sınırlamaları olduğunu kabul etmek önemlidir. En zorlu yapay zeka görevleri için, özel bir grafik kartı tercih edilen çözüm olmaya devam ediyor. Karşılaştırma, yapay zeka işlemleri için entegre grafiklerin artan önemini vurgulamaktadır, ancak tüm senaryolarda ayrık GPU’ların yerini aldığı şeklinde yorumlanmamalıdır.
3. x86 ve Arm Tartışması:
Ryzen AI Max+ (x86) ve Apple M4 Pro (Arm) arasındaki karşılaştırma, bu iki işlemci mimarisini çevreleyen daha geniş tartışmaya değiniyor. x86 geleneksel olarak PC pazarına hakim olurken, Arm mobil cihazlarda önemli bir çekiş kazandı ve dizüstü bilgisayarlarda ve hatta masaüstlerinde x86’ya giderek daha fazla meydan okuyor.
Arm işlemcileri genellikle güç verimlilikleri nedeniyle övülürken, x86 yongaları genellikle daha yüksek performansla ilişkilendirilir. Ancak, çizgiler giderek bulanıklaşıyor. Ryzen AI Max+, x86’nın güç tasarruflu tasarımlar için uyarlanabileceğini gösterirken, Apple’ın M serisi yongaları Arm’ın etkileyici performans sunabileceğini kanıtladı.
x86 ve Arm arasındaki seçim, sonuçta belirli kullanım durumuna ve önceliklere bağlıdır. Pil ömrünün çok önemli olduğu ultra taşınabilir cihazlar için Arm’ın bir avantajı olabilir. Ham gücün birincil endişe kaynağı olduğu yüksek performanslı iş istasyonları için x86 güçlü bir rakip olmaya devam ediyor. Ryzen AI Max+, x86’nın gelişen ortamda rekabet etmek için nasıl gelişebileceğinin ilgi çekici bir örneğini temsil ediyor.
4. Yazılım Optimizasyonunun Önemi:
Donanım yetenekleri denklemin sadece bir parçasıdır. Yazılım optimizasyonu, yapay zeka performansını en üst düzeye çıkarmada kritik bir rol oynar. Hem AMD hem de Apple, kendi donanım platformlarına göre uyarlanmış yazılım ekosistemlerine büyük yatırım yapıyor.
AMD’nin ROCm platformu, AMD GPU’larda yapay zeka uygulamaları geliştirmek ve dağıtmak için bir dizi araç ve kitaplık sağlar. Apple’ın Core ML çerçevesi, Apple silikonu için benzer yetenekler sunar. Bu yazılım yığınlarının etkinliği, gerçek dünyadaki yapay zeka performansını önemli ölçüde etkileyebilir.
Farklı donanım platformları arasında adil bir karşılaştırma, her biri için mevcut yazılım optimizasyonu düzeyini de dikkate almalıdır. Daha az güçlü bir yonganın, üstün yazılım desteğinden yararlanırsa daha güçlü bir yongadan daha iyi performans göstermesi mümkündür.
5. Gelecek Yönler:
Yapay zekadaki hızlı gelişmeler, işlemci tasarımında sürekli yeniliği teşvik ediyor. CPU’lar, GPU’lar ve özel yapay zeka işlem birimleri arasındaki çizgileri daha da bulanıklaştıran, gelecekteki yongalara entegre edilmiş daha da özel yapay zeka hızlandırıcıları görmeyi bekleyebiliriz.
AMD, Intel ve Apple arasındaki rekabet muhtemelen yoğunlaşacak ve daha hızlı, daha güç tasarruflu ve daha fazla yapay zeka özellikli işlemcilere yol açacaktır. Bu rekabet, sonuçta tüketicilere fayda sağlayacak ve yapay zekanın daha geniş bir uygulama yelpazesinde benimsenmesini sağlayacaktır. Hem donanımın hem de yazılımın evrimi, yapay zeka bilişiminin geleceğini şekillendirmede çok önemli olacaktır. Yeni benchmark’ların ve test metodolojilerinin devam eden gelişimi, bu giderek karmaşıklaşan sistemlerin performansını doğru bir şekilde değerlendirmek için de gerekli olacaktır. Nihai yapay zeka işleme çözümünü yaratma yarışı devam ediyor ve önümüzdeki yıllar heyecan verici gelişmeler vaat ediyor.
Sinirsel işleme ve özel yapay zeka donanımındaki sürekli iyileştirmeler, muhtemelen teknolojiyle etkileşim biçimimizde bir paradigma değişimine yol açacaktır.