اے ایم ڈی رائزن اے آئی میکس+ 395: انٹیل کے لونر لیک کو اے آئی میں پیچھے چھوڑ دیا

Ryzen AI Max+ 395 بمقابلہ Core Ultra 7 258V: آمنے سامنے

AMD نے Ryzen AI Max+ 395 کی صلاحیتوں کو ظاہر کرنے کے لیے، Intel کے Core Ultra 7 258V (جو Arc 140V گرافکس سے لیس ہے) کے خلاف ٹیسٹوں کا ایک سلسلہ منعقد کیا۔ بینچ مارکس مختلف بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) اور LLM کنفیگریشنز پر مرکوز تھے، جن میں DeepSeek R1 اور Llama جیسے نمایاں ماڈلز شامل ہیں۔

میموری کنفیگریشنز پر ایک نوٹ:

منصفانہ موازنہ کو یقینی بنانے کے لیے، ماڈل کے سائز کو 16GB تک محدود کر دیا گیا تھا۔ یہ پابندی Lunar Lake سے چلنے والے لیپ ٹاپس کی میموری کی حدود کو مدنظر رکھنے کے لیے نافذ کی گئی تھی، جو فی الحال زیادہ سے زیادہ 32GB میموری کے ساتھ دستیاب ہیں۔ استعمال کیے گئے ٹیسٹ سسٹمز یہ تھے:

• Ryzen AI Max+ 395: Asus ROG Flow Z13 64GB میموری کے ساتھ۔
• Core Ultra 7 258V: Asus Zenbook S14 32GB میموری کے ساتھ۔

DeepSeek R1 کارکردگی: ایک اہم برتری

DeepSeek R1 بینچ مارکس میں، Ryzen چپ نے ایک شاندار برتری کا مظاہرہ کیا۔ نتائج، جو ٹوکن فی سیکنڈ میں ماپے گئے، درج ذیل تھے:

• Distill Qwen 1.5b: انٹیل کے ہم منصب سے 2.1 گنا زیادہ تیز۔
• Distill Qwen 7b: 2.2 گنا زیادہ تیز۔
• Distill Llama 8b: 2.1 گنا زیادہ تیز۔
• Distill Qwen 14b: 2.2 گنا زیادہ تیز۔

Phi 4 اور Llama 3.2 بینچ مارکس: غلبہ برقرار رکھنا

Ryzen AI Max+ 395 نے Phi 4 اور Llama 3.2 ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے ٹیسٹوں میں Core Ultra 7 258V کو پیچھے چھوڑنا جاری رکھا:

• Phi 4 Mini Instruct 3.8b: 2.1 گنا زیادہ تیز۔
• Phi 4 14b: 2.2 گنا زیادہ تیز۔
• Llama 3.2 3b Instruct: 2.1 گنا زیادہ تیز۔

ٹائم ٹو فرسٹ ٹوکن: ایک اہم میٹرک

AMD نے ‘ٹائم ٹو دی فرسٹ ٹوکن’ میٹرک پر بھی توجہ مرکوز کی، جو AI ایپلی کیشنز میں ردعمل کا ایک اہم اشارہ ہے۔ ان بینچ مارکس میں، Ryzen AI Max+ 395 نے اور بھی زیادہ اہم برتری ظاہر کی:

• DeepSeek R1 Distill Qwen 14b: 12.2 گنا زیادہ تیز۔
• یہاں تک کہ ان منظرناموں میں جہاں Zen 5 چپ کی کارکردگی کا فائدہ کم سے کم تھا (Phi 4 Mini Instruct 3.8b اور Llama 3.2 3b Instruct)، AMD چپ نے پھر بھی Core Ultra 7 258V پر 4x رفتار کی برتری برقرار رکھی۔

AI ویژن ماڈلز: مزید برتری بڑھانا

Ryzen AI Max+ 395 کی کارکردگی کا غلبہ AI ویژن ماڈلز تک پھیلا ہوا ہے، ایک بار پھر ‘ٹائم ٹو دی فرسٹ ٹوکن’ بینچ مارکنگ اپروچ کا استعمال کرتے ہوئے:

• IBM Granite Vision 3.2 2B: 258V سے 7 گنا زیادہ تیز۔
• Google Gemma 3.4b: 4.6 گنا زیادہ تیز۔
• Google Gemma 3 12b: 6 گنا زیادہ تیز۔

آرکیٹیکچرل فوائد: اعلیٰ کارکردگی کا ذریعہ

AMD کے Ryzen AI Max+ 395 کی جانب سے دکھائی گئی متاثر کن کارکردگی کے اعداد و شمار بڑی حد تک کئی اہم آرکیٹیکچرل فوائد سے منسوب ہیں:

• طاقتور انٹیگریٹڈ گرافکس: Ryzen AI Max CPU کے اندر انٹیگریٹڈ گرافکس چپ 40 RDNA 3.5 کمپیوٹ یونٹس (CUs) پر مشتمل ہے، جو ڈسکریٹ گرافکس سلوشنز کا مقابلہ کرنے والی کارکردگی فراہم کرتی ہے۔
• زیادہ کور کاؤنٹ: Ryzen AI Max+ 395 میں Core Ultra 7 258V کے مقابلے میں آٹھ زیادہ CPU کورز ہیں، جو بہتر پروسیسنگ صلاحیتوں میں حصہ ڈالتے ہیں۔
• کنفیگرایبل TDP: Ryzen چپ میں نمایاں طور پر زیادہ کنفیگرایبل TDP (تھرمل ڈیزائن پاور) ہے، جو 120W تک ریٹڈ ہے، جو زیادہ کارکردگی کی گنجائش فراہم کرتا ہے۔

بجلی کی کھپت کے تحفظات:

یہ تسلیم کرنا ضروری ہے کہ Ryzen AI Max+ 395، Core Ultra 7 258V کے مقابلے میں نمایاں طور پر زیادہ بجلی استعمال کرتا ہے، جس کی زیادہ سے زیادہ ٹربو پاور 37W ہے۔ تاہم، اس فرق کے باوجود، دونوں چپس ایک ہی مارکیٹ سیگمنٹ کو نشانہ بناتی ہیں اور پتلے اور ہلکے لیپ ٹاپ PCs کے لیے ڈیزائن کی گئی ہیں۔

آگے دیکھنا: NVIDIA کے RTX 50-سیریز کے ساتھ مقابلہ

موبائل کمپیوٹنگ کا منظر نامہ مسلسل تیار ہو رہا ہے، اور AMD کے نئے موبائل APUs کے لیے اگلا چیلنج ممکنہ طور پر NVIDIA کی RTX 50-سیریز کے موبائل GPUs سے آئے گا۔ اگرچہ رپورٹس آنے والے RTX 50 سیریز کے گیمنگ لیپ ٹاپس میں ان GPUs کے لانچ میں سپلائی چین کے ممکنہ مسائل اور تاخیر کا مشورہ دیتی ہیں، لیکن وہ بلاشبہ فارم فیکٹر کے فرق سے قطع نظر، خام کارکردگی کے لحاظ سے AMD کا بنیادی مقابلہ ہوں گے۔

ڈسکریٹ GPUs کے خلاف ابتدائی اشارے:

دلچسپ بات یہ ہے کہ AMD نے پہلے ہی NVIDIA کے RTX 4090 لیپ ٹاپ GPU کے مقابلے میں Ryzen AI Max+ 395 کی اعلیٰ AI کارکردگی کے بارے میں دعوے کیے ہیں، جو ڈسکریٹ گرافکس سلوشنز کے خلاف بھی ایک مضبوط مسابقتی موقف کا مشورہ دیتے ہیں۔ یہ ایک ابتدائی بیان ہے، اور ایک ایسا بیان ہے جو یقینی طور پر آزاد جائزوں کے منتظر لوگوں کو بہت پرجوش کرے گا۔

بینچ مارک کے نتائج میں گہرائی میں جانا

فراہم کردہ بینچ مارک ڈیٹا AMD کی AI کارکردگی پر توجہ کی واضح تصویر پیش کرتا ہے۔ ماڈلز اور کنفیگریشنز کا انتخاب جدید کمپیوٹنگ ٹاسکس میں موثر اور ریسپانسیو AI پروسیسنگ کی بڑھتی ہوئی اہمیت کو اجاگر کرتا ہے۔

لارج لینگویج ماڈلز (LLMs):

DeepSeek R1 اور Llama کا استعمال، دو نمایاں LLMs، پیچیدہ قدرتی لینگویج پروسیسنگ ٹاسکس کو ہینڈل کرنے کے لیے Ryzen AI Max+ 395 کی صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے۔ ‘ٹوکن فی سیکنڈ’ میٹرک اس علاقے میں کارکردگی کا ایک معیاری پیمانہ ہے، جو اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ پروسیسر کتنی تیزی سے ٹیکسٹ تیار کر سکتا ہے یا لینگویج پر مبنی ان پٹس پر کارروائی کر سکتا ہے۔

ڈسٹلیشن:

ماڈلز کے ‘Distill’ ورژن (جیسے Distill Qwen 1.5b) کی شمولیت ماڈل کی کارکردگی پر توجہ مرکوز کرنے کا مشورہ دیتی ہے۔ ڈسٹلیشن ایک ایسی تکنیک ہے جو بڑے ماڈلز کے چھوٹے، تیز ورژن بنانے کے لیے استعمال ہوتی ہے جبکہ ان کی زیادہ تر درستگی کو برقرار رکھا جاتا ہے۔ یہ خاص طور پر موبائل ڈیوائسز کے لیے متعلقہ ہے جہاں بجلی کی کھپت اور میموری کی رکاوٹیں اہم ہیں۔

Phi 4 اور Llama 3.2:

Phi 4 اور Llama 3.2 ماڈلز کا اضافہ مختلف AI آرکیٹیکچرز اور ماڈل سائز میں چپ کی کارکردگی کا ایک وسیع تر نقطہ نظر فراہم کرتا ہے۔

ٹائم ٹو فرسٹ ٹوکن (TTFT):

‘ٹائم ٹو دی فرسٹ ٹوکن’ پر زور خاص طور پر قابل ذکر ہے۔ TTFT صارف کے ان پٹ اور AI ماڈل کے ابتدائی ردعمل کے درمیان تاخیر کی پیمائش کرتا ہے۔ ایک کم TTFT زیادہ ریسپانسیو اور انٹرایکٹو صارف کے تجربے میں ترجمہ کرتا ہے، جو چیٹ بوٹس، ریئل ٹائم ٹرانسلیشن، اور کوڈ کمپلیشن جیسی ایپلی کیشنز کے لیے بہت ضروری ہے۔

AI ویژن ماڈلز:

AI ویژن ماڈلز (IBM Granite Vision اور Google Gemma) کی شمولیت Ryzen AI Max+ 395 کی ہمہ جہت صلاحیت کو ظاہر کرتی ہے۔ یہ ماڈلز امیج ریکگنیشن، آبجیکٹ ڈیٹیکشن، اور ویڈیو اینالیسس جیسے کاموں کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ ان بینچ مارکس میں مضبوط کارکردگی صرف لینگویج پروسیسنگ سے آگے ایپلی کیشنز کے لیے چپ کی مناسبت کا مشورہ دیتی ہے۔

آرکیٹیکچرل فوائد کی اہمیت

AMD کے آرکیٹیکچرل فیصلے دیکھے گئے کارکردگی کے فرق میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔

انٹیگریٹڈ گرافکس (RDNA 3.5):

طاقتور انٹیگریٹڈ گرافکس یونٹ ایک اہم فرق ہے۔ روایتی انٹیگریٹڈ گرافکس سلوشنز کے برعکس، جو اکثر ڈیمانڈنگ ورک لوڈز کے ساتھ جدوجہد کرتے ہیں، RDNA 3.5 آرکیٹیکچر کارکردگی میں نمایاں اضافہ فراہم کرتا ہے، جس سے Ryzen AI Max+ 395 AI ٹاسکس کو زیادہ موثر طریقے سے ہینڈل کرنے کے قابل بناتا ہے۔ 40 CUs ایک اہم کمپیوٹیشنل صلاحیت کی نمائندگی کرتے ہیں۔

کور کاؤنٹ:

زیادہ کور کاؤنٹ (Core Ultra 7 258V سے آٹھ زیادہ کور) ملٹی تھریڈڈ ورک لوڈز میں ایک عمومی فائدہ فراہم کرتا ہے۔ اگرچہ AI پروسیسنگ اکثر GPU پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے، CPU اب بھی ٹاسکس کو منظم کرنے اور کمپیوٹیشن کے کچھ پہلوؤں کو ہینڈل کرنے میں ایک کردار ادا کرتا ہے۔

کنفیگرایبل TDP:

زیادہ TDP پاور مینجمنٹ میں زیادہ لچک کی اجازت دیتا ہے۔ اگرچہ اس کا مطلب زیادہ بجلی کی کھپت ہے، لیکن یہ چپ کو زیادہ کلاک اسپیڈ پر کام کرنے اور زیادہ عرصے تک کارکردگی کو برقرار رکھنے کے قابل بناتا ہے، خاص طور پر ڈیمانڈنگ AI ورک لوڈز میں۔ TDP کو 120W تک کنفیگر کرنے کی صلاحیت Core Ultra 7 258V کی زیادہ محدود 37W زیادہ سے زیادہ ٹربو پاور پر ایک اہم فائدہ فراہم کرتی ہے۔ یہ دیکھی گئی کارکردگی کی برتری کو حاصل کرنے میں ایک اہم عنصر ہے۔

موبائل کمپیوٹنگ کا منظر نامہ: ایک بدلتا ہوا میدان جنگ

موبائل اسپیس میں AMD اور Intel کے درمیان مقابلہ حالیہ برسوں میں تیز ہوا ہے، دونوں کمپنیاں کارکردگی اور کارکردگی کی حدود کو آگے بڑھا رہی ہیں۔ Lunar Lake کا تعارف Intel کی پاور ایفیشینسی پر توجہ مرکوز کرتا ہے، جبکہ AMD کا Ryzen AI Max+ 395 واضح طور پر کارکردگی کو ترجیح دیتا ہے، خاص طور پر AI ورک لوڈز میں۔

NVIDIA کی RTX 50-سیریز کے موبائل GPUs کے ساتھ آنے والی جنگ AMD کے لیے ایک اہم امتحان ہو گی۔ اگرچہ NVIDIA روایتی طور پر اعلیٰ درجے کے موبائل گرافکس مارکیٹ پر غلبہ رکھتا ہے، AMD کی انٹیگریٹڈ گرافکس اور AI پروسیسنگ صلاحیتوں میں پیشرفت اسے ایک مضبوط دعویدار کے طور پر رکھتی ہے۔ NVIDIA کو درپیش سپلائی چین کے مسائل ممکنہ طور پر AMD کو دستیابی اور مارکیٹ میں رسائی کے لحاظ سے فائدہ دے سکتے ہیں۔

RTX 4090 لیپ ٹاپ GPU کے خلاف اعلیٰ AI کارکردگی کے دعوے جرات مندانہ ہیں، لیکن اگر ثابت ہو جائیں تو، وہ مسابقتی منظر نامے میں ایک اہم تبدیلی کی نمائندگی کریں گے۔ اس سے یہ ظاہر ہو گا کہ AMD کا انٹیگریٹڈ سلوشن کچھ AI پر مبنی ایپلی کیشنز میں ڈسکریٹ گرافکس سلوشنز کا مقابلہ کر سکتا ہے، اور ممکنہ طور پر ان سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے۔ یہ ایک بڑی کامیابی ہو گی اور موبائل کمپیوٹنگ کے مستقبل کے لیے اس کے اہم مضمرات ہو سکتے ہیں۔ AI کارکردگی پر زور اس سمت کا ایک واضح اشارہ ہے جس کی طرف انڈسٹری بڑھ رہی ہے۔ جیسے جیسے AI روزمرہ کی ایپلی کیشنز میں تیزی سے ضم ہوتا جا رہا ہے، ایسے پروسیسرز کی مانگ جو ان ورک لوڈز کو موثر اور مؤثر طریقے سے ہینڈل کر سکیں، بڑھتی رہے گی۔