AMD похвасталась, что Ryzen AI Max+ 395 до 12 раз быстрее в работе с ИИ, чем прямой конкурент от Intel

Новейший флагманский мобильный процессор AMD Ryzen AI Max+ 395 семейства Strix Halo обеспечивает до 12 раз более высокую производительность в работе с различными большими языковыми моделями ИИ, чем чипы Intel Lunar Lake. Об этом AMD сообщила в своём официальном блоге, поделившись соответствующими диаграммами.

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Источник изображений: AMD

Благодаря 16 вычислительным ядрам Zen 5, 40 графическим блокам RDNA 3.5, а также NPU XDNA 2 с производительностью 50 TOPS (триллионов операций в секунду), процессор Ryzen AI Max+ 395 обеспечивает до 12,2 раза более высокое быстродействие в определённых сценариях LLM, чем Intel Core Ultra 258V. Стоит напомнить, что в составе чипа Intel Lunar Lake имеются только четыре P-ядра и четыре E-ядра, что в общей сложности вполовину меньше, чем у Ryzen AI Max+ 395. Однако разница в производительности между платформами выражена гораздо сильнее, чем в два раза.

Преимущество чипа Ryzen AI Max+ 395 становится ещё более заметным с повышением сложности языковых моделей. Наибольшая разница в производительности между платформами видна при работе с LLM с 14 млрд параметров, где требуется больше оперативной памяти. Напомним, что Lunar Lake представляет собой гибридные процессоры, оснащённые до 32 Гбайт набортной ОЗУ.

В тестах LM Studio с использованием устройства Asus ROG Flow Z13 с 64 Гбайт унифицированной памяти встроенная графика Radeon 8060S процессора Ryzen AI Max+ 395 показала в 2,2 раза большую пропускную способность токенов, чем графика Intel Arc 140V в различных ИИ-моделях. В тестах Time-to-First-Token (метрика производительности языковых моделей, которая показывает, сколько времени проходит от отправки запроса до генерации первого токена ответа) чип AMD продемонстрировал четырёхкратное преимущество над конкурентом в таких моделях, как Llama 3.2 3B Instruct, и увеличил отрыв до 9,1 раза в моделях, поддерживающих 7–8 млрд параметров, например DeepSeek R1 Distill.

Процессор AMD особенно преуспел в задачах мультимодального зрения, где обрабатывал сложные визуальные входные данные до 7 раз быстрее в IBM Granite Vision 3.2 3B и в 6 раз быстрее в Google Gemma 3 12B по сравнению с чипом Intel. Поддержка платформой AMD технологии Variable Graphics Memory позволяет выделять до 96 Гбайт памяти в качестве VRAM из систем с унифицированной памятью объёмом до 128 Гбайт, что, в свою очередь, позволяет развёртывать современные языковые модели, такие как Google Gemma 3 27B Vision.

Преимущества производительности процессора AMD над конкурентом видны и в практических ИИ-приложениях, таких как анализ медицинских изображений и помощь в кодировании с помощью высокоточного 6-битного квантования в модели DeepSeek R1 Distill Qwen 32B.