中央処理装置は、増大する人工知能テクノロジーのニーズを満たすために急速に進化しています。日常のアプリケーションで人工知能への依存が高まる中、Intel、AMD、Apple などの企業は最高のパフォーマンスを提供するために競い合っています。
AI プロセッサは、ニューラル プロセッシング ユニット (NPU) を統合した特殊なコンピュータ プロセッサです。ローカル デバイス上で AI タスクを完了できるように設計された専用 AI プロセッサは、ますます多くのデバイスに搭載されており、Copilot や Apple Intelligence などの AI 支援アプリを実行するために必要となります。
では、市場にはさまざまな AI プロセッサーが存在しますが、どれを購入すべきでしょうか?確認する ニューラル プロセッシング ユニット (NPU) とグラフィック プロセッシング ユニット (GPU) の違いは何ですか?
クイックリンク
人工知能専用プロセッサの比較
Intel、AMD、Apple、Qualcomm は、最新のモバイル プロセッサ用の新しい SoC (システム オン チップ) 設計を発表しました。これらの新しいプロセッサは、中央処理装置 (CPU)、グラフィックス処理装置 (GPU)、およびニューラル処理装置 (NPU) を単一のチップに組み合わせて、強力な AI を活用したコンピューティング機能を提供します。これらの新しいプロセッサーの一部はまだ 2024 年のリリースを待っていますが、公式発表、設計仕様、独立ベンチマークと自己報告ベンチマークの組み合わせは、これらの今後のプロセッサーが待つ価値があるかどうか、またはコンピューターを購入する余裕があるかどうかを判断するのに役立ちます。 AI のためのモバイルが正しく行われるようになりました。
どの AI プロセッサーを購入するかを決めるのに役立つように、Intel、AMD、Apple、Qualcomm の AI プロセッサーの最新開発をここに示します。
インテル Core Ultra 200V (Lunar Lake)
Intel は、Computex 2024 で新しい Lunar Lake プロセッサを発表しました。この新しいモバイル プロセッサ シリーズは、x86 アーキテクチャを使用しながら、熱、電力効率、より優れた GPU、および AI 計算能力に主に焦点を当て、最近の設計にいくつかの改良を加えています。注目すべき SoC 設計の特徴は次のとおりです。
- ユニファイドメモリアーキテクチャ: Intel Lunar Lake プロセッサは、SoC 設計の一部として LPDDR5 RAM を統合するようになりました。これにより、RAM とプロセッサーの間でデータを転送する際の帯域幅が向上し、消費電力が削減されます。
- 3nmプロセス: インテルは 3nm プロセスを通じて、Lunar Lake プロセッサーにさらに多くのトランジスタを詰め込み、パフォーマンスと電力効率を向上させています。
- NPU内蔵: Lunar Lake SoC は 40 つの NPU 計算エンジンを使用し、INT8 精度で最大 XNUMX TOPS (テラ演算/秒) の AI 計算能力を提供します。
- ハイパースレッディングを無効にする: 8 つのコアすべて (4 つのパフォーマンス コアと 4 つの効率コア) で、パフォーマンスよりもバッテリー寿命の向上を優先するため、ハイパースレッディングが無効になっています。
新しい SoC 設計のおかげで、Intel Lunar Lake プロセッサーは、以前の Meteor Lake プロセッサーと比べて AI パフォーマンスが 3 倍、グラフィックス処理が最大 1.5 倍高速になり、電力効率が約 40% 向上すると期待されています。確認する 第 790 世代 Intel プロセッサーをサポートする最高の ZXNUMX マザーボード.
AMD Ryzen AI 300 (Strix Point)
Intel の x86 に対するエネルギー効率の高いアプローチとは対照的に、AMD はより高い消費電力を犠牲にしてパフォーマンスを重視することに重点を置いています。これらのプロセッサを強力にする機能の一部を次に示します。
- Zen 5 マイクロアーキテクチャ: IPC (クロックあたりの命令数) と全体的なパフォーマンスが大幅に向上します。
- 統合された RDNA 3.5 グラフィックス: 以前の RDNA アーキテクチャを改善し、グラフィックスと AI 関連タスクの両方のパフォーマンスを大幅に向上させます。
- XDNA2 NPU: SoC 上で最もパフォーマンスの高い NPU。 INT50 解像度で最大 8 TOPS が可能で、40 TOPS を必要とする Copilot+ に適しています。
- ブロックFP16: パフォーマンスをほとんど損なうことなく、高精度の AI タスクを実現します。
これにより、AMD の Ryzen AI 300 シリーズは、高度なグラフィックスおよび AI 処理機能を活用しながら、AI および計算タスク用の強力な選択肢となります。確認する AMD Zen 5: 知っておくべきことすべて.
アップル M4 (ドナン)
Apple M4 チップは、3nm プロセス ノード、オンチップ メモリ、チップ設計、ハイブリッド アーキテクチャなど、M3 と同様のテクノロジーを使用しています。 M4 はすでに最新の iPad Pro に統合されており、9 または 10 個の CPU コア (パフォーマンス向上のため 3 コアまたは 4 コア、効率向上のため 6 コア)、16 TOPS の能力を持つ 35 コア NPU、および 10 倍高速な 2 コア GPU を提供します。 M86チップを搭載したiPad Proよりも多くのコアを搭載しています。設計変更はIntelのLunar Lakeほど根本的ではないが、その主な理由は、Mシリーズチップがこの時点ですでに十分に最適化されており、ARMハードウェアが単にxXNUMX対応のものよりも電力効率が高いためである。
クアルコム スナップドラゴン X エリート
クアルコムは現在、Windows デバイス用の ARM 対応プロセッサを生産しています。キンギョソウクアルコムは、X Elite SoC は 8 コア ARM v12 Oryon CPU、Adreno を使用していると述べています強力な SoC と組み合わせた RISC の使用により、クアルコムの Snapdragon が実現されます。
インテル vs. AMD vs.アップル vs.クアルコム：AIプロセッサの比較
ここでは、Intel の Lunar Lake、AMD の Ryzen AI 300、Apple M4、および Qualcomm の Snapdragon がどのように機能するかを詳しく説明します。
| 特徴 | コアウルトラ7 268V | AMD Ryzen AI 9 HX 370 | Apple M4 (10コア) | クアルコム スナップドラゴン X エリート X1E-84-100 |
|---|---|---|---|---|
| CPU | 最大 5.0 GHz (8 コア/8 スレッド Lion Cove/Skymont) | 最大 5.1 GHz (12 コア/24 スレッド Zen 5 および Zen 5c) | 最大 4.4GHz (10 コア/10 最大 4.4GHz (10 コア/10 スレッド ARMv9) | 最大 3.8 GHz (12 コア/12 スレッド Oryon) |
| GPU | 最大 2.00 GHz (8 コア Xe2) | 最大 2.9 GHz (16 コア AMD Radeon 890M) | 最大 1.4 GHz (4 コア Apple M10 チップ) | 最大 1.5 GHz (Qualcomm Adreno X1) |
| NPU | 48 トップスINT8 | 50 トップスINT8 | 38 トップスINT8 | 45 トップスINT8 |
| 熱設計電力 (TDP) | 17-30 W | 28 W | 22W | 23 W |
| プロセスノード | 3nm | 4nm | 3nm | 4nm |
| 建築 | x86 | x86 | ARM | ARM |
| 人工知能アシスタント | コパイロット プラス (Windows) | コパイロット プラス (Windows) | アップルインテリジェンス | コパイロット プラス (Windows) |
上の表に基づくと、86 つの x300 プロセッサ (Lunar Lake および Ryzen AI 4) と 86 つの ARM プロセッサ (M4 および Snapdragon) があります。一般に、ARM プロセッサの方が電力効率が高く、x300 プロセッサの方がパフォーマンスが高いことが知られています。ただし、パフォーマンスと電力効率の間のこのギャップは、MXNUMX と
X86 プロセッサの電力効率の点では、Intel は 3nm プロセス ノード、オンチップ メモリ、ハイパースレッディングの無効化、CPU コア数の削減により、より優れたパフォーマンスを実現しています。一方、AMD の Ryzen AI SoC は、わずかに高い CPU クロック速度で 24 スレッド、大幅に強力な GPU、および FP16 機能を備えた NPU により、より優れたパフォーマンスを実現します。
ARM AI プロセッサに関しては、Apple の M4 チップは、ハードウェア アクセラレーションによるトラッキングと macOS アプリのネイティブ サポートにより、温度、CPU、さらには GPU の点で X Elite を上回っています。ただし、エミュレーションやその他のソフトウェアの問題にもかかわらず、X Elite チップは依然として Apple の M3、Intel の Meteor Lake、AMD の Ryzen 7000 プロセッサと競合する強力な ARM ベースのプロセッサであることは注目に値します。
どの AI プロセッサを購入する必要がありますか?
ノートパソコンのメーカーは、プロセッサなどのさまざまなハードウェア仕様に対応するオプションを提供していることがよくあります。今年、新しい AI 専用 SoC が市場に投入される中、どの AI CPU を購入すべきでしょうか?
- アップル M4 (ドナン): macOS ユーザーに最適です。 macOS 用に設計および最適化されており、競争力のあるパフォーマンスと長いバッテリー寿命を実現します。
- AMD Ryzen AI 300 (Strix Point): ゲーマーに最適です。高性能マルチスレッド プロセッサと強力な統合 GPU を組み合わせることで、ゲームやその他の集中的なタスクに最適です。
- インテル Core Ultra 200V (Lunar Lake)バランスの取れたパフォーマンス。パフォーマンスとバッテリー効率のバランスが取れています。ゲーム (特に e スポーツ タイトル)、生産性向上タスク、メディア消費、および一般的な Web ブラウジングに適しています。
- クアルコム スナップドラゴン X エリート: 最もバッテリー効率の高い Windows AI プロセッサー。 Windows 上で Co-Pilot Plus をネイティブにサポートするのは初めてです。一般的な生産性、Web ブラウジング、メディアの利用に最適です。
これらのプロセッサーはすべて、統合された NPU を介して AI 機能を備えていますが、それらを最大限に活用するまでには時間がかかる可能性があります。開発者が NPU を最大限に活用するアプリを作成するには、さらに時間がかかるでしょう。
今すぐ新しいラップトップを購入したくなるかもしれませんが、これらの新しいチップセットに搭載されている AI 機能は、2023 年にリリースされるチップセットよりもはるかに優れています。 したがって、AI 機能が重要である場合は、Snapdragon を入手する必要があります。閲覧できるようになりました 新しいラップトップを購入する前に尋ねるべき質問.
