AMD Ryzen 9 7940HS レビュー: AI ハードウェアは違いをもたらしますか?

AMDのファンになるにはとても良い時期です。レッド チームのデスクトップ プロセッサには、これまでテストした中で最速のゲーム用 CPU が含まれており、その一方で、同社の Radeon グラフィックス カード ビジネスは、将来を見据えた「チップレット」設計と 2 種類のフレーム生成技術により競争力が高まっています。 AMDはラップトップ分野にも進出しているようで、新しいX3DラップトップCPUは目覚ましいパフォーマンスを達成している。しかし、比較的知られていないラップトップのイノベーションがもう 1 つあります。それは、専用 AI ハードウェアを備えた AMD の最初のラップトップ CPU、Ryzen 9 7940HS です。

私たちは新しいチップを搭載した Razer Blade 14 ラップトップで遊んで、AI アクセラレーションによってどのような違いが生じるのか、そして Nvidia RTX 4070 グラフィックス カードと組み合わせた場合に Ryzen 9 7940HS がどれほど競争力があるのか​​を確認してきました。

まずはこの 7940HS CPU を理解することから始めましょう。これは、デスクトップ Ryzen 7 7700 に匹敵する 8 コアと 16 スレッドを備えた 4nm Zen 4 パーツで、250 億個のトランジスタ、5.2 GHz のシングルコア ブースト クロック、および 35 W ～ 54 W に設定可能な TDP を備えています。これは、AMD と最近買収したザイリンクスによって製造され、ここでは Ryzen AI としてブランド化されている XDNA AI エンジンについて言及するまでもなく、実際のパフォーマンスは非常に優れています。

ちなみに、7940HS は、Blade 14 のカスタム パフォーマンス モードでファン速度を最大にして実行し、マルチコア スコアは Cinebench R20 で 6764、R23 で 17270 に達しました。これは、デスクトップの 360mm AiO 冷却 Core i7 の 15% 以内に相当します。この記事の入力には 12700K システムを使用しています。シングルコアのスコアも素晴らしく、CBR20 では約 700、CBR23 では約 1800 です。繰り返しますが、これはデスクトップ Ryzen 7000 の部品の 15% 以内であるため、Razer Blade 14 のコンパクトなフレームにもかかわらず、利用可能な馬力の差はおそらく予想よりも小さいです。ラップトップの音がほとんど聞こえなくなるバランスのとれたファン速度により、その差は小さくなります。拡大しますが、8 コアのデスクトップ部品が支持されるのは約 25% にとどまります。

これはゲームのパフォーマンスにとって良い兆候です。これについては次のページで説明しますが、AI 機能についてはどうなのでしょうか?現在利用できる AMD Ryzen AI ソフトウェア プラットフォーム アプリは比較的少数ですが、同社は AMD Image Categorizer と呼ばれる例を提供しており、GitHub で「Ryzen AI クラウドからクライアントへのデモ」として入手できます。このアプリは、Yolov5 および Retinaface AI モデルを使用して画像フォルダーにタグを付けます。Microsoft の Azure クラウドまたはローカルの AI 高速化 Ryzen 7000HS マシンで実行されます。

ここでの目的は、ローカルのハードウェア アクセラレーション オプションがクラウド サービスに依存するよりも簡単であるだけでなく、データがマシンから流出しないため、大幅に高速かつ安全であることを示すことです。 Google の同様のタグ付けツール (写真) も見たことがありますが、当然のことながら、画像を Google サービスにアップロードする必要があり、これに満足している人はいないかもしれません。

実際に Windows マシン上でデモをコンパイルするには少し時間がかかりましたが、プロジェクトが正常にビルドされた後は非常に印象的でした。 Pixel スマートフォンから取得した 106 枚の高解像度 JPG 画像のスキャンには、ギガビット インターネットによってアップロード プロセスが高速化されたにもかかわらず、Azure EP オプションでは 1 分もかからなかったのに対し、わずか数秒しかかかりませんでした。これは速度とセキュリティの角度を証明していますが、これは実際に役立つのでしょうか?

デモ アプリとしては当然のことかもしれませんが、このユーティリティは十分ではありませんでした。急速にタグ付けされた私の 100 枚の画像には、「ラップトップ」や「人物」などのカテゴリに正しく一致するものが多数含まれていましたが、30 枚以上が「車」でタグ付けされていました。視覚的に車に似たものは何も含まれていないにもかかわらず、代わりに猫、ブルーベリー、ファイヤーピット、トロフィー、コメディアンのツアーポスターが描かれています。 「機能デモンストレーション専用」と銘打たれたアプリとしてはこれで十分だと思いますが、私は少しがっかりしました。

より実用的で使いやすいデモは、Windows Web カメラ設定にあります。RyzenAI ラップトップでは、自動フレーミング、AI 生成のアイコンタクト、および 2 種類の背景ぼかしのオプションが提供されます。これらのテクノロジーは決して目新しいものではありませんが、説明どおりに機能しました。ただし、アイコンタクトモードは少し危険に見え、ぼかし効果では背景から髪を一貫して切り取るのに苦労しました。 Zoom、Nvidia、その他多くの企業が同様の効果を持つアプリを開発していますが、これらの機能を Windows に統合してすべてのアプリで確実に使用できるようにすると、本当に便利になる可能性があります。

これまでの Ryzen AI の最良の例は、Topaz AI アプリ スイートへの統合です。これにより、画像やビデオをアップスケールしたり強化したりすることができます。 Suraj Raghuraman 氏は、4 年前のデスクトップ グラフィックス カードよりも、これらの AMD ラップトップ上で自社のアプリが高速に動作するようになったと述べたと伝えられていますが、より具体的な高速化の数値は明らかになっていません。

現時点では、AI 機能は、次のゲーミング ノート PC に必須の機能にはほど遠いですが、コンテンツ クリエイターや AI 開発者にとって、ハードウェア アクセラレーションによる AI を真の価値のあるものにするアプリや統合の波を開始するのに役立つかもしれません。皆のために持っています。

ただし今は、ページをめくってゲームのパフォーマンスに注目してみましょう。合成 CPU の結果は、Blade 14 が有能なパフォーマンスであることを示唆していますが、それは実際のテストでも当てはまりますか – そして、この 14 を考慮すると、同じ名前のデスクトップ GPU が RTX 4070 のラップトップ バージョンにどれだけ近づくか -インチシャーシ？