在高通、苹果、英特尔、AMD中, 选谁当电脑的“大脑”呢?

小A之家2024-08-06 09:22:05  136

随着AI时代的来临,桌面和移动处理器领域,由过去英特尔和AMD争霸变成了苹果和高通也进入了这个竞争领域。虽然在桌面端目前还没有正式进入“四强争霸”,但目前的移动端,四大天王已经聚齐。那么在未来,该如何选择自己电脑的“大脑”?

1、架构设计:传统VS新锐

今天在这里暂时就以四家厂商产品齐全的移动端为例进行比较。首先是架构上,目前四家都是SoC(System on Chip,系统级芯片)思路,将CPU、GPU、NPU等多种处理硬件集成在一个芯片上,但架构各有不同。

高通的骁龙X Elite是一款基于ARM架构的强大SoC,专为Windows设计。其ARM架构使其在能效上显著优于英特尔和AMD的x86指令集架构处理器。骁龙X Elite采用12核ARM Oryon CPU、Adreno X1 GPU和Hexagon NPU,NPU的算力高达45 TOPS。强大的NPU性能和续航性能,是微软选择与高通合作推出Copilot+ PC的原因之一。

英特尔的第一代Core Ultra SoC(代号Meteor Lake)仍然采用传统x86指令集体系,提供出色的游戏和综合性能。其8核Intel Iris Xe GPU和16核/22线程CPU(8个P核和8个E核)使其在电池续航方面表现优异。英特尔使用“多芯片模块化”结构,将自家的7nm工艺(用于CPU)和台积电的5nm工艺(用于GPU)集成在一个芯片上。这种设计不仅在生产成本、能效和性能上提供了灵活性,还增加了NPU,使其能够运行AI应用中的机器学习模型。

苹果M3是另一款基于ARM架构的处理器,具有出色的性能和高能效,由于具有三种大小规格,因此具有桌面/移动复用性。M3采用台积电的3nm工艺节点和统一内存架构,直接提高了性能和能效。标准M3配备8核/8线程CPU、10核Apple M3 iGPU和16核Apple Neural Engine NPU。尽管其核心数量看似不如英特尔和高通,但苹果硬件和软件的无缝集成生态以及无需为多样硬件考虑兼容性,确保了M3处理器的充分性能利用,减少了冗余并无需模拟转译APP底层代码。

AMD锐龙AI 300系列处理器采用了全新的Zen5+XDNA2+RDNA 3.5架构,标志着AMD在AI计算领域的重大突破。锐龙AI 9 HX 370是该系列的旗舰型号,采用4nm TSMC工艺,内置4个Zen5和8个Zen5c核心,总共具备12核心24线程,基础频率2GHz,最高加速频率可达5.1GHz。它拥有12MB二级缓存与24MB三级缓存,支持最多256GB的DDR5 5600/LPDDR5X 7500内存。AI方面,它内置了XDNA 2架构的第三代Ryzen AI NPU,支持BF16数据标准,算力暴增到50TOPS,可以轻松满足微软Copilot+ PC的AI算力需求。集成GPU方面,它搭载了最高规格的Radeon 890M,频率高达2900MHz。

2、媒体生产力,谁执牛耳?

在视频编辑、渲染和流媒体等媒体生产力处理任务中,这四种处理器各有优势。

骁龙X Elite在AI增强的媒体处理方面表现出色,得益于其Hexagon NPU的45 TOPS算力,使其在涉及实时视频增强和基于AI的编辑工具的任务中特别有效。然而,其GPU性能不如竞争对手,且由于整体功率释放不高,因此实际测试中天花板很明显。

苹果M3由于采用3nm工艺节点,每瓦性能上已经优于英特尔和高通的产品。加上M3对AV1、AVC、h265(8位和10位)、VP8、VP9和JPEG的硬件编解码支持,以及苹果生态常年对主流图片和视频处理软件的良好支持,使M3成为一个具有长续航力的生产力处理器。

英特尔Core Ultra系列凭借其x86指令集和酷睿架构,在Windows环境中常用的传统媒体处理应用程序中提供了出色的性能,庞大的Windows生态支持就是它最大依仗。

AMD锐龙AI 300系列处理器Zen5架构性能本身就不错,加上RDNA 3.5架构的集成GPU,提供了卓越的性能和能效,890M GPU齐全的编解码器以及3D性能,在移动平台生产力场景下可以提供与之匹配的流畅体验,强大的AI算力更是对使用AIGC的创作者非常友好。

3日常使用:基本需求都完美满足

这四种SoC在日常使用(网页浏览和媒体播放)以及轻生产力任务(如办公应用程序、电子邮件和一般多任务处理)中都是出色的执行者,但它们各自具有独特的优势。

骁龙X Elite在电池续航和效率方面表现出色,而其强大的NPU和对Windows Copilot+的AI支持也增强了生产力应用程序,提供实时翻译和语音识别等功能。

苹果M3得益于与macOS和其他苹果软件生态的紧密集成,确保了日常使用和文字处理、电子表格和演示文稿等任务的顺畅处理,其出色的电池续航支持同样支持全天使用。

英特尔Core Ultra依托Windows上的积累,具有最好的x86应用程序的兼容性,强大的多线程能力允许平稳的多任务处理,在要求多开网页和视频窗口以及普通的生产力应用程序中都可以提供快速的性能。

AMD锐龙AI 300系列处理器在生产力任务中表现出色,尤其是其Zen5架构和高效的NPU。由于能效比和IPC性能相对ZEN4架构的巨大提升,以及强大的单大核处理能力,它在日常应用和轻生产力场景中,可以保证很高的性能和能效比。

4、游戏性能:x86终于扬眉吐气

游戏性能是许多用户的重要考虑因素,在这方面,SoC之间的差异变得更加明显。

骁龙X Elite由于受限于集显性能和性能释放,在适配的一般游戏中表现尚可,但3A大作中还是需要降低设置才能流畅游戏。由于其游戏主要是从x86模拟到ARM,缺乏原生游戏,这种模拟降低了游戏性能并导致了一定的帧率下降,日常轻度游戏问题不大,但3A大作和电竞游戏表现就欠佳了。

RPG等硬件要求不高的游戏,骁龙X还是可以hold住的

由于Steam和Mac Store商店生态多年扶持,苹果平台其实也有不少专门适配的大作了。M3对于这些专门适配的游戏,能够很好地处理1080p分辨率下3A大作的中等图形设置的游戏体验,不过想要极致画面体验的玩家受限于集显性能和系统限制,就困难了很多。

实际上一些海外主播就是用M3的苹果机器开播《使命召唤战区》的多人模式,但需要降低图形设置

相比之下,采用x86指令集体系的英特尔Core Ultra和AMD AI300就优势巨大了,庞大的Windows游戏生态的适配,自身强大的集显性能以及可以另外搭配独显的“开挂”能力,让它们更适合普通人进行游戏。

5、AI战未来:性能有了,未来看生态

最后来到战未来的AI应用体验对比上。无论是骁龙X Elite的Hexagon 、M3的Apple Neural Engine 还是Core Ultra的NPU和AI300的XDNA2 NPU,四家处理器都具有独立的NPU单元和对比目前一般处理器而言相当强大的AI算力。其中AMD 锐龙 AI 300系列处理器的XDNA 2架构NPU提供了最高的50TOPS的AI算力。

但是,由于目前AI应用无论是大模型、基准算法库等,更多基于英伟达的CUDA和Tensor体系,因此哪家的AI算力落地能力更强,取决于它们以后如何更好的运营AI软件生态,让更多开发者将产品和技术适配、移植过来,目前还难以说鹿死谁手。

总结:

极致追求电池续航、轻薄,从事日常使用和普通轻生产力和AI应用的用户,可以考虑高通骁龙X平台。

而苹果M3非常适合媒体创作者使用,也能胜任日常任务。

英特尔Core Ultra适合需要游戏性能、传统生产力应用程序并偏好Windows生态系统的用户。

AMD AI300适合需要高效能、AI性能和长效续航的用户。其强大的Zen5架构和Radeon 890M显卡,使其在生产力、游戏和AI应用中均表现出色。

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