تظهر أحدث معالجات سلسلة STRIX Point APU من AMD مزايا كبيرة في تطبيقات نموذج اللغة الكبيرة (LLM) ، وتفوق على سلسلة Intel Lunar Lake. تم تصميم سلسلة المعالجات المصممة للمنصات المتنقلة ، لتوفير أداء أعلى وأقل من زمن الوصول لتلبية الطلب المتزايد على أعباء عمل الذكاء الاصطناعى. تؤكد AMD على الأداء المتميز لمعالجات Ryzen AI في التعامل مع مهام LLM ، وتطلق أدوات الاستوديو LM لتبسيط استخدام نماذج اللغة الكبيرة وعتبات المستخدم السفلية.
في الآونة الأخيرة ، أصدرت AMD أحدث سلسلة STRIX Point APU ، مع التركيز على الأداء المتميز لهذه السلسلة في تطبيقات نموذج اللغة الكبيرة (LLM) ، وهي تفوق بكثير معالجات سلسلة Lunar Lake في Intel. مع زيادة الطلب على أعباء عمل الذكاء الاصطناعي ، أصبحت المنافسة على الأجهزة شرسة بشكل متزايد. للتعامل مع السوق ، أطلقت AMD معالجات الذكاء الاصطناعى المصممة للمنصات المحمولة ، المصممة للأداء الأعلى والكمون المنخفض.
قال AMD إن معالجات Ryzen AI300 في سلسلة IX Point يمكن أن تزيد بشكل كبير من عدد الرموز التي تمت معالجتها في الثانية عند معالجة مهام AI LLM ، وأن Ryzen AI9375 لديه تحسين الأداء بنسبة 27 ٪ مقارنةً بـ Ultra258V الأساسية لـ Intel. على الرغم من أن Ultra7V Core ليس أسرع نموذج في عائلة L Lake ، إلا أن عددها الأساسي والخيط قريب من معالجات بحيرة القمر الراقية ، مما يدل على القدرة التنافسية لمنتجات AMD في هذه المنطقة.
AMD's LM Studio Tool عبارة عن تطبيق موجه نحو المستهلك يعتمد على إطار Llama.cpp ، مصمم لتبسيط استخدام نماذج اللغة الكبيرة. يعمل هذا الإطار على تحسين أداء X86CPUS ، وعلى الرغم من أنه لا يتطلب وحدة معالجة الرسومات GPU لتشغيل LLM ، إلا أن استخدام وحدات معالجة الرسومات يمكن أن يزيد من سرعات المعالجة. وفقًا للاختبارات ، يمكن لـ Ryzen AI9HX375 تحقيق زمن انتقال 35 مرة في نموذج Meta Llama3.21b ، ومعالجة 50.7 رمزًا في الثانية.
ليس ذلك فحسب ، فقد تم تجهيز STRIX Point APU أيضًا ببطاقة رسومات متكاملة Radeon قوية استنادًا إلى RDNA3.5 ، والتي تفصل المهام إلى IGPU من خلال ULKAN API ، مما يؤدي إلى تحسين أداء LLM. باستخدام تقنية تغيير رسومات الرسومات (VGM) ، يمكن لمعالج Ryzen AI300 تحسين تخصيص الذاكرة ، وتحسين كفاءة الطاقة ، ويحقق في نهاية المطاف تحسين أداء يصل إلى 60 ٪.
في اختبارات المقارنة ، استخدمت AMD نفس الإعدادات على منصة ملعب Intel AI ووجدت أن Ryzen AI9HX375 كان أسرع بنسبة 87 ٪ على Microsoft PHI3.1 من نموذج Ultra7258V الأساسي و 13 ٪ أسرع في نموذج MISTRAL7B. ومع ذلك ، ستكون النتائج أكثر إثارة للاهتمام إذا ما قورنت مع Core Core Ultra9288V الرائد في نطاق البحيرة القمرية. في الوقت الحالي ، تركز AMD على استخدام نماذج اللغة الكبيرة أكثر شعبية من خلال استوديو LM ، بهدف تسهيل المزيد من المستخدمين غير التقنيين للبدء.
النقاط الرئيسية:
تعمل AMD Strix Point Apus على تحسين الأداء بنسبة 27 ٪ على بحيرة Intel Lunar في تطبيقات AI LLM.
يقوم Ryzen AI9HX375 بإجراء فترة زمنية أقل 3.5 مرات في نموذج Meta Llama3.2.
تم تصميم أداة الاستوديو LM لجعل استخدام نماذج اللغة الكبيرة أسهل ومناسبة للمستخدمين غير التقنيين.
باختصار ، يشير الأداء القوي لسلسلة AMD Strix Point APU في حقل تطبيق AI LLM وأدوات الاستوديو LM سهلة الاستخدام إلى تخطيط AMD النشط والقدرة التنافسية في سوق أجهزة AI ، مما يجلب للمستهلكين أكثر ملاءمة وتجربة الذكاء الاصطناعي.