Es ist eine ziemlich gute Zeit, ein AMD-Fan zu sein. Zu den Desktop-Prozessoren des Red Teams gehört die schnellste Gaming-CPU, die wir je getestet haben, während das Radeon-Grafikkartengeschäft mit einem zukunftsweisenden „Chiplet“-Design und zwei Varianten der Frame-Generation-Technologie immer wettbewerbsfähiger wird. AMD scheint auch im Laptop-Bereich Fuß zu fassen, wo seine neuen X3D-Laptop-CPUs eine beeindruckende Leistung erzielen. Es gibt jedoch eine weitere Laptop-Innovation, die relativ unangekündigt blieb – die des Ryzen 9 7940HS, AMDs erster Laptop-CPU mit dedizierter KI-Hardware.
Wir haben mit einem Razer Blade 14-Laptop gespielt, der über den neuen Chip verfügt, um zu sehen, welchen Unterschied die KI-Beschleunigung macht – und wie wettbewerbsfähig der Ryzen 9 7940HS in Kombination mit einer Nvidia RTX 4070-Grafikkarte ist.
Beginnen wir damit, einen Eindruck von dieser 7940HS-CPU zu bekommen. Dabei handelt es sich um einen 4-nm-Zen-4-Teil mit acht Kernen und sechzehn Threads, passend zum Desktop-Ryzen 7 7700, mit 25 Milliarden Transistoren, einem Single-Core-Boost-Takt von 5,2 GHz und einer von 35 W bis 54 W konfigurierbaren TDP. Das ist eine Menge Leistung – ganz zu schweigen von der XDNA AI-Engine, die von AMD und der jüngsten Übernahme Xilinx produziert wird und hier als Ryzen AI bezeichnet wird.
Zum Vergleich: Der 7940HS erreichte im benutzerdefinierten Leistungsmodus des Blade 14 mit maximaler Lüftergeschwindigkeit einen Multi-Core-Wert von 6764 im Cinebench R20 und 17270 im R23 – das sind weniger als 15 Prozent des Desktop-Core i7 mit 360 mm AiO-Kühlung 12700K-System, das ich zum Schreiben dieses Artikels verwende. Auch die Single-Core-Werte sind beeindruckend und liegen bei rund 700 bei CBR20 und rund 1800 bei CBR23. Auch das sind nur 15 Prozent der Desktop-Ryzen-7000-Teile, sodass der Unterschied in der verfügbaren Leistung trotz des kompakten Rahmens des Razer Blade 14 geringer ist, als man vielleicht erwarten würde. Mit ausgewogenen Lüftergeschwindigkeiten, die das Notebook nahezu unhörbar machen, ist der Abstand gering wächst – allerdings nur auf rund 25 Prozent zugunsten von Achtkern-Desktop-Teilen.
Das ist ein gutes Zeichen für die Gaming-Leistung, auf die wir auf der nächsten Seite eingehen werden, aber was ist mit den KI-Fähigkeiten? Es gibt relativ wenige AMD Ryzen AI-Softwareplattform Derzeit verfügbare Apps, aber das Unternehmen stellt ein Beispiel namens AMD Image Categorizer zur Verfügung, das auf GitHub als „ verfügbar ist.Ryzen AI Cloud-to-Client-Demo“. Diese App markiert einen Ordner mit Bildern mithilfe der KI-Modelle Yolov5 und Retinaface, die entweder in der Azure-Cloud von Microsoft oder auf Ihrem lokalen, KI-beschleunigten Ryzen 7000HS-Computer ausgeführt werden.
Hiermit soll gezeigt werden, dass die lokale hardwarebeschleunigte Option nicht nur einfacher ist als die Nutzung eines Cloud-Dienstes, sondern auch deutlich schneller und sicherer, da keine Daten Ihren Computer verlassen. Wir haben ähnliche Tagger von Google (Fotos) gesehen, aber diese erfordern natürlich, dass Sie Ihre Bilder in Google-Dienste hochladen, was möglicherweise nicht jedem gefällt.
Tatsächlich wird die Demo auf einem Windows-Rechner kompiliert hat ein bisschen Arbeit gekostet, aber nachdem das Projekt erfolgreich gebaut wurde, war es ziemlich beeindruckend. Das Scannen von 106 hochauflösenden JPG-Bildern, die von einem Pixel-Smartphone aufgenommen wurden, dauerte nur ein paar Sekunden, im Vergleich zu fast einer Minute bei der Azure EP-Option – selbst mit Gigabit-Internet, das den Upload-Vorgang beschleunigt. Das beweist die Geschwindigkeits- und Sicherheitsaspekte – aber ist das tatsächlich nützlich?
Für eine Demo-App war es vielleicht nicht überraschend, dass das Dienstprogramm nicht ganz vorhanden war – meine Hunderte von schnell getaggten Bildern enthielten viele korrekte Übereinstimmungen für Kategorien wie „Laptop“ und „Person“, aber mehr als 30 waren mit „Auto“ getaggt “, obwohl es nichts enthält, was optisch einem Auto ähnelt – stattdessen sind Katzen, Blaubeeren, eine Feuerstelle, eine Trophäe und das Tourplakat eines Komikers abgebildet. Ich schätze, das ist für eine App mit der Aufschrift „nur zu Funktionsdemonstrationszwecken“ völlig in Ordnung, aber ich war ein wenig enttäuscht.
Eine praktischere und benutzerfreundlichere Demo finden Sie in den Windows-Webcam-Einstellungen, wo RyzenAI-Laptops Optionen für automatisches Framing, KI-generierten Augenkontakt und zwei Arten von Hintergrundunschärfen bieten. Diese Technologien sind keineswegs neu, aber sie funktionierten wie beschrieben – allerdings sah der Augenkontaktmodus etwas zwielichtig aus und der Unschärfeeffekt hatte Probleme, meine Haare dauerhaft vom Hintergrund abzuschneiden. Obwohl Zoom, Nvidia und viele andere Firmen Apps mit ähnlichen Effekten produzieren, könnte es wirklich nützlich sein, diese Funktionen in Windows zu integrieren, um sicherzustellen, dass Sie sie in allen Apps nutzen können.
Das bisher beste Beispiel für Ryzen AI ist die Integration in die Topaz AI-App-Suite, mit der Sie Bilder und Videos hochskalieren und anderweitig verbessern können. Suraj Raghuraman wird zitiert mit der Aussage, dass ihre Apps jetzt auf diesen AMD-Laptops schneller laufen als auf Desktop-Grafikkarten vor vier Jahren, obwohl keine genaueren Beschleunigungszahlen verfügbar waren.
So wie es aussieht, sind KI-Funktionen keineswegs ein Muss in Ihrem nächsten Gaming-Laptop – aber sie könnten sich für Content-Ersteller oder KI-Entwickler als nützlich erweisen, um die Welle von Apps und Integrationen anzustoßen Tun Machen Sie hardwarebeschleunigte KI für jeden wirklich lohnenswert.
Jetzt ist es jedoch an der Zeit, die Seite umzublättern und einen Blick auf die Spieleleistung zu werfen. Die synthetischen CPU-Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Blade 14 eine leistungsfähige Leistung erbringen sollte, aber trifft das auch auf reale Tests zu – und wie nahe kommt die Laptop-Version des RTX 4070 angesichts dieser 14- Zoll-Chassis?
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