AMD“超越独显”的核显爆冷!市场不买单,混合架构成致命伤?

AMD“超越独显”的核显爆冷!市场不买单,混合架构成致命伤?

最近两年,雷科技其实写过不少关于AMD核显的报道,也是看着AMD的核显性能预测从RTX2060水平一路水涨船高,跑到了RTX 4070水平。前面几代核显其实都因为各种原因“难产”,最终发布到市场的依然是阉割版,原本我以为AMD的超强核显会成为“PPT战神”,结果倒是我被打脸了。

前段时间,AMD正式发布了一系列移动端处理器,其中就有全新的AI MAX系列,全系搭载最新的Radeon 8000S系列核显,根据测试性能差不多摸到了RTX 4070的屁股,在低功耗状态下的能效比表现则明显优于RTX 4070。

图源:AMD

AMD AI MAX系列的发布用“千呼万唤始出来”来形容也不为过,业界也非常惊讶于AMD一直宣传的拥有独显性能的CPU居然真的发布了。但是AI MAX系列发布至今过去了几个月时间,市场表现却远不如发布前大家的期待,对于消费者来说,最初的兴奋并未转化为购买欲望,背后的原因到底是什么?

AMD核显爆杀独显,代价是什么?

先简单介绍一下AMD的AI MAX系列,该系列共有四个型号,其中仅旗舰型号AI MAX+ 395搭载了Radeon 8060S,其余三款则分别是Radeon 8050S和8040S。从性能来看,8050S与8060S的差距并不算大,大概等于RTX 4060到RTX 4070。

但是8040S就不同了,CU数量仅为8050S的50%,8060S的40%,性能直接腰斩,从测试结果来看,8040S的游戏性能接近RX 6400的水平,后者是一张主打低功耗的入门级显卡,售价普遍在千元以内。

图源:AMD

从游戏测试结果来看,AMD所说的“媲美独显”确实没错,即使是最低配版本也与入门级独显相当,高配版本则直接对标移动端的中高端显卡,确实是兑现了此前的承诺,那么问题来了:代价是什么?

一般来说,移动端的CPU TDP(额定功耗)都是45W,少数旗舰型号会允许超频至120W以上,但是在实际使用中这类极端情况并不常见。从检索到的数据来看,一款搭载RTX 4070移动端显卡+旗舰CPU的游戏本,整机功耗多在200~250W之间,而轻薄款则在120~150W左右。

作为对比,AI MAX+ 395的官方TDP为45~120W,而在各个媒体的实测中,除少数桌面款的miniPC支持较长时间运行在120W的峰值状态外,多数轻薄本都无法满足120W的稳定运行。

图源:AMD

简单来说,AMD虽然将其包装成了轻薄本的高性能方案,但是也难以解决高性能所附带的高功耗问题,即使整机功耗对比传统的独显+CPU的方案有所降低,从实际性能表现来看差距也并没有预想的那么大。

以笔记本电脑来说,目前搭载AI MAX+ 395的产品价格基本都在13000元以上(算上国补),而RTX 4070的游戏本价格是多少呢?答案是7000元左右,而且还是只看高端型号的情况下,二三线品牌主打性价比的型号,价格基本能到5000元出头,差价超过100%。

对于游戏玩家来说,花两倍甚至更贵的价格去买搭载AI MAX+ 395处理器的笔记本电脑,显然是没有意义的。毕竟从游戏性能角度来说,这个价位已经可以买到最新的RTX 5080游戏本,性能表现远超前者。

所以,如果你原本期待着“超强核显U”的出现可以替代独显,降低中高端游戏本的入门门槛,那么可能要失望了,至少从目前的AI MAX系列定价来看,基本上都比同等级的独显游戏本要贵很多。

那么AI MAX系列的目标用户群体到底是什么?答案其实也不难猜:AI开发者和使用者。

游戏只是添头,AI才是重点

AI PC算是目前最热门的品类之一,不过与一般的AI PC不同,搭载AI MAX系列处理器的AI PC其实更像是AI工作站。因为其采用统一内存设计,可以根据CPU和GPU的使用要求动态调整分配,以128GB的统一内存来说,最高可以分配96GB给GPU作为显存使用。

图源:京东

显存在AI运行过程中的重要性,应该不用小雷过多叙述了,看看英伟达的大显存专业卡价格就知道,拥有96GB显存的RTX PRO 6000工作站版售价基本都在8000美元以上。

虽然从性能上来说,AI MAX+395与RTX PRO 6000没有可比性,但是足够大的显存让两者支持的本地AI大模型是一样的,差别主要在推理速度和效率上而已。对有大参数本地AI模型部署要求的朋友来说,AI MAX+ 395可以说是目前最廉价的方案之一。

事实上,你可以把AI MAX系列处理器看作x86版本的苹果M系列芯片,两者在设计方向上其实是一致的,都是通过特殊的架构设计,将CPU和GPU封装到一颗芯片中,最大程度降低CPU与GPU的传输延迟,降低性能损耗。

而且,集成式的设计可以让CPU和GPU共享一套内存,避免了重复堆砌内存所带来的高昂成本,让处理器可以根据工作需要调用进行分配,确保PC系统在不同的任务中都可以提供最佳的性能表现。

事实上,英伟达前段时间发布的PC CPU也是类似的架构,只不过英伟达要更激进一些,基本上没有考虑移动端的需求,直接以迷你PC作为主要的市场,推出了一系列的迷你AI工作站。

这么一算,似乎除了英特尔之外,AMD、苹果和英伟达都有了类似的产品发布,可以说三大巨头已经在某种程度上达成了共识,接下来采用统一架构的处理器可能会越来越多。

图源:雷科技

说实话,我觉得AI MAX系列处理器的统一架构设计在未来必然会成为主流之一,甚至延伸到桌面PC领域,特别是在AI PC领域里,统一架构带来的优势实在是太大了,几乎完美契合未来的AI使用需求。

AMD AI核显问题不少,未来可期

不过AMD AI MAX系列这类处理器也有很多问题需要解决。

首先是散热,传统的CPU和GPU采用独立设计,可以将热源分散,降低对散热系统的性能要求,同时也可以给GPU分配更多的功率。但是统一架构的热源都在一个位置,如果不限制功率就会导致过热,进而影响性能释放。

这也进一步限制了这类芯片的功耗,导致架构性能无法得到完全地发挥。其实从苹果的M系列就能看出端倪,移动端和桌面端虽然同属一个架构,但是性能却不在一个级别上,很大程度就是功耗受限。

其次就是可扩展性较低,因为搭配的统一内存对延迟等参数有很高的要求,为了降低延迟所导致的性能损失,一般都采用板载设计,更激进一点的甚至会采用全封装设计,也就是把内存也封装到芯片里,追求最低的延迟,这也意味着后期升级内存几乎是不可能的,你的选择只有把整个主板换掉。

图源:reddit

换言之,你需要在购买初期就考虑到后续的使用需求升级可能,在预算许可的范围内买内存最大的版本,或者咬咬牙超预算也要上大内存版本。因为如果后续内存不够用了,并不能像传统PC那样直接增加或更换内存来升级,你的选择只有更换电脑或更换主板。

最后,自然是价格了,虽然前面小雷已经吐槽过AI MAX系列的价格有点贵,但是与英伟达、苹果的同类型产品相比,那也是“小巫见大巫”。说白了,统一内存、先进制程和特殊的架构设计,成本都比传统处理器高,加之目前没有单独售卖,大家只能购买整机,无形中又支付了额外的品牌溢价。

不过,随着AMD的AI MAX系列处理器逐渐铺开,这个情况应该会有所改变,目前已经陆续有更具性价比的国产整机开售。虽然拿来打游戏还是不值,但是用作跑AI的服务器还是不错的,后续AMD如果开放主板单独购买,或是某些厂商推出集成主板,成本应该还能进一步降低。

在雷科技看来,这类混合处理器的市场是不缺的,只是还需要不少时间进行生态迭代和成本优化,才能让更多的用户接受并选择。随着AI需求的增长,小雷觉得这一天不会太遥远。

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