編集部
AMDのRyzen AI 300シリーズプロセッサーは、大規模言語モデル（LLM）アプリケーションにおいて、従来の性能を大幅に向上させた。特にLM Studioのような高度なLLM環境では、AMDのAI APUが優れた処理能力を発揮し、メモリ速度の影響を克服する設計が施されている。また、Ryzen AI 9 HX 375 CPUは、テキスト生成速度を示すトークン毎秒での効率を27％も改善し、さらに「最初のトークンまでの時間」では最大3.5倍の優位性を示した。
さらに、可変グラフィックスメモリ（VGM）機能により、メモリ集約型のAIワークロードを強化し、Meta Llama 3.2 1bモデルで22％の性能向上を達成。GPUアクセラレーションとの併用でさらに60％もの改善が確認されている。AMDの最新技術は、LLM対応ノートパソコンの新たな選択肢として注目されている。
LLM処理能力の向上に寄与するRyzen AI 300シリーズの設計要素
AMDのRyzen AI 300シリーズプロセッサーは、大規模言語モデル（LLM）の効率的な処理を実現するために、複数の設計要素が組み込まれている。特筆すべきは、CPUベースのAI加速に最適化されたアーキテクチャと、GPU強化の両方に対応する柔軟性である。LM Studioを通じてCPUベースのアクセラレーションを可能にする一方、AMDはVulkanによる加速を組み込むことで、GPUの処理能力をフルに活用する設計を採用。
これにより、高度なAIアプリケーションを迅速に展開することが可能となった。また、Ryzen AI 300シリーズには、メモリ容量の調整機能である可変グラフィックスメモリ（VGM）が搭載されており、メモリ集約型のAIワークロードにおいて、従来の512MBからシステムRAMの75％まで使用可能に拡大することができる。これは、LM StudioのMeta Llama 3.2 1bの性能を22％向上させ、GPUとVGMを組み合わせた場合にはさらに60％の向上が確認されている。
これにより、複雑な言語処理を行うAIアプリケーションにとって、Ryzen AI 300シリーズは優れたパフォーマンスを提供する有力な選択肢となる。こうした設計は、高度なAI技術を迅速に普及させるとともに、AMDがAI市場での競争力を確保するための戦略的意図が見て取れる。
Ryzen AIとIntel製プロセッサーの性能比較 AMDの競争力
AMDのRyzen AIシリーズは、Intel製ノートパソコンに対する優位性をいくつかの指標で示している。例えば、Ryzen AI 9 HX 375は、「トークン毎秒」（tk/s）というLLMにおける生成速度で27％の向上を達成しており、Intel Core Ultra 7 258Vと比較した際も、Meta Llama 3.2 1bおよびMistral Nemo 2407 12bなどで際立った性能差を見せた。
また、AMDによるテストでは、Intel AI PlaygroundのMistral 7b v0.3およびMicrosoft Phi 3.1 Miniモデルの処理において、それぞれ8.7％および13.1％の優位性が確認された。このような比較結果から、AMDのRyzen AIシリーズは単に性能を競うだけでなく、エネルギー効率やコスト面でも優位性が見込まれる可能性がある。
KitGuruは、LLMアプリケーションに特化したノートパソコンを選ぶ際には、AMD Ryzen AI 300シリーズを考慮する価値があると指摘している。IntelとAMDの競争は、技術革新を加速させる要因として期待される一方、ユーザーにとっても、より高性能かつコスト効果の高い選択肢が増えるという利点をもたらす。
AIワークロード最適化へのRyzen AI 300シリーズの貢献
Ryzen AI 300シリーズは、AIワークロードに対する最適化の観点からも注目されるべき製品である。特に、AMDが強調する「最初のトークンまでの時間」短縮は、LLMの応答性を高め、実用性を向上させる重要な要素となる。
LM StudioによるCPUとGPUの柔軟な処理の切り替えも、AIアプリケーションの実行速度と効率を向上させており、ユーザーにとっては体感的なレスポンスの向上が期待される。さらに、Ryzen AI 300シリーズは、軽量設計かつ依存関係がゼロであるllama.cppプロジェクトを基にしたLM Studioでの利用を前提としている。
この特性は、他のモデルが必ずしも同様の柔軟性を持たないことを踏まえると、AI関連技術の普及を支える一助となる可能性が高い。AMDがこの分野でリードを取ることで、他社もAIワークロードに対する最適化を進める圧力が生まれ、さらなる技術革新が期待される。AMDの動向は、業界全体にわたるAI技術の成熟と普及を推進する原動力として、今後も注目される。