AMD Ryzen 9 7940HS 리뷰 AI 하드웨어가 차이를 만드나요?
AMD Ryzen 9 7940HS 리뷰 AI 하드웨어는 차이를 만드나요?
AMD 팬이라면 지금이 정말 좋은 시기입니다. 레드 팀의 데스크톱 프로세서는 우리가 테스트한 가장 빠른 게이밍 CPU를 포함하고 있으며, 라데온 그래픽 카드 사업은 앞으로 볼 수 있는 칩셋 desGameTopic과 두 가지 프레임 생성 기술로 점점 경쟁력을 갖추고 있습니다. AMD는 노트북 시장에서도 발전을 이루고 있는데, 새로운 X3D 노트북 CPU는 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 하지만 상대적으로 알려지지 않은 다른 노트북 혁신도 있습니다 – 바로 AMD의 첫 번째 노트북 CPU인 Ryzen 9 7940HS의 전용 AI 하드웨어입니다.
우리는 이 새로운 칩을 장착한 Razer Blade 14 노트북을 사용하여 AI 가속화가 어떤 차이를 만들어내며, Ryzen 9 7940HS와 Nvidia RTX 4070 그래픽 카드가 얼마나 경쟁력이 있는지 알아보았습니다.
우선 이 7940HS CPU에 대해 알아보겠습니다. 이는 8개 코어와 16개 스레드를 갖춘 4nm Zen 4 파트로, 데스크톱 Ryzen 7 7700과 동일한 성능을 제공합니다. 250억 개의 트랜지스터, 5.2GHz의 싱글 코어 부스트 클럭, 35W에서 54W로 구성 가능한 TDP까지 갖추고 있습니다. 이는 싱글 코어 3세대 AI 엔진인 XDNA AI 엔진도 갖추고 있습니다.
보다시피, Blade 14의 사용자 지정 성능 모드에서 작동하는 7940HS는 Cinebench R20에서 멀티 코어 점수 6764와 R23에서 17270의 점수를 기록했습니다 – 이는 이 문서를 작성하는 데 사용되는 데스크톱, 360mm-AiO 쿨러로 냉각된 Core i7 12700K 시스템과 15% 내지 별로 차이 나지 않습니다. 싱글 코어 점수도 인상적으로 CBR20에서 약 700, CBR23에서 약 1800의 점수를 기록합니다. 또한, Razer Blade 14의 컴팩트한 구조에도 불구하고 전원 공급량의 차이는 상대적으로 예상보다 작습니다. 거의 무소음에 가까운 균형 잡힌 팬 속도로 작동할 때 차이는 약 25% 정도로 늘어나지만 8개 코어를 갖춘 데스크톱 부품을 편의상 지지하는 것에 비해 크지 않습니다.
이는 게임 성능에 좋은 영향을 미치며, 다음 페이지에서 살펴보겠지만, AI 기능은 어떤가요? 현재는 상대적으로 적은 수의 AMD Ryzen AI 소프트웨어 플랫폼 앱이 있습니다. 그렇지만 회사에서는 AMD Image Categorizer라는 예시를 제공하고 있습니다. 이 앱은 Microsoft의 Azure 클라우드에서 또는 로컬에서 AI 가속화된 Ryzen 7000HS 머신에서 작동하는 Yolov5 및 Retinaface AI 모델을 사용하여 이미지 폴더에 태그를 붙입니다.
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여기서 보여주고자 하는 바는, 로컬 하드웨어 가속 옵션을 사용하면 클라우드 서비스에 의존하는 것보다 훨씬 쉽고 빠르며 보안성이 높다는 것입니다. 데이터가 사용자의 기기를 벗어나지 않기 때문에 Google(Photos)에서 제공하는 유사한 태거를 볼 수도 있습니다. 하지만 이는 이미지를 Google 서비스에 업로드해야 하므로 모두가 만족하지는 않을 수 있습니다.
실제로 Windows 기계에서 데모를 컴파일하는 데는 약간의 귀찮음이 필요했지만, 프로젝트가 성공적으로 빌드된 후에는 꽤 인상적이었습니다. 픽셀 스마트폰에서 촬영한 고해상도 JPG 이미지 106장을 스캔하는 시간은 약 몇 초 걸렸고, Azure EP 옵션의 거의 1분에 해당하는 시간보다 빨랐습니다. 인터넷도 기가비트 속도로 업로드 프로세스를 가속화했습니다. 이는 속도와 보안 측면을 입증합니다. 하지만 실제로 유용한가요?
데모 앱에 대해서는 의외로 유틸리티가 부족했습니다. 깜짝 놀랄만한 양의 이미지를 빠르게 태그했으나 ‘노트북’과 ‘사람’과 같은 카테고리에는 많은 올바른 매치가 포함되어 있었지만, 시각적으로 차량과 유사한 것은 없음에도 불구하고 30개 이상의 이미지가 ‘자동차’로 태그되었습니다. 그 대신 고양이, 블루베리, 화로, 트로피 및 코미디언의 투어 포스터 등이 포함되어 있습니다. “기능적 시연 용도 전용”이라는 레이블이 달린 앱에 대해서는 공정하다고 생각하지만, 약간 실망했습니다.
더 실용적이고 사용하기 쉬운 데모는 Windows 웹캠 설정에서 찾을 수 있습니다. RyzenAI 노트북이 자동 프레이밍, AI 기반 시선 간섭 및 두 가지 유형의 배경 흐림 옵션을 제공합니다. 이러한 기술들은 새롭지는 않지만, 이러한 기능은 설명한 대로 작동했습니다. 하지만 시선 간섭 모드는 약간 의심스러워 보이고, 흐림 효과는 배경에서 머리카락을 일관되게 잘 표현하지 못했습니다. Zoom, Nvidia 및 다른 많은 회사들이 비슷한 효과를 가진 앱을 생산하지만, 이러한 기능이 Windows에 통합되어 모든 앱에서 사용할 수 있다는 것은 정말로 유용할 수 있습니다.
Ryzen AI의 가장 좋은 예는 이미지 및 비디오를 업스케일링하고 기타 개선하는 기능을 제공하는 Topaz AI 앱 스위트에 통합되는 것입니다. Suraj Raghuraman은 AMD 노트북에서 이제 4년 전의 데스크톱 그래픽 카드보다 더 빠르게 동작한다고 언급했지만, 구체적인 속도 향상 숫자는 얻을 수 없었습니다.
따라서 AI 기능은 다음 게임 노트북에서 반드시 가져야 할 기능은 아닙니다. 그러나 이러한 기능은 콘텐츠 제작자나 AI 개발자에게 유용할 수 있으며, 하드웨어 가속 AI가 모두에게 훌륭한 가치가 있는 앱 및 통합을 시작하는 열기를 제공할 수 있습니다.
지금은 페이지를 넘기고 게임 성능을 살펴보는 시간입니다. 합성 CPU 결과는 Blade 14가 능력 있는 성능을 제공해야 함을 시사하고 있지만, 실제 테스트에서도 그러한 성능을 유지할 수 있는지, 14인치 샤시에서 노트북 버전의 RTX 4070과 동일한 이름의 데스크톱 GPU에 얼마나 가까운지는 어떨까요?
