So sánh hiệu suất giữa Intel Core Ultra, AMD Ryzen AI 300, Snapdragon X Elite và Apple M4, xem CPU AI nào là tốt nhất?

Các vi xử lý Intel Core Ultra, AMD Ryzen AI 300, Snapdragon X Elite và Apple M4 đều được tích hợp NPU chuyên dụng cho các công việc AI như Copilot và Apple Intelligence.

Trong các lựa chọn này, cái nào là tốt hơn cho công nghệ AI, hãy cùng khám phá chi tiết nhé.

Intel Core Ultra 200V (Lunar Lake)

Intel Core Ultra 200V (Lunar Lake) là lựa chọn hàng đầu của Intel cho Snapdragon X Elite. Dòng vi xử lý này tập trung vào tối ưu năng lượng và khả năng tính toán AI. Intel Lunar Lake được thiết kế với cấu trúc SoC, tích hợp tất cả các thành phần trên cùng một chip.

• Kiến trúc bộ nhớ tích hợp: Intel Lunar Lake tích hợp RAM LPDDR5 vào thiết kế SoC, mang lại băng thông cao hơn và tiêu thụ điện năng thấp hơn khi truyền dữ liệu giữa RAM và vi xử lý. Intel cung cấp hai tùy chọn RAM là 16GB và 32GB cho Lunar Lake.
• Quy trình sản xuất 3nm: Với quy trình sản xuất 3nm, Intel tích hợp nhiều transistor hơn vào Lunar Lake, nâng cao hiệu suất và tiết kiệm điện năng.
• NPU tích hợp: Vi xử lý Lunar Lake SoC tích hợp NPU với khả năng tính toán AI lên tới 40 TOPS, đủ để hỗ trợ Copilot+ PC. Intel dự đoán tổng hiệu suất của chip sẽ vượt qua 100 TOPS và có thể đạt tới 120 TOPS trên phiên bản cao nhất.
• Vô hiệu hóa siêu đa luồng: Intel cho biết công nghệ siêu đa luồng không mang lại lợi ích tương xứng với lượng điện năng tiêu thụ, vì vậy Lunar Lake đã loại bỏ công nghệ này.

Với vi xử lý SoC mới này, bộ xử lý Intel Lunar Lake dự kiến sẽ có hiệu suất AI nhanh hơn gấp ba lần, xử lý đồ họa nhanh hơn 1.5 lần và tiết kiệm điện năng hơn khoảng 40% so với bộ xử lý Meteor Lake trước đây.

AMD Ryzen AI 300 (Strix Point)

Khác với chiến lược tiết kiệm điện năng của Intel, AMD tập trung nhiều hơn vào việc tăng cường hiệu năng với mức tiêu thụ điện năng cao hơn. Dưới đây là một số tính năng làm nên sức mạnh của những bộ xử lý này:

• Kiến trúc Zen 5: Mang lại sự cải tiến đáng kể về IPC và hiệu suất tổng thể.
• Đồ họa RDNA tích hợp: Cải thiện kiến trúc RDNA trước đó, tăng đáng kể hiệu suất cho cả đồ họa và các tác vụ liên quan đến AI.
• XDNA2 NPU: NPU có hiệu suất cao nhất so với tất cả các bộ xử lý còn lại với khả năng xử lý 50 TOPS, vượt qua tiêu chuẩn của Copilot+ PC.

Điều này khiến cho vi xử lý Ryzen AI 300 của AMD trở thành một lựa chọn mạnh mẽ cho các tác vụ AI, xử lý tác vụ nặng, chơi game và sáng tạo nội dung. Ngoài ra, mặc dù AMD Ryzen AI 300 không tập trung quá nhiều vào tối ưu năng lượng nhưng với những gì AMD đã làm được trên thế hệ trước, chúng ta vẫn có thể tin rằng dòng CPU này sẽ sở hữu hiệu quả năng lượng đáng chú ý.

Apple M4 

Apple M4 sử dụng các công nghệ tương tự như M3, bao gồm tiến trình sản xuất 3nm, bộ nhớ tích hợp chip, thiết kế chiplet và kiến trúc lai. M4 đã được tích hợp vào iPad Pro mới nhất, cung cấp 9 hoặc 10 lõi CPU (3 hoặc 4 lõi hiệu năng và 6 lõi hiệu quả năng lượng), NPU 16 lõi có khả năng xử lý 35 TOPS và GPU 10 cho khả năng xử lý đồ họa mạnh mẽ.

Mặc dù M4 không có nhiều thay đổi như Lunar Lake của Intel nhưng có thể chắc chắn rằng đây là bộ xử lý có hiệu quả năng lượng tốt nhất hiện nay.

Qualcomm Snapdragon X Elite

Snapdragon X Elite là một tên tuổi mới nổi gây được rất nhiều sự chú ý. Mặc dù Qualcomm đã giới thiệu vài thế hệ CPU cho laptop Windows nhưng chưa để lại dấu ấn đáng kể cho đến khi Snapdragon X Elite xuất hiện. Đây là một bộ xử lý ARM với 12 nhân, GPU Adreno X1 và NPU Hexagon có khả năng xử lý 45 TOPS.

Đặc biệt, Snapdragon X Elite sẽ được sử dụng độc quyền trên các máy tính Copilot+ PC trong giai đoạn ban đầu, có thể kéo dài đến hết năm nay. Các kết quả ban đầu cho thấy Snapdragon X Elite có hiệu năng rất tốt và hiệu quả năng lượng tuyệt vời. Chỉ cần Windows được tối ưu hóa tốt và phần mềm tương thích, đây sẽ là đối thủ đáng gờm của Apple.

So sánh Intel Core Ultra, AMD Ryzen AI 300, Snapdragon X Elite và Apple M4

Dưới đây là bảng so sánh giữa Intel Lunar Lake, AMD Ryzen AI 300, Apple M4 và Qualcomm Snapdragon X Elite:

Dựa trên bảng so sánh thông số kỹ thuật, chúng ta có hai bộ xử lý AI x86 (Lunar Lake và Ryzen AI 300) và hai bộ xử lý AI ARM (M4 và Snapdragon X Elite). Bộ xử lý ARM thường được biết đến với hiệu suất năng lượng tốt hơn, trong khi x86 có hiệu năng cao hơn. 

Tuy nhiên, khoảng cách giữa hiệu năng và hiệu suất năng lượng dường như đang thu hẹp lại khi M4 và X Elite trở nên mạnh mẽ hơn, còn Lunar Lake và Ryzen AI 300 có hiệu suất năng lượng cao hơn.

Về mặt hiệu quả năng lượng cho bộ xử lý x86, Intel đã làm tốt hơn với nút quy trình 3nm, bộ nhớ tích hợp trên chip, vô hiệu hóa siêu phân luồng và số lượng lõi CPU ít hơn. Trong khi đó, Ryzen AI SoC của AMD cung cấp hiệu suất tốt hơn với 24 luồng có tốc độ xung nhịp CPU cao hơn một chút, GPU mạnh hơn và NPU mạnh mẽ.

Đối với bộ xử lý ARM AI, M4 của Apple vượt trội hơn X Elite về nhiệt độ, CPU và thậm chí là GPU nhờ kiểm soát tốt từ phần cứng đến phần mềm và hiện đã có rất nhiều ứng dụng được tối ưu cho macOS. Snapdragon X Elite được đánh giá là có thể cạnh tranh với Apple M3, Meteor Lake của Intel và Ryzen 7000 của AMD.

Bạn nên mua CPU AI nào?

Apple M4: Lựa chọn tốt nhất cho người dùng macOS. Được thiết kế và tối ưu hóa cho macOS, mang lại hiệu suất cạnh tranh và thời lượng pin dài. Tuy nhiên, đáng tiếc là hiện tại Apple vẫn chưa ra mắt bất kỳ mẫu Mac M4 nào, chúng ta có thể sẽ phải chờ đợi đến cuối năm nay.

AMD Ryzen AI 300 (Strix Point): Lựa chọn lý tưởng cho nhu cầu hiệu năng cao như laptop gaming, đồ họa, lập trình… So với các bộ xử lý x86 có cùng sức mạnh ở thời điểm hiện tại, đây vẫn là bộ xử lý tiết kiệm năng lượng hàng đầu mà người dùng có thể tìm thấy.

Intel Core Ultra 200V (Lunar Lake): Sự kết hợp hoàn hảo giữa hiệu năng, thời lượng pin và sự tương thích với phần mềm (vẫn là 86). Đi kèm với GPU tích hợp mạnh mẽ và RAM trên SoC, Intel Core Ultra 200V cũng là một lựa chọn lý tưởng cho các thiết bị chơi game di động.

Qualcomm Snapdragon X Elite: Bộ xử lý Windows AI tiết kiệm pin nhất hiện nay. Đây là bộ xử lý đầu tiên hỗ trợ Windows Copilot+ PC. Đây là sự lựa chọn hoàn hảo cho nhu cầu làm việc văn phòng thông thường mà không cần quá nhiều phần mềm chuyên biệt.

Đối với các bộ xử lý có NPU (ngoại trừ Apple Silicon), sẽ cần thêm một khoảng thời gian để các nhà phát triển có thể tận dụng hết sức mạnh của chúng trong phần mềm. Hiện tại, việc áp dụng NPU vào máy tính Windows vẫn còn khá hạn chế.