AMD, Strix Halo APU'larını fiziksel yapay zeka alanına taşıyor. Yeni X100 işlemci serisi, dizüstü bilgisayarlarda kullanılan Ryzen AI Max modellerine benzer özellikler sunarken, robotik gibi gömülü uygulamalarda 7/24 çalışma ve 10 yıllık kullanım ömrü için optimize edilmiş durumda.
Yeni X100 serisi, üç farklı modelle geliyor. En üst seviyedeki X199, 16 adet Zen 5 işlemci çekirdeği ve 40 adet RDNA 3.5 grafik işlem birimi (CU) ile geliyor. X188 modeli 12 çekirdek ve 32 CU'ya inerken, X168 ise sekiz çekirdek ve yine 32 CU sunuyor. AMD, her modelin ayrıntılı teknik özelliklerini henüz paylaşmadı, ancak serinin 5.1 GHz'e kadar yükselen saat hızları ve 128 GB'a kadar birleşik bellek sunabildiğini belirtti. Ayrıca, 50 TOPS'a kadar performans sunan bir XDNA 2 NPU, 45W ile 120W arasında ayarlanabilir TDP ve -40 ila 105 santigrat derece arasında çalışma sıcaklığı gibi özellikler de bulunuyor.
AMD'nin bu yeni serisi, yılın başlarında fiziksel yapay zeka için Panther Lake SoC'lerini tanıtan Intel'e rakip olarak konumlanıyor. Her iki üretici de, işlemci, yapay zeka hızlandırıcı ve bellek gibi bileşenlerin ayrı çiplerde dağınık olmasından kaynaklanan gecikmeyi azaltarak robotik alanında SoC (System on Chip) çözümlerinin avantajlarını vurguluyor. X100 serisi, Intel'in Panther Lake çözümlerinden daha büyük bir fiziksel alana sahip ve daha güçlü uygulamalar için daha fazla silikon barındırıyor.
AMD, en üst seviye X199 modelini Intel'in 12 Xe3 çekirdeğine sahip Arc B390 iGPU'lu 16 çekirdekli Core Ultra X7 358H ile karşılaştırdığı bir dizi kıyaslama sonuçları paylaştı. AMD'nin iddialarına göre, GeekBench 6.1 ve PassMark testlerinde sırasıyla 1.2 kat ve 1.3 kat, matematiksel işlemler gerektiren SPECrate 2017 testinde ise 1.5 kat performans farkı bulunuyor. Grafik performansında ise AMD'nin, Vulkan'da 1.4 kat ve OpenGL'de 1.7 kat daha hızlı olduğu belirtiliyor (GFXBench 5 ve Ubuntu üzerinde ölçüldü). Ayrıca, Unigine Heaven Extreme testinde de 1.6 kat üstünlük sağladığı iddia ediliyor.
Fiziksel yapay zeka alanında AMD, Llama-bench testinde Zamanın İlk Token'ına Ulaşma (TTFT) süresinde 1.4 kat iyileşme ve saniye başına token sayısında 3.5 kat daha hızlı sonuçlar elde ettiğini duyurdu. Ancak, bu sonuçların 45W TDP'de ve Vulkan arka planıyla elde edildiğini ve dikkatli yorumlanması gerektiğini belirtmekte fayda var.
AMD, bu karşılaştırmaları yaparken Ryzen AI Max 395+ modelini, Ryzen AI Embedded X199 özelliklerini yansıtacak şekilde ayarladığını belirtti. Testler, 5.1 GHz CPU saat hızı, 2.9 GHz GPU saat hızı ve 45W sürekli TDP ile Maple referans kartında gerçekleştirildi. Intel'in X7 358H modeli ise 30W TDP sınırıyla MSI Prestige 16 Flip AI+ dizüstü bilgisayarında test edildi. AMD daha sonra Intel çipinin 45W TDP'deki performansını, halka açık kıyaslama verilerinden elde edilen ölçekleme faktörleri kullanarak “tahmin etti”. Bu durum, karşılaştırmanın tam olarak birebir olmadığını ve bazı dolaylı veya tahminlere dayalı veriler içerdiğini gösteriyor.
AMD X100 Kria SOM ve Robotik Geliştirme Platformu
AMD, X100 modellerini kendi başına sunmanın yanı sıra, bir Kria System on Module (SOM) veya entegre bir robotik geliştirme platformunun parçası olarak da sunuyor. 120mm x 120mm boyutlarındaki Kria X100 kartı, COM-HPC form faktörüne uyumlu. Bu platform üzerinde geliştirme yapmak isteyenler için AMD, Kria AI robotik geliştirme platformunu da kullanıma sunuyor.
Bu platform, X100 Kria SOM'u ve AMD'nin Spartan UltraScale+ FPGA taban kartını bir araya getiren, tamamen entegre bir kutu çözümüdür. AMD, bu platformu kameralar ve endüstriyel ağlar için özel bağlantılar ile robotik sensörleri içeren, robotik geliştirme için “anahtar teslimi” bir çözüm olarak tanımlıyor. Platform şu anda erken erişimde ve yılın dördüncü çeyreğinde tam üretime geçmesi bekleniyor.
AMD ayrıca, X100 Kria'nın performansına dair kıyaslama sonuçlarını Nvidia'nın Thor T5000'i ile karşılaştırdı. Bu testler AMD tarafından değil, AMD'nin siparişi üzerine Open Navigation ve Mimix tarafından gerçekleştirildi. Ancak, test edilen X100 Kria kartının, robotların içinde veya AMD'nin geliştirme kutusunda yer alacak nihai formunda olup olmadığı net değil.
Bunun yerine, AMD'nin Nvidia'nın Jetson AGX Thor geliştirme kitini, Ryzen AI Max+ 395'e sahip ve Ryzen AI gömülü x199 özelliklerini yansıtacak şekilde yapılandırılmış bir GMKtech EVO-X2 AI mini PC ile karşılaştırdığı görülüyor. Bu tür karşılaştırmalarda, çiplerin termal ve güç ortamının performansı önemli ölçüde etkilediği unutulmamalıdır.
AMD, geliştiricileri Nvidia'nın CUDA platformundan kendi platformuna çekme çabasını da sürdürüyor. HIPIFY aracı, CUDA kodunu AMD'nin taşınabilir HIP C++ koduna dönüştürüyor ve şirket, bu dönüşümün “çabasının” %70-80'ini kendi başına halledebileceğini iddia ediyor. AMD, X199'a eşdeğer şekilde yapılandırılmış bir Ryzen AI Max+ 395 üzerinde yaptığı testlerde, 1199 satır koddan oluşan 15 CUDA uygulamasını dönüştürerek bu orana ulaştığını belirtiyor.
X100 Kria, robotik platformun “beyni” olarak konumlanırken, AMD insan robotlar için Spartan UltraScale+, Zynq UltraScale+ ve Versal AI Edge Gen 2 FPGA'ları ve SoC'lerini içeren uçtan uca bir çözüm hayal ediyor.
