第474回
Zenbook DUO UX8407AAならバッテリーで約2時間も高フレームレートで遊べる
Core Ultra X9 388H搭載ゲーミングPCの真価はバッテリー駆動時にアリ Ryzen AI 9 HX 370を圧倒した驚異の性能をご覧あれ
2026年02月19日 11時30分更新
AIまわりの性能でもかなり優秀
AIまわりの性能も見ておこう。UL Procyonに収録されている「AI Text Generation Benchmark」、つまりLLMの性能を見るベンチマークを実施。このテストではメモリー消費量の異なる4つの学習モデルを使用して、トークンの出力スピードや最初のトークンが出るまでの待ち時間をスコアー化するというものだ。
今回の検証ではGPUとNPUを利用した場合のLLM性能を検証する。Core Ultra X9 388HはOpenVINOを、Ryzen AI 9 HX 370はONNX+VAIPというGPU・NPUアーキテクチャーに適合したProcyonのデフォルト設定を利用した。
今回のテストでは、両CPUともPhi-3.5-mini-instructの結果が不安定。あるいは、結果が出ないというトラブルに遭遇したので、グラフからは除外している。また、Ryzen AI 9 HX 370ではGPU単体での処理は用意されておらず、NPUとGPUを合わせた処理の結果を採用している。Procyon側でもAI界隈の進化を取り込んでいる結果だが、今回はこうだった、という観点でご覧いただければ幸いだ。
今回の検証では最もスコアーを伸ばしたケースはCore Ultra X9 388Hが内蔵するArc B390を使用したもの。同じCore Ultra X9 388HでもNPU(Intel AI Boost)を使用した場合よりも2倍以上のスコアーを叩き出している。逆に、Ryzen AI 9 HX 370はNPU+GPUという処理にもかかわらずスコアーはあまり伸びていない。
ここで各テストにおけるトークンの出力スピードと待ち時間もチェックしておこう。
まずCore Ultra X9 388Hの結果を見ると、処理の主体がGPUであるかNPUであるかに関係なく、学習モデルのパラメーターが多いほど処理時間が長い。ただし、Mistral-7BとLLama-3.1-8Bでは最初のトークンまでの待ち時間においてCore Ultra X9 388HのGPUが圧倒的に高速な一方で、LLama-2-13Bの待ち時間は長い。
反対に、Core Ultra X9 388HのNPUはMistral-7Bなどでは待ち時間は長めだが、LLama-2-13BはGPUよりもやや待ち時間が短かった(とはいえ、10秒待たされるLLMが使い物になるか、という話はある……)。一方で、Ryzen AI 9 HX 370については、トークン生成スピードにおいてNPU+GPUの構成でもCore Ultra X9 388HのNPU以下、NPU単体だと圧倒的にトークン生成スピードが遅いという結果となった。
もう1つAI系の検証として、NPUを利用した画像生成のテストも実施した。これもUL Procyonに実装されている「AI Image Generation Benchmark」を使用。3種類のテストがあるが、今回はNPU利用に特化した「Stable Diffusion 1.5 Light」を利用した。ここでは1枚のイメージ出力にかかった時間を比較する。
LLMのテストではRyzen AI 9 HX 370のNPUが散々な結果になったが、このテストではCore Ultra X9 388Hと同等どころか、わずかに優秀という結果が得られた。Stable Diffusion 1.5 LightでRyzen内蔵NPU向けのチューニングが進んでいるからこその結果だ。つまり、NPUはまだ世に出始めたばかりでツール側のチューニングも進んでおらず、テストによってはこのように正反対の結果が出ることもある、ということだ。
3DMarkでは4倍以上の性能差になることも
実際のゲームにおける性能検証に移る前に、GPUの描画性能を「3DMark」で検証しておこう。
いずれのテストにおいてもCore Ultra X9 388HのArc B390のパフォーマンスは、Ryzen AI 9 HX 370のRadeon 890Mを圧倒。今回実施した中では最も軽いFire Strikeでもダブルスコアー以上だ。負荷の重いSteel NomadやSpeed Wayでは、Arc B390が4倍以上のスコアーを出している。Xe3アーキテクチャーかつXeコア12基構成を採用するCore Ultra X9 388Hのグラフィック性能の凄さを実感できるだろう。
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