인텔 타이거 레이크 “AMD보다 AI의 성능 4 배 ↑”vs “큰 차이는 없다”

최 원혁 상무, 「AMD보다 성능 28 % 그래픽 67 %, AI 400 % 증가 “
PC 매거진 “Adobe 서 AMD와 큰 차이는 없다 … 10 세 때 오히려 낮아”

최 원혁 인텔 상무 (사진 = 인텔)
최 원혁 인텔 상무 (사진 = 인텔)

「AMD보다 AI의 성능 4 배 높다 “

인텔은 11 세대 타이거 레이크 프로세서를 공개하고 경쟁사의 AMD 프로세서보다 성능이 높다고 강조했다.

인텔의 비교에 따르면, 일부 기능은 AMD보다 11 배 이상 높게 나왔다.

이것은 일부 전문가들은 인텔의 발표 만 타이거 레이크의 성능이 AMD보다 크게 높지 않은 입장이다.

해외 IT 미디어 PC 매거진은 타이거 레이크와 최신 AMD 프로세서의 비교에서는 10 % 밖에 차이가 없었다고 이전 세대의 아이스 레이크 아니라 AMD보다 성능이 낮게 나온 고 지적했다 .

◇ 인텔, 11 세대 타이거 레이크 공개 … AI 성능 ↑

3 일 온라인에서 열린 기자 간담회에서 Intel은 11 세대 타이거 레이크 프로세서를 공개하고 특징적인 인공 지능 (AI) 성능 향상을 강조했다.

발표를 맡은 최 원혁 인텔 상무는 “이전 세대보다 처리 능력이 20 %, 내장 그래픽 1.5-2 배 정도 좋아졌다”고의 가장 큰 특징은 AI의 성능 향상 며 했다. 그는 “기존 세대보다 AI 기능이 4 배 향상했다”고 밝혔다.

새롭게 공개 된 타이거 레이크는 10 나노 (nm) 공정을 벗어나지 않았다. 그러나 새로운 “슈퍼 핀 ‘공정과 윌로우 코브 아키텍처에서 처리 속도를 높였다.

간담회에서는 인텔은 경쟁사 인 AMD와 프로세서의 성능을 비교했다. 인텔 타이거 레이크 코어 i7-1185G7과 AMD 르느와르 라이 로젠 7 4800U가 대상이다.

Intel과 AMD 프로세서의 벤치 마크 성능 비교 (자료 = 인텔)
Intel과 AMD 프로세서의 벤치 마크 성능 비교 (자료 = 인텔)

최 원혁 상무는 “시스템 벤치 마크에서는 28 %의 성능 우위가 그래픽에서는 67 % 정도의 차이가 많이났다”며 “특히 AI 부분에서는 4 배 정도, 400 % 정도의 차이가있다 “고 전했다. 그는 “타이거 레이크가 나와 (AMD와) 그 격차를 벌리고 그 의의가있다”고 덧붙였다.

인텔은 타이거 레이크의 특징 AI 성능 개선을 강조했다.

인텔은 타이거 레이크 제조 업체와 개발자가 응용 프로그램의 성능을 향상시키는 데 사용할 수있는 다양한 AI 플랫폼 지원 및 최적화를 추가했습니다.

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인텔 오픈 진실, 딥 러닝 부스트 가우스와 신경 가속기 (GNA) 등 최신의 AI 기술을 적용했다. 마이크로 소프트의 윈도우 머신 러닝, Google의 Chrome 소오 달리기 등의 외부 AI 플랫폼을 함께 지원합니다.

해외 IT 미디어 PC 매거진은 이날 (현지 시간 2 일), Intel이 타이거 레이커의 AI가 이전 세대는 물론 경쟁사 인 AMD와 같거나 적은 컴퓨팅 리소스와 배터리 전원에서 AI 워크 플로우를 가속화 주장했다고 ​​보도했다.

인텔은 타이거 레이크의 AI 성능을 보여 주요 예의 영상 편집 프로그램에서 환경 개선을 보였다. 영상 편집 프로그램에서 다양한 AI 기반의 스킨을 주었을 때 이전 세대의 PC보다 매우 짧은 시간을 소비한다는 것이다.

인텔 내부의 실험 결과 오픈 비노를 사용하는 파워 디렉터 프로그램의 경우 타이거 레이크의 AI 기능을 활용하여 속도를 비약적으로 향상시킬 수 있었다. AMD의 르느와르 라이 로젠 7보다 11 배 이상 빠루룬 속도가 나왔다.

오픈 비노을 기반 어도비 AI 가족도 인텔 제품이 AMD보다 빠르다 나타났다. 그러나 그 차이는 10 %에 불과했다.

PC 매거진은 “(이전 세대) 아이스 레이크 코어 i7은 실제로 라이제ン 7보다 10 % 늦었다”며 “이것은 인텔의 AI 기능이 전혀 없어도 르느와르 칩은 뛰어난 실리콘 아키텍처뿐만 아직 더 빠른 것을 시사하고있다 “고 지적했다.

(사진 = 인텔)
(사진 = 인텔)

PC 매거진은 그러나 전반적인 AI 응용 프로그램에서 타이거 레이크의 성능이 높은 것은 사실이라고 설명했다. 이미지 편집 외에도 다양한 상황에서 개선 된 사용자 경험을 느낄 수 있기 때문이다.

최근 코로나 19 늘어났다 화상 회의가 대표적인 예다. ▲ 딥 러닝 부스트 (VNNI)를 통해 인물의 배경을 흐리게 처리 ▲ GNA 2.0을 통해 음성 외에도 소음을 제거하고 ▲ 디 계획 부스트 (DP4a)을 통해 이미지의 해상 노를 높이고 온라인 위의 유효한 협업을 지원 할 수있다.

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