原贴链接

https://aecmag.com/workstations/hp-amd-ryzen-ai-max-pro-hp-zbook-ultra-g1a-hp-z2-mini-g1a/

讨论总结

本次讨论围绕HP宣布的AMD基于的生成式AI机器展开。话题涉及机器的硬件性能、内存架构、与Nvidia Digits的比较等多方面内容。大家从不同角度发表看法，有对机器性能和配置的分析，也有与其他产品的比较，讨论氛围较为热烈且观点多样。

主要观点

  1. 👍 VRAM和RAM存在多方面差异，包括技术、性能、成本等
    • 支持理由：多位用户从技术、成本等方面进行阐述，如05032 - MendicantBias详细解释了DDR、GDDR和HBM的优化方向、成本等
    • 反对声音：无
  2. 🔥 认为HP的机器对于LLM来说速度慢
    • 正方观点：non1979根据其256 Bit、LPDDR5X - 8533、273.1 Gb/s的配置得出此结论
    • 反方观点：未明确提及
  3. 💡 x86架构在运行软件方面具有广泛的兼容性
    • 解释：wh33t指出x86架构能够运行任何与之兼容的软件，而ARM架构只能运行编译为ARM架构的软件或者模拟x86运行但会损失性能
  4. 👍 基于AMD的机器因不能运行CUDA会失败
    • 支持理由：Internet–Traveller认为99%的AI开发都在使用CUDA，所以不能运行CUDA的AMD机器很难被称为AI机器
    • 反对声音：Whiplashorus认为此机器对于推理很有用，Rocm虽不如Cuda但可更新优化提升
  5. 🔥 对HP发布的AMD机器是否有CUDA提出疑问
    • 正方观点：Kooky - Somewhere - 2883提问是否有CUDA体现了对机器功能的关注
    • 反方观点：LengthinessOk5482明确表示该机器完全是AMD的，没有CUDA

金句与有趣评论

  1. “😂 TheTerrasque: 如果我理解正确的话，在统一架构中，CPU和GPU都能直接访问同一块内存，但出于传统目的，内存会在CPU和GPU之间分配（可能是软件设置，所以在大多数情况下可以调整）”
    • 亮点：清晰解释了统一架构下内存分配的传统情况
  2. “🤔 non1979：256 Bit, LPDDR5X - 8533, 273,1 Gb/s = boring slow for LLM”
    • 亮点：直接点明对HP机器在LLM应用中速度的看法
  3. “👀 wh33t：This is almost more interesting to me than Digits because it’s x86.”
    • 亮点：表达出对x86架构机器的兴趣并与Digits对比
  4. “😂 Internet–Traveller：It will failed just like intel’s AI PC simply because it can’t run CUDA. How can it be an AI machine when 99% of the AI development are using CUDA?”
    • 亮点：强调CUDA在AI开发中的重要性并据此质疑HP机器
  5. “🤔 Kooky - Somewhere - 2883: DOES IT HAVE CUDA”
    • 亮点：简洁地提出关键疑问

情感分析

总体情感倾向较为复杂。部分人对HP的AMD机器持怀疑或否定态度，如认为其速度慢、因不能运行CUDA会失败等；也有人表示期待或觉得机器很酷。主要分歧点在于对机器性能、功能（如CUDA支持）以及在不同应用场景（如LLM、推理）中的表现。产生这些分歧的原因可能是大家对不同硬件架构、技术（如x86与ARM、CUDA与Rocm）的理解和重视程度不同，以及对AI机器不同应用场景的需求差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：AMD的机器学习工具改进以及ROCM的发展和支持情况可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果AMD在相关技术上改进，可能会改变其在生成式AI机器市场的竞争力，对AI硬件市场格局产生影响，如给英伟达带来更多竞争压力。

详细内容：

标题：HP 推出 AMD 基生成式 AI 机器，引发 Reddit 热议

近日，HP 宣布了一款基于 AMD 的生成式 AI 机器，配备了 128GB 统一内存（其中 96GB 为 VRAM），这一消息在 Reddit 上引发了热烈讨论。该帖子https://aecmag.com/workstations/hp-amd-ryzen-ai-max-pro-hp-zbook-ultra-g1a-hp-z2-mini-g1a/受到了众多用户的关注，引发了关于内存、架构以及与 Nvidia 竞品对比等多方面的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

  1. 内存特性：有人指出，DDR（RAM）针对延迟进行了优化，价格便宜；GDDR（VRAM）侧重于吞吐量，但延迟较高；HBM 则为吞吐量高度优化，但价格昂贵。统一内存意味着处于同一内存空间，但并非总是有益，可能导致处理单元竞争带宽和缓存未命中，但也意味着无需在不同内存空间之间移动内存。
  2. 与 Nvidia 竞品对比：关于这款机器与 Nvidia Digits 的性能和带宽差异，各方观点不一。有人认为 Digits 在训练和微调模型方面有优势，而这款 HP 机器更适合个人使用；也有人认为 AMD 的这款产品在价格和性能上有竞争力。
  3. 架构差异：对于 ARM 架构，存在不同看法。有人认为其在驱动和软件包方面存在不足，兼容性问题较多，大多数 AI 框架对 x86 优化更好；但也有人指出在云服务等领域 ARM 已有所应用，对于专业的数据科学等工作可能影响不大。

例如，有用户分享道：“我有一台较旧的 Nvidia ARM 机器，Jetson Xavier AGX。确实很多核心的 Linux 内容都能运行，但在更复杂的软件，比如通过 Docker/OCI 容器分发的软件上，就会出现问题，通常没有可用的 ARM 版本。”

还有用户表示：“ARM 并非必然是个‘缺点’，但在 AI 领域确实存在一些特殊情况。大多数 AI 框架（如 PyTorch、TensorFlow 等）在 x86 上得到了重度优化，因为大型 GPU（特别是 NVIDIA 的）在 x86 上工作效果最佳。而对于 ARM 来说，目前还属于小众领域。”

讨论中的共识在于大家都关注这款产品的性能、价格以及与现有主流产品的竞争优势。特别有见地的观点如将 RAM 比作工作的桌面，VRAM 比作专门的艺术工作室桌面，形象地解释了它们的不同用途。

总之，Reddit 上关于 HP 这款生成式 AI 机器的讨论十分热烈和深入，为我们全面了解这一产品提供了多维度的视角。