AI PC时代正在缓缓拉开序幕，作为供应链上游企业，AMD在Computex 2024上放出“王炸”—— 全新的AMD 锐龙AI 300 系列处理器！焕然一新的架构加上飞跃的性能，帮助AMD在AI PC时代构建生态以获取更多话语权的同时，也有望为用户带来全新的AI体验。

AMD 锐龙处理器更名，AI直接写进了型号

CPU型号命名规则的改变意味着产品性能、定位近乎颠覆的迭代或改变，这种变化可能是由于采用了全新的架构、增加了更多的核心、改进了能效比，抑或引入了新的技术特性。如当年AMD处理器从“Zen 2”架构升级到“Zen 3”架构时，其Ryzen 5000系列处理器的性能和效率都有了显著提升，这反映在其型号命名上。而多年的市场沉淀，也让AMD“锐龙+数字”的命名方式深入人心，成为品牌文化的组成部分，按理来说轻易不会改变这一传承多年的命名规则。

虽然AMD 锐龙 AI 300正式亮相之前，市场早有关于AMD将改变CPU命名规则的传闻，可当人们看到代号为“Strix Point”的新一代移动处理器被命名为“锐龙AI 300系列”时，依旧有些惊讶，直接将AI写入型号中的做法将AMD对AI的期望展露无遗。从官方公布的新命名规则来看，新的锐龙AI 300系列的命名规则分为三大字段：第一字段“AMD 锐龙AI”为品牌名，第二字段“9 HX”为产品等级，第三字段“370”为处理器型号。

这里其实不少人会好奇为何从300开始命名，AMD解释是按照NPU代数来命名的，代号Phoenix 的锐龙7040系列是第一代，然后代号Hawk Point的锐龙8040系列是第二代，而NPU升级到XDNA 2架构的Strix Point则就是第三代，从这里我们也可以看出AMD对于NPU的重视。

目前首批提供的产品包括锐龙AI 9 HX 370和锐龙AI 9 365两款处理器，按照AMD以往的命名规则来说的话，前者的HX应该是定位为高端旗舰型号，适用于需要极高计算和图形性能的专业用户和游戏玩家，后者则是定位为主流型号，适用于一般高性能需求的用户，如日常使用、轻度游戏和多任务处理，大概率会成为AMD AI PC轻薄本领域的主力。

如果说命名的变化更体现的是AMD的决心与态度，那架构和性能的变化，才是AMD 锐龙AI 300 系列处理器争夺AI PC话语权的关键。

架构升级，专为提升AI计算能力

AMD 锐龙AI 300 系列处理器延续了成熟度较高的4nm制程工艺，这就意味着整个性能升级的压力都给到了架构上，而AMD Ryzen AI 300系列处理器通过采用Zen 5、RDNA 3.5和XDNA2三种先进架构，实现了在CPU、GPU和NPU方面的全面升级，特别是在AI计算能力上取得了显著的进步。

Zen 5是AMD最新的CPU微架构，相较于前代Zen 4架构，通过提高指令级并行性、增加缓存容量和优化内部数据通路等方式，Zen5架构实现了更高的单线程和多线程性能。与此同时，Zen5架构在能效方面进行了全面优化。改进的核心架构、增加的功耗管理技术和优化的电源管理使得处理器在相同性能下能够更节能，这样的设计明显能更好地满足移动用户需求。

此外，Zen 5架构还引入了大小核心设计，包括Zen 5和Zen 5c两种类型的核心，其中Zen 5c的缓存较小，频率较低。

而GPU架构这一块则是从RDNA3到RDNA3.5架构，实现了半代升级，虽然离粉丝们期待的RDNA4架构有一些距离，没有搭载RDNA4中备受关注的新scheduler和RT Core等功能，但它仍然保留了许多重要的功能，如改进的ALU结构和geometry engine。新架构的GPU核心数量从12个增加到16个，热设计功率也有所调整。

GPU方面的改变让不少人认为RDNA3.5架构被设计为集成GPU解决方案，用于手持设备和笔记本电脑中的APU（加速处理器），这使得AMD在集成显卡市场上具有竞争优势，这显然也同AMD 锐龙AI 300 系列处理器的定位有关。

相较于前两个架构的更迭，XDNA2架构的NPU可以说是AMD 锐龙AI 300 系列处理器最大的亮点。

XDNA2是AMD最新的NPU（神经处理单元）架构，该架构在AI计算引擎方面进行了优化，AI Tile（AIE Tile）数量从20个增加到32个，显著提升了AI计算能力，而Mem Tile也就是本地内存模块，从原来的5个增加到8个，可以更好地配合更大规模的本地调度、运算，这意味着搭载AMD 锐龙AI 300 系列处理器的终端设备在边缘计算时代会具有一定优势。

XDNA2架构不仅在算力上有所提升，还在架构设计上进行了全面优化，以提高生成式AI性能。

从硬件配置上看，XDNA2架构增加了AI计算单元的数量，提供了高于前代5倍的算力以及2倍的并行运算能力和2倍的能效表现。具体来说，XDNA2架构的AI计算引擎模块从初代的20个“AIE Tile”扩展到更多的“AI Tile”，只是暂未透露具体数量。

在运算格式方面，XDNA2架构采用了全新的Block FP16（也称为BFloat16或BF16）浮点精度格式。这一格式兼顾了FP8的性能和FP16的高精度需求，从而大幅提升了效率和节约了能耗。这种新格式在NPU上的应用是首次，此前主要应用于CPU和GPU上。

这些变化落实到算力上则是AMD 锐龙AI 300 系列处理器搭载的NPU单元拥有50TOP算力（8bit TOPS），而TOPS算力参数对于AI PC设备可以说是相当重要的存在，因为根据微软官方提示，想要获得流畅的Copilot+体验，设备至少要具备40+的TOPS算力，而当下市场上高通、英特尔、苹果等公司提供的竞品NPU算力均未超过45TOPS。

根据AMD官方介绍，XDNA2 NPU带来了3倍的生成式AI性能。这表明XDNA2架构不仅在传统的AI计算任务上表现出色，还在生成式AI应用中展现了强大的潜力，而最有说服力的，无非是与竞品的性能对比。

性能对比，AMD 锐龙AI 300 系列效能明显增强

相较命名和架构、参数的变化，大众消费者更关注的是AMD 锐龙AI 300 系列在应用性能上的变化，而通过AMD 锐龙AI 300 系列处理器同当下竞品热门型号的对比，消费者就能对该处理器应用性能的提升有一个相对清楚的认识。

在这之前，不妨先了解一下目前已发布的两款AMD 锐龙AI 300 系列处理器性能。

首先是走性能路线的锐龙AI 9 HX 370，拥有12核24线程，其中包括4个Zen5核心和8个Zen5C核心，最高加速频率5.1 GHz，拥有36MB（L2+L3）缓存，内置的NPU使用了XDNA2架构，算力升级到50TOPS，这甚至已经远远超过了上代锐龙8040的整体算力。此外，它还内置了使用RDNA3.5架构的Radeon 890M集显，拥有16个CU（加速频率2.9GHz），性能更加强大。

在性能方面，与前代产品相比，锐龙AI 9 HX 370的多核分数提升了20%，图形分数提升了40%。其性能已经接近GTX 1640 Ti桌面版显卡，并且在低功耗模式下，其单多核性能分别提高了6.5%和17%。

锐龙AI 9 365拥有10核20线程，其中包括4个Zen5核心和6个Zen5C核心，最高加速频率5GHz，拥有34MB（L2+L3）缓存，它也内置了锐龙 AI 9 HX 370同款NPU，拥有50TOPS强悍算力。

前面提到的浮点精度是两款处理器在AI应用上备受好评的原因，由于XDNA2架构首发引入了全新的Block FP16浮点精度，当下大多数AI应用都采用了16位精度，因此有了BF16，不再需要量化为8位精度，这意味着AMD 锐龙AI 300 系列处理器搭载的Block FP16浮点精度可减少了转换步骤，提高了执行效率。

在具体的性能对比上，锐龙AI 9 HX 370相比最高可领先高通骁龙X Elite大约60%，同时锐龙AI 9 HX 370还有个优势就是它本身就是X86处理器，不需要像Arm处理器那样跑模拟器。

而在和苹果M3处理器的对比中，单3D渲染应用一项，锐龙AI 9 HX 370就可实现98%的领先幅度。

对于同为X86的竞争对手，锐龙AI 9 HX 370同Intel Core Ultra 185H相比，最高可领先73%，从这里来看，锐龙AI 9 HX 370目前在同级处理器的表现已经相当优秀了。

此外，在游戏场景中，锐龙AI 9 HX 370对比英特尔酷睿Ultra 9 185H，游戏测试结果显示，锐龙AI 9 HX 370平均水平已经超过了36%。尤其是《赛博朋克2077》，更是相较友商提升47%，绝对能成为游戏爱好者青睐的对象。

EF点评 ：AI PC领域重要的力量

AMD 锐龙AI 300 系列处理器之所以一经亮相就成为市场关注的焦点，除其处理器本身命名、架构的变化乃至性能跨越式提升外，更为重要的是凭借多代锐龙处理器的出色表现，当下AMD在移动PC市场已经同惠普、联想、华硕等一线品牌建立深厚合作关系，再加上微软在Computex 2024上表示“从 PC 到 Xbox 的定制芯片，再到如今的 AI。我们很高兴能与 AMD  合作推出这些搭载锐龙AI 的全新 Copilot+ PC。我们始终致力于与 AMD 合作，并且我们将继续共同推动 AI 在云计算及边缘计算领域的发展，为我们共同的客户带来新的价值。”

这意味着AMD能够轻易在AI PC时代建立庞大品牌联盟，进而依靠源源不断的AMD 锐龙AI 300 系列处理器攫取到足够的话语权！