ปกติแล้ว เวลาก่อนจะเลือกซื้อโน้ตบุ๊ก สิ่งที่ควรตรวจสอบเป็นอันดับต้น ๆ ก็คือสเปคเครื่อง ทั้งในแง่ของ CPU การ์ดจอ แรม หน้าจอ ซึ่งในหลายส่วนก็จะมีการระบุเป็นตัวเลขที่สามารถนำไปใช้ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพได้ เช่น ความเร็วคล็อก จำนวนคอร์ ปริมาณหน่วยความจำ เป็นต้น แต่ในยุคหลัง ๆ มา ภายใน CPU ก็จะมีการติดตั้ง NPU ซึ่งเป็นส่วนประมวลผลด้าน neural network หรือด้าน AI เข้ามาให้ด้วย และแน่นอนว่าก็จะต้องมีการระบุถึงความสามารถมาให้ใช้เปรียบเทียบด้วย โดยจะใช้หน่วยเป็น TOPS
ซึ่งในบทความนี้เราก็จะมาทำความรู้จักกับหลักการวัดประสิทธิภาพ NPU ให้มากขึ้น รวมถึงจะช่วยระบุข้อสังเกตถึงการโฆษณาจากแต่ละแบรนด์ รวมถึงแนวทางการเลือก CPU+NPU ที่เหมาะสมด้วย
TOPS คืออะไร?
TOPS ย่อมาจาก Trillions of Operations Per Second หรือแปลเป็นไทยได้ตรง ๆ ว่า จำนวนล้านล้าน (1,000,000,000,000) คำสั่งต่อวินาที โดยเมื่อนำมาใช้เป็นหน่วยสำหรับวัดพลังประมวลผลของ NPU ก็จะเป็นการสื่อว่า NPU นี้มีความสามารถในการประมวลผลคำสั่งเชิง AI ได้จำนวนกี่ล้านล้านคำสั่งต่อวินาทีนั่นเอง แน่นอนว่ายิ่งตัวเลขสูง ก็จะหมายถึงว่ามีประสิทธิภาพสูงขึ้นไปด้วย เช่น NPU A มีพลัง 10 TOPS ก็จะมีอนุมานได้ว่ามีพลังประมวลผลด้าน AI สูงกว่า NPU B ที่มีพลัง 5 TOPS
และจริง ๆ แล้วในเชิงการวัดประสิทธิภาพ NPU ก็จะมีปัจจัยเรื่องการเลือกประเภทของชุดคำสั่งที่นำมาใช้วัดด้วย โดยในวงการ CPU เพื่อคอมพิวเตอร์สำหรับผู้ใช้งานทั่วไป จะมีการออกแบบ NPU ให้รองรับการประมวลผลคำสั่งที่ใช้ระบบแทนจำนวนแบบ INT8 หรือก็คือเป็นการใช้เลขจำนวนเต็มไม่มีจุดทศนิยมซึ่งใช้ 8 บิทในการเก็บข้อมูล โดยข้อดีของการใช้ INT8 ก็คือเป็นการแทนจำนวนที่ไม่มีความซับซ้อนมากนัก เหมาะกับการประมวลผลใน CPU/NPU ของเครื่องคอมพิวเตอร์สำหรับผู้ใช้งานทั่วไป ทั้งยังใช้หน่วยความจำและพลังในการประมวลผลที่น้อยด้วย เมื่อเทียบกับการใช้การแทนจำนวนที่มีจุดทศนิยม (floating-point) เช่น FP16 ที่ใช้ 16 บิทหรือ FP32 ที่ใช้พื้นที่ถึง 32 บิท ที่ถึงแม้จะสามารถแทนจำนวนได้มากกว่า แต่ก็เกินความจำเป็นสำหรับการใช้งานทั่วไป ซึ่งจะเหมาะกับงานที่ต้องการความละเอียดของข้อมูลสูง เช่น การประมวลผลที่เกี่ยวข้องกับด้านกราฟิกอย่าง Tensor Core ของ NVIDIA ที่ต้องใช้ FP16 ในการทำงาน เป็นต้น
แต่สำหรับตลาด CPU ผู้ใช้งานทั่วไปในขณะนี้ ผู้ผลิตทุกรายยังคงใช้การวัดประสิทธิภาพที่อิงจาก INT8 ด้วยกันทั้งหมด จึงทำให้สามารถเทียบประสิทธิภาพจากเลขความสามารถในการคำนวณกันได้โดยตรง
การระบุเลขประสิทธิภาพ AI ของ CPU/NPU
จริง ๆ แล้ว ใช่ว่าจะมีแต่ NPU เท่านั้นที่สามารถประมวลผลงานเชิง AI ได้ เพราะก่อนที่เราจะเข้าสู่ยุค NPU ผงาดอย่างในปัจจุบัน ระบบต่าง ๆ ก็ใช้ความสามารถของ CPU และ GPU ในการประมวลผล AI กันแทบทั้งนั้น ก่อนที่จะมีการสร้าง NPU ขึ้นมาเพื่อจัดการกับงานส่วนนี้โดยเฉพาะ เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพโดยรวมที่ดีกว่า เนื่องจากไม่ต้องไปแทรกคิวประมวลผลของ CPU/GPU รวมถึงตัวชิป NPU เองยังได้รับการออกแบบมาให้มีความเชี่ยวชาญในการประมวลผลเชิง AI มากกว่าด้วย แต่ด้วยความที่ทั้ง CPU และ GPU เองต่างก็สามารถประมวลผล AI ได้ ทำให้ทางผู้ผลิตก็มีการทดสอบประสิทธิภาพเพื่อหาขีดจำกัดสูงสุดด้านประสิทธิภาพของทั้งสองส่วนนี้ด้วยเช่นกัน และนำมาใช้ประกอบการโฆษณาเพื่อสื่อถึงสมรรถนะของผลิตภัณฑ์ของตนเอง
แน่นอนว่าในเชิงการตลาดที่ต้องมีการแสดงตัวเลขเพื่อเทียบให้เห็นภาพ ทำให้ยิ่งเลขสูงกว่าก็ยิ่งดี เพราะจะสื่อให้เห็นว่าชิปของตนนั้นแรงกว่าคู่แข่ง สามารถนำเสนอขายได้ง่าย ลูกค้าก็เข้าใจง่ายด้วย แต่ทั้งนี้ก็มีจุดที่อาจต้องให้ความสนใจเกี่ยวกับตัวเลขซักเล็กน้อย เนื่องจากในบางครั้งเราอาจจะพบการโฆษณาความแรงโดยระบุ TOPS รวมของ ‘ทั้ง CPU’ นั่นคือการระบุประสิทธิภาพการประมวลผล AI ของทั้ง CPU + GPU + NPU ทำให้เลขอาจจะออกมาสูงเป็นหลักร้อยได้เลย ในขณะที่บางโฆษณาอาจจะใช้การบอกตัวเลข โดยระบุว่าเป็นแค่เฉพาะส่วนของ NPU เท่านั้น ทำให้เลขอาจจะดูน้อยกว่าแบบแรกอย่างเห็นได้ชัด และอาจทำให้เกิดความเข้าใจผิดได้ว่าชิปที่ใช้การโฆษณาแบบที่สองมีประสิทธิภาพการประมวลผล AI ที่ต่ำกว่าชิปตัวแรก
อย่างฝั่งของ AMD จะมีการระบุข้อมูลไว้ค่อนข้างชัดเจนว่า CPU แต่ละรุ่นมีค่าประสิทธิภาพของ NPU อยู่ที่เท่าไหร่ เช่นในตารางด้านบนจะเห็นว่า AMD Ryzen AI Max+ 395 จะมีประสิทธิภาพเฉพาะส่วนของ NPU อยู่ที่ 50
แต่ถ้าเข้าไปดูข้อมูลรายละเอียดของชิป ถึงจะเจอการระบุว่าทั้งชิปมีประสิทธิภาพการประมวลผล AI อยู่ที่เท่าไหร่ นั่นคือถ้ารวมทั้งชิป AMD Ryzen AI Max+ 395 จะอยู่ที่สูงสุด 126 โดยจะเป็นการรวมทั้งของ NPU CPU และ GPU ที่ใช้เป็น AMD Radeon 8060S (50+76) ซึ่งก็ได้ตัวเลขรวมเป็นหลักร้อยไม่ต่างกัน เสียดายที่ไม่มีการระบุข้อมูลไว้ว่าเฉพาะส่วนของ CPU และ GPU เองมีประสิทธิภาพอยู่ที่เท่าไหร่บ้าง แต่ก็จัดว่าเป็นไปตามแนวทางการออกแบบชิปของ AMD อยู่แล้วที่ตั้งใจจะผสานการทำงานร่วมกันของ CPU GPU และ NPU ในแบบ heterogeneous computing ที่ทั้งสามส่วนจะร่วมกันทำงานเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพโดยรวมของทั้งชิปที่สูง ในขณะเดียวกันก็มีการใช้พลังงานที่ต่ำลงในแต่ละ gen ด้วย เนื่องจากความสามารถที่สูงขึ้น ทำให้สามารถจัดการกับงานได้เร็วกว่าที่เคย
นอกจากนี้ ในสถาปัตยกรรม XDNA 2 ของ NPU จากชิปประมวลผล AMD Ryzen AI 300 series ยังมีการออกแบบให้รองรับข้อมูลในประเภท Block FP16 ที่จะเป็นการผสานข้อดีของ INT8 ในเรื่องความเร็วกับความแม่นยำของข้อมูลจาก FP16 ซึ่งจะทำให้การประมวลผลข้อมูล AI มีประสิทธิภาพและความแม่นยำที่สูงขึ้น อีกทั้งยังสอดคล้องกับแอปพลิเคชันต่าง ๆ ที่จะใช้ข้อมูลเชิง AI ขนาด 16 บิทด้วย เพราะด้วยการใช้ Block 16 จะทำให้สามารถลดขั้นตอนการประมาณค่าจากจำนวนเต็ม (integer) เป็นจำนวนจุดทศนิยม (floating point) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดเวลาในการแปลงข้อมูลลง ที่ท้ายสุดจะส่งผลถึงประสบการณ์การใช้งานเทคโนโลยี AI ที่รวดเร็วทันใจ และได้ความถูกต้องของข้อมูลที่สูงขึ้น
ดังนั้น หากคุณต้องการซื้อโน้ตบุ๊กใหม่โดยเน้นเรื่องเกี่ยวกับการประมวลผลเชิง AI หรืองานที่จะใช้ จะต้องมีการนำ AI มาเป็นส่วนหนึ่งของการประมวลผล ก็ควรเลือกโน้ตบุ๊กที่มาพร้อม NPU ประสิทธิภาพสูง ๆ ไว้ก่อน ซึ่งถ้าในการระบุสเปคหรือโฆษณามีการชี้แจงไว้ชัดเจนว่าเป็นค่าประสิทธิภาพของส่วนไหน ก็ถือว่าเป็นสื่อสารที่สร้างความชัดเจนได้ดีและแฟร์กับผู้บริโภค
เทียบประสิทธิภาพของ CPU โน้ตบุ๊กที่มีจำหน่ายในไทย ณ ปัจจุบัน
ทีนี้ถ้าเราลองดูจากโน้ตบุ๊กที่มีขายในไทย ซึ่งมาพร้อมกับชิปประมวลผลที่มี NPU ในตัว เพื่อดูว่าค่าประสิทธิภาพจะอยู่ที่เท่าไหร่บ้าง โดยแยกเป็นตามการแบ่งกลุ่มทำตลาด เช่น AMD Ryzen 7 เทียบกับ Intel Core Ultra 7 เป็นต้น จะได้ตามตารางด้านล่างนี้
เริ่มที่กลุ่มของ AMD Ryzen 7 และ Intel Core Ultra 7 ที่จะมีตัวเลือกค่อนข้างหลากหลายหน่อย โดยฝั่ง AMD ก็จะมีจุดเด่นในด้านพลังของ NPU เองที่มีประสิทธิภาพสูงกว่า Intel เมื่อเทียบกับ gen ที่ออกในรอบปีเดียวกัน อย่างในชุด Ryzen 7 8000 series กับชุดของ Core Ultra 100 series และชุดของ Ryzen AI 300 กับ Core Ultra 200V series
ปิดท้ายด้วยกลุ่มของ AMD Ryzen 9, Ryzen AI 9 และรวมถึง Ryzen AI Max+ มาในตารางเดียวกันด้วยเลย เทียบกับ Intel Core Ultra 9 ทั้งซีรีส์ 100 และ 200 ซึ่งเป็นชิปรุ่นใหม่ล่าสุดที่เพิ่งเปิดตัวเมื่อต้นปีที่ผ่านมา โดยถ้าหากเทียบรุ่นตามรอบปีเดียวกัน จะพบว่า Ryzen 9 8945HS มีค่าประสิทธิภาพของ NPU ที่สูงกว่า Core Ultra 9 185H
แต่ถ้าขยับมาเป็นกลุ่มของ AMD Ryzen AI ต้องบอกว่าจัดเต็มแบบสุด ๆ เพราะแค่ส่วนของ NPU สถาปัตยกรรม XDNA 2 เองก็ทำได้สูงสุด 50 TOPS เข้าไปแล้ว และยังมี CPU และ GPU ที่ประสิทธิภาพสูงอีก ทำให้สามารถทำประสิทธิภาพในการประมวลผล AI แบบรวมทั้งชิปได้ตั้งแต่ 73 จนถึง 126 TOPS เลย ในขณะที่ฝั่ง Intel สำหรับรุ่นที่มีขายในไทยขณะนี้ จะมีค่าประสิทธิภาพของ NPU สูงสุดเพียง 13 และรวมสูงสุดที่ 99 เท่านั้น และแม้จะเป็นชิปรุ่นท็อปสุดอย่าง Intel Core Ultra 9 288V ก็ยังมีประสิทธิภาพรวมทั้งชิปอยู่ที่ 120 TOPS ( CPU=5, GPU=67, NPU=48)
ควรเลือก CPU ที่มี TOPS เท่าไหร่?
ในปี 2025 หนึ่งในเทคโนโลยีที่จะเข้ามาเป็นส่วนสำคัญของตลาดคอมพิวเตอร์สำหรับผู้ใช้งานทั่วไปก็คือแพลตฟอร์ม Copilot+ PC จาก Windows 11 ของ Microsoft ที่จะเข้ามามีบทบาททั้งเบื้องหน้าและเบื้องหลังการใช้งานคอมพิวเตอร์ ไม่ว่าจะทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยที่สามารถพูดคุยกับผู้ใช้ได้อย่างเป็นธรรมชาติยิ่งขึ้น ช่วยเพิ่มความสามารถให้กับโปรแกรม การทำงานต่าง ๆ สามารถ generate รูปภาพขึ้นมาตามความต้องการของผู้ใช้งาน ไปจนถึงการปรับจูนประสิทธิภาพของระบบจากเบื้องหลัง เพื่อให้ผู้ใช้งานได้ใช้คอมพิวเตอร์ที่รวดเร็วทันใจ หาอะไรก็เจอได้ตลอดเวลา
ซึ่งทั้งหมดนี้ก็เป็นสิ่งที่ได้จากการนำ AI เข้ามาผสานในระบบปฏิบัติการ และจากการพัฒนาฮาร์ดแวร์ให้สามารถประมวลผลงานลักษณะนี้ได้ดีขึ้น มีความชาญฉลาด สามารถเรียนรู้และปรับตัวตามผู้ใช้งานได้มากขึ้นกว่าเก่า ดังนั้น หากต้องการโน้ตบุ๊กที่พร้อมจะก้าวเข้าสู่โลก AI ก็ควรจะเลือกเครื่องที่มาพร้อม CPU ที่ผ่านเกณฑ์ของ Copilot+ PC ได้แก่
- เป็นชิปประมวลผลในซีรีส์ AMD Ryzen AI 300 (เช่น HX 370, 365, Max 395+)
- มี NPU ที่มีพลังประมวลผลตั้งแต่ 40 TOPS ขึ้นไป ซึ่งทั้งสามรุ่นข้างต้นผ่านเกณฑ์ เพราะมีพลังสูงสุด 50 TOPS
- แรม DDR5 หรือ LPDDR5 ความจุ 16GB ขึ้นไป
- พื้นที่เก็บข้อมูลเป็น SSD ความจุ 256GB ขึ้นไป
- ใช้งาน Windows 11
ซึ่งโน้ตบุ๊กที่ใช้ชิป AMD Ryzen AI 300 series ทุกรุ่นที่มีขายในไทยขณะนี้ แน่นอนว่าผ่านเกณฑ์ Copilot+ PC ทั้งหมด ทำให้อุ่นใจได้ว่าเมื่อซื้อมาแล้ว จะสามารถใช้งานความสามารถใหม่ ๆ เชิง AI ของระบบปฏิบัติการ รวมถึงของแอปพลิเคชันต่าง ๆ ที่จะมีเพิ่มเข้ามาในอนาคตได้แน่นอน ส่วนถ้าเป็นชิปของค่ายอื่น อาจจะต้องมาดูข้อมูลสเปคลึก ๆ กันอีกทีว่าเป็นชิปอยู่ในซีรีส์ใด และมีค่า TOPS ของเฉพาะ NPU สูงกว่า 40 หรือไม่
