【速報】Intel vs AMD、1000ドル開発者PC対決！Core Ultra 7とRyzen 7、LLMを制するのはどっちだ！？
今日のデジタル時代において、開発者にとって高性能なPCは不可欠です。特に、大規模言語モデル（LLM）の台頭により、GPUの性能が作業効率を大きく左右するようになりました。今回は、予算1000ドルという制約の中で、Intel Core Ultra 7とAMD Ryzen 7を搭載した2台の開発者向けPCを構築し、Web開発、Python、コードコンパイル、そしてLLM実行といった多岐にわたるベンチマークテストを通じて、どちらがよりコストパフォーマンスに優れているのかを徹底比較します。
PC構成の概要
今回のチャレンジでは、Micro Centerで部品を調達し、以下の主要コンポーネントを選定しました。
CPU
- Intel側: Core Ultra 7 (統合グラフィックスなしのKFモデル)
- AMD側: Ryzen 7 (統合グラフィックスなしのFモデル)
両者とも同価格帯で、公平な比較を目指しました。
GPU
- Intel側: Intel ARC B580 Challenger
- AMD側: ASRock RX960 XT Challenger
両者とも同価格帯のモデルを選定しましたが、VRAM容量に違いがあることが後に判明します。
その他コンポーネント
マザーボードは、Intel側にはZ890ボード、AMD側にはB850 Plusを選定。RAMは両者とも6000MHzのものを採用し、SSDはSamsung 990 Evo Plusの1TBモデルを65ドルで調達。電源ユニットは850WのGold認証モデルを80ドルで、ケースは50ドルのATXケース、クーラーはThermalrightのPhantom Spiritを価格マッチングで36ドルで入手しました。
ベンチマークテスト
Geekbench
シングルコア、マルチコアともにIntel Core Ultra 7がRyzen 7を上回る結果となりました。
Web開発関連テスト
Speedometer 3.1、Jetstream 2、Web Tooling Benchmark（Prettier, TypeScriptなど）といったWeb開発で頻繁に使用されるベンチマークでは、Intel Core Ultra 7がほぼ全てのテストでAMD Ryzen 7をわずかに上回る結果となりました。特にシングルコア性能が重視されるWeb開発においては、Intelが優位性を示しました。
Pythonテスト（Mandelbrot）
全コアを使用するMandelbrotテストでは、Intel Core Ultra 7がAMD Ryzen 7の2倍以上の速度を記録し、圧倒的な差を見せつけました。
コードコンパイルテスト
大規模なプロジェクトのコードコンパイルテストでは、Intel Core Ultra 7が71秒、AMD Ryzen 7が83秒と、Intelが優位な結果となりました。日常的にコンパイル作業を行う開発者にとっては、この差は無視できないでしょう。
LLM（大規模言語モデル）実行テスト
LM Studioを使用して、Quen 34BモデルとOpenAI GPT OSS 20Bモデルの実行テストを行いました。ここでは、GPUのVRAM容量とソフトウェアサポートが重要な要素となります。
Quen 34Bモデル
初期のテストでは、Intel ARC B580とAMD RX960 XTはほぼ同等のトークン生成速度を示しました。しかし、コンテキストウィンドウサイズを50,000に拡大すると、AMD側でモデルのロードに失敗する問題が発生。Intel側は問題なくロードでき、VRAM使用量が大幅に増加することが確認されました。AMD側ではガードレール設定を緩和してもロードできず、30,000トークンでようやくロード可能となりました。これは、AMDのGPUドライバまたはLM StudioのAMD向けライブラリに何らかの問題がある可能性を示唆しています。
OpenAI GPT OSS 20Bモデル
このモデルはディスク上で約12GBのサイズがあり、Intel ARC B580のVRAM容量（約12GB）では厳しい状況が予想されました。LM StudioはGPUへのオフロード層数を自動調整しますが、手動で全層をオフロードする設定を試みたところ、Intel側はロードに成功。しかし、実行速度は非常に遅く、システムメモリに一部がロードされている可能性が示唆されました。AMD側も全層オフロードでロードに成功しましたが、実行速度はIntelよりも大幅に高速でした。これは、AMDのGPUがスパースモデル（一部のパラメータのみを使用するモデル）の実行に優れているためと考えられます。
VRAM使用率とCPU使用率
LLM実行時のGPU使用率を見ると、AMD Radeon GPUは100%近く使用される一方で、Intel ARC GPUは23%程度の使用率に留まり、残りはCPUが処理していることが判明しました。これは、Intel ARC GPUのソフトウェアサポートがまだ成熟していないことを示唆しています。
結果と考察
今回のチャレンジでは、Web開発やPython、コードコンパイルといった一般的な開発作業においてはIntel Core Ultra 7がAMD Ryzen 7を上回る性能を示しました。特にPythonのマルチコアテストではIntelが圧倒的な差を見せつけました。しかし、LLM実行においては、VRAM容量とソフトウェアサポートが非常に重要であることが浮き彫りになりました。Intel ARC GPUはVRAM容量の制約があるものの、その潜在能力は高く、今後のソフトウェアサポートの改善に期待が持てます。一方、AMD Radeon GPUはVRAM容量で優位に立つものの、LM Studioとの相性やドライバの最適化に課題があることが示唆されました。予算1000ドルという制約の中で、開発者向けPCを構築する際には、自身の主要な作業内容と、それに適したCPUとGPUの組み合わせを慎重に検討する必要があると言えるでしょう。
AIの所感
Intel Core Ultra 7とAMD Ryzen 7の1000ドル開発者向けPC対決は、現代の開発環境におけるCPUとGPUの役割、そしてLLM時代のPC構築の複雑さを浮き彫りにしました。Web開発や一般的なプログラミングタスクではIntelが堅実な性能を発揮する一方で、LLMのようなVRAMを大量に消費するタスクでは、GPUのハードウェアスペックだけでなく、ソフトウェアの最適化が性能を大きく左右することが明らかになりました。特に、Intel ARC GPUの潜在能力と、AMD Radeon GPUのソフトウェアサポートの課題は、今後の両社の競争において重要なポイントとなるでしょう。開発者は、自身のワークロードに最適なバランスを見極める必要があり、単にCPUやGPUのスペックだけでなく、エコシステム全体の成熟度も考慮に入れるべきです。この比較は、進化し続けるテクノロジーの世界で、常に最適な選択を模索することの重要性を教えてくれます。