여러분의 다음 도전을 위해 만들었습니다.
임베디드 개발자에게는 확정성, 성능, 대역폭, 산업용 내구성을 모두 갖춘 단일 디바이스가 필요합니다. 그리고 이를 얻기 위해 어느 하나를 희생하는 일은 없어야 합니다.
AMD Ryzen™ AI Embedded X100 시리즈 CPU를 사용하면 설계자는 실시간 애플리케이션에 필요한 예측 가능한 성능을 유지하면서 컴퓨팅, 그래픽, AI를 하나의 임베디드 x86 플랫폼에 통합할 수 있습니다. 완전한 성능을 내는 AMD “Zen 5” 코어, AVX-512 지원, 통합 메모리, 공유 32MB MALL 캐시가 성능과 확정성, 통합 복잡성 사이에서 어느 하나를 희생하지 않고 까다로운 워크로드를 원활하게 처리하도록 돕습니다.
임베디드 성능의 새로운 기준을 제시하는 Ryzen AI Embedded X199 CPU
인텔® 코어™ Ultra X7 358H 대비
SPECrate®2017_int_base
워크로드를 단일 APU에 통합하고 예측 가능한 처리율을 위해 설계된 완전한 성능의 코어로 스케줄링을 간소화하세요.
STREAM
센서 융합, AI, 그래픽 워크로드를 하나의 공유 메모리 풀로 끊김 없이 처리하세요.
GFXBench®
컴퓨팅과 제어를 실행하는 동일한 APU에서 실시간 시각화를 매끄럽게 렌더링하세요.
llama-bench
같은 APU에서 로컬 LLM 추론을 더 빠르게 수행해 복잡성 증가 없이 에지 시스템의 응답 속도를 높이세요.
Ryzen AI Embedded X100대 Intel Ultra X7 358H
- CPU 성능
- 그래픽
- 메모리 처리율
- AI 추론
CPU 멀티스레드 성능
45W TDP, 인텔 = 1.0으로 정규화
AMD Ryzen AI Embedded X199
인텔 Ultra X7 358H
2026년 5월 기준 AMD 테스트의 벤치마크 점수를 기반으로 합니다. 자세한 내용은 각주 REX-007, REX-010, REX-006, REX-005를 참조하십시오.
그래픽 성능
45W TDP, 인텔 = 1.0으로 정규화
AMD Ryzen AI Embedded X199
인텔 Ultra X7 358H
2026년 5월 기준 AMD 테스트의 벤치마크 점수를 기반으로 합니다. 자세한 내용은 각주 REX-008, REX-002, REX-003, REX-004를 참조하십시오.
지속적인 메모리 처리율
기하평균, GCC15
AMD Ryzen AI Embedded X199
인텔 Ultra X7 358H
2026년 5월 기준 AMD 테스트의 벤치마크 점수를 기반으로 합니다. 자세한 내용은 각주 REX-009를 참조하십시오.
토큰 생성(초당 토큰 수)
Vulkan 백엔드 기반 Llama-bench
AMD Ryzen AI Embedded X199
인텔 Ultra X9 358H
2026년 5월 기준 AMD 테스트의 벤치마크 점수를 기반으로 합니다. 자세한 내용은 각주 REX-017을 참조하십시오.
AMD Ryzen AI Embedded X100 시리즈: 에지에서 컴퓨팅, 그래픽, AI 통합
단일 AMD x86 APU가 컴퓨팅, 그래픽, AI 워크로드를 통합하고 데이터 이동을 줄이며 확장 가능한 하나의 플랫폼을 제공하여 더 뛰어난 임베디드 시스템을 구축하도록 돕는 방식을 살펴보세요.
하나의 APU. 모든 워크로드. 완전한 성능.
Ryzen AI Embedded X100 프로세서는 임베디드 설계가 요구하는 확정성, 완전한 성능의 코어, 긴 제품 수명 주기를 제공합니다.
| AMD Ryzen AI Embedded X100 |
인텔 코어 Ultra 시리즈 3 |
NVIDIA® Jetson Orin™ 및 Thor™ |
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| 하나의 아키텍처, 모든 워크로드 |
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| 한 번 배포로 10년 가동 |
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| 빠짐없이 제 역할을 하는 모든 코어 | 모든 코어에서 AVX-512 완전 지원, 더블 펌핑 없음 | AVX-256 | 128비트 벡터 폭(NEON) |
| 두 배의 스레드 | 모든 코어에서 동시 멀티스레딩(SMT) 지원 | SMT 미지원 | SMT 미지원 |
다시 작성하지 마세요. 마이그레이션하세요.
기존 CUDA® 투자를 그대로 이어서 활용
AMD HIPIFY 및 개방형 AMD ROCm™ 소프트웨어 스택을 활용해 기존 CUDA 투자를 최대한 보존하세요. HIPIFY는 CUDA 코드를 이식 가능한 HIP C++로 변환하므로 재작성 부담을 줄이고 독점 기술 종속을 피하면서 AMD 플랫폼으로 빠르게 이동할 수 있습니다.
CUDA
// CUDA Source
// Declare I/O vector pointers
float *a, *b, *c;
// Allocate managed memory
cudaMallocManaged(&a, bytes);
cudaMallocManaged(&b, bytes);
cudaMallocManaged(&c, bytes);
// CPU writes directly
for (int i = 0; i < n; ++i) { a[i] = ...; b[i] = ...; }
// GPU uses the same pointers
vecAdd<<<blocks, threads>>>(a, b, c, n);
cudaDeviceSynchronize();
// CPU reads results directly
use(c);
HIPIFY
HIP
// HIP Source
// Declare I/O vector pointers
float *a, *b, *c;
// Allocate managed memory
hipMallocManaged(&a, bytes);
hipMallocManaged(&b, bytes);
hipMallocManaged(&c, bytes);
// CPU writes directly
for (int i = 0; i < n; ++i) { a[i] = ...; b[i] = ...; }
// GPU uses the same pointers
vecAdd<<<blocks, threads>>>(a, b, c, n);
hipDeviceSynchronize();
// CPU reads results directly
use(c);
여유 성능을 제공하는 Ryzen AI X100 시리즈 임베디드 프로세서
인지와 추론, 제어가 동시에 실행되면 GPU 중심 플랫폼은 CPU 병목에 걸릴 수 있습니다. X100이 로봇 공학 내비게이션에 더 많은 여유 성능을 제공하는 방식을 알아보세요.
고정 기능 AV 랙과 작별하세요
멀티 채널 4K 인코딩/디코딩, AV-over-IP 라우팅, 온디바이스 AI를 하나의 x86 APU에서 실행하세요. 코덱과 기능은 새 하드웨어가 아니라 소프트웨어로 추가하세요.
에이전트 AI
에지에서 에이전트형 AI를 확장하는 AMD Ryzen AI Embedded X100 시리즈 프로세서
mimik Agentix Operating Engine(mimOE) 활용
AMD가 후원한 새로운 서드파티 기술 보고서에서 mimik은 이종 SoC 전반의 프로덕션 규모 에이전틱 AI를 모델링하고, mimOE를 적용한 Ryzen AI Embedded X100 시리즈 프로세서가 동일한 에지 플랫폼에서 더 많은 동시 에이전틱 AI 워크플로를 지원하여 개발자가 하드웨어를 과도하게 갖추지 않고도 로컬 인텔리전스를 확장할 수 있음을 보여 줍니다.
로봇 공학
실시간 결과를 제공하는 AMD Ryzen AI Embedded X100 시리즈 프로세서
고성능 자율 로봇 공학용
Open Navigation이 개발하고 AMD가 후원한 새로운 전체 시스템 벤치마크는 최신 자율 로봇 공학 애플리케이션에서 균형 잡힌 성능이 필요하다는 점을 보여 줍니다. 결과에 따르면 Ryzen AI Embedded X100 시리즈 프로세서는 최신 로봇 공학 워크로드에서 뛰어난 실시간 성능과 더 큰 CPU 여유 성능을 제공합니다.
자주 묻는 질문
AMD Ryzen AI Embedded X100 시리즈 프로세서는 피지컬 AI 및 실시간 에지 시스템을 위해 x86 CPU 코어와 내장 그래픽, NPU 가속, 통합 메모리, 임베디드 수명 주기 기능을 하나로 묶은 고성능 임베디드 APU입니다.
AMD Ryzen AI Embedded X100 시리즈 프로세서는 완전한 성능의 x86 CPU 코어와 내장 그래픽, NPU, 통합 메모리를 단일 APU에 결합하여 로봇 공학 개발자에게 NVIDIA Jetson 모듈의 CPU와 GPU 간 불균형 및 세대 간 비호환성 없이 인지, 계획, 제어를 AI 추론과 함께 실행할 CPU 여유 성능을 제공합니다.6
예. Ryzen AI Embedded X100 시리즈 프로세서는 CPU, GPU, NPU를 통합 메모리를 갖춘 하나의 x86 APU에 통합하여, Orin에는 없는 CPU 여유 성능으로 전체 내비게이션 및 제어 스택을 실행할 수 있게 합니다.6 개방형 ROCm 소프트웨어와 HIP 툴링을 통해 독점 기술 종속 없이 기존 코드를 그대로 옮길 수 있습니다.
Ryzen AI Embedded X100 시리즈 프로세서는 균일한 AMD “Zen 5” 코어를 최대 16개까지 통합해 P코어와 E코어 스케줄링을 추측할 필요가 없으며, 완전한 AVX-512와 SMT, 통합 메모리, 긴 산업용 수명 주기를 함께 제공하여 개발자가 인텔의 모바일 우선 설계 대비 스케줄링 복잡성이 낮은 실시간 시스템을 구축하도록 돕습니다.
최대 TOPS는 디바이스의 최대 잠재 성능을 나타내는 이론적 마케팅 지표입니다. 이 지표는 GPU와 시스템 수준의 효율을 좌우하는 I/O 대역폭, 메모리 대역폭, 메모리 및 캐시 아키텍처를 고려하지 않습니다. Ryzen AI Embedded X100 시리즈는 균형 잡힌 확정적 컴퓨팅이 필요한 실제 워크로드를 위해 설계되었습니다.
서로 다른 두 파운드리(인텔과 TSMC), 세 가지 공정 지오메트리, 인텔의 복잡한 독자 Foveros-S 패키징에 의존하는 인텔 코어 Ultra 시리즈 3와 달리 Ryzen AI Embedded X100 시리즈 프로세서는 고도화된 TSMC 애리조나 4nm 공정에서 제조되며 완성도 높은 칩렛 패키징을 사용합니다.
AMD Ryzen AI Embedded X100 시리즈 프로세서는 최대 10년간 공급됩니다. 산업용 설계에서 X100 프로세서는 최대 10년간 연중무휴 24시간 연속 가동과 최대 -40°C에서 105°C의 온도 범위를 지원하며, 칩다운 설계 옵션, Kria AI SOM, 탄탄한 ODM 에코시스템, 성숙한 TSMC 4nm 기술로 장기 수명 주기의 임베디드 배포를 뒷받침합니다.
AMD HIPIFY는 CUDA를 AMD Ryzen AI Embedded X100 시리즈에서 실행되는 이식 가능한 HIP C++로 변환하며, 개방형 ROCm 소프트웨어 스택을 통해 독점 기술 종속 없이 기존 CUDA 투자를 활용할 수 있습니다.
x86 호환성 덕분에 개발자는 기존 소프트웨어 투자를 지키고, 익숙한 개발 및 검증 플로를 재사용하며, 워크스테이션에서 현장에 배포된 에지 디바이스 전반까지 애플리케이션을 확장할 수 있습니다. 기존 피지컬 AI 시스템 상당수는 개별 GPU와 별도의 x86 CPU를 조합합니다. Ryzen AI Embedded X100 시리즈 프로세서는 이를 하나의 디바이스에 통합해 높은 확정성을 구현합니다.
통합 메모리 풀을 통해 CPU와 GPU, NPU가 데이터를 더 효율적으로 공유하므로 센서 융합, AI 추론, 그래픽, 계획, 실시간 제어 워크로드 전반에서 데이터 이동을 줄일 수 있습니다.
Ryzen AI Embedded X100 시리즈는 ROCm 소프트웨어 스택, ONNX Runtime, PyTorch, Ryzen AI 소프트웨어, 임베디드 개발에 익숙한 x86 도구를 아우르는 개방형 AI 소프트웨어 에코시스템을 위해 설계되었습니다.
Ryzen AI Embedded X100 시리즈 프로세서는 로봇 공학, 산업 자동화, 머신 비전, 프로 AV, 카지노 게이밍, 헬스케어 영상, 항공우주 및 방위, 레이더, 드론, 시험 및 계측 시스템을 위해 설계되었습니다.
각주
- 2026년 5월 기준 AMD가 45W SPL(sPPT=45W, fPPT=64W)의 AMD Ryzen AI Max+ 395(OPN 100-000002199)와 30W SPL(PL1=45W, PL2=64W)의 인텔 코어 Ultra 7 358H에서 SPEC CPU2017_int_base(구성: GCC-15, 속도, 하네스 cpu2017-1.1.9, int base 하위 점수)를 사용하여 AMD에서 추정했습니다. Ryzen AI Max+ 395(OPN 100-000002199): AMD Ryzen AI Embedded X100 Series Reference Board, 64GB LPDDR5X-8000 SK Hynix RAM, Kingston Technology KV3000 NVMe SSD 512GB PCIe Gen4 512GB 스토리지, Kernel 6.18.15-14-amd(x86_64) 기반 Linux® Ubuntu® 24.04, Insyde BIOS REM60070A, SMT 활성화, STAPM 비활성화. 인텔 코어 Ultra X7 358H: MSI Prestige 16 Flip AI+ 랩톱 C3MTG MS-2622, 32GB LPDDR5X-8533 SK Hynix RAM, Kingston Technology KV3000 NVMe SSD 512GB PCIe Gen4 512GB 스토리지, Kernel 6.17.0-23-generic(x86_64) 기반 Linux Ubuntu 24.04, MSI BIOS E2622IMS.10E. Ryzen AI Max+ 395(OPN 100-000002199) 디바이스는 Ryzen AI Embedded X199 사양을 반영하도록 구성되었습니다. AMD에서 30W로 측정한 인텔 데이터. 45W 추정치는 공개된 벤치마크 데이터를 기반으로 AMD의 30W 측정값에서 도출했습니다. OEM 게시 점수는 시스템 구성과 사용된 확정성 모드(기본 성능 프로필) 및 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-010) 테스트는 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(STAPM 비활성화, 45W SPL, sPPT 45W, fPPT 64W, LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(30W, PL1 45W, PL2 64W, LPDDR5X-8533)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 STREAM(GCC15) 전반에 걸친 상대적 기하평균 성능을 반영합니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-009)
- 측정 및 추정은 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, STAPM 비활성화, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 30W OEM 지속 전력 한계 측정)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 GFXBench 5.0.0의 오프스크린 Vulkan 벤치마크 프레임 속도를 기준으로 한 상대적 기하평균을 반영합니다. 358H의 공개 벤치마크 데이터에서 도출한 스케일링 계수를 사용해 45W 지속 전력에서 측정한 AMD 성능과 30W 지속 전력 측정값에서 추정한 45W 인텔 성능을 비교했습니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-002)
- 2026년 7월 기준 AMD 내부 테스트를 기반으로 하며, Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서로 추론 처리율을 측정했습니다. 결과는 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 성능 모드)와 비교했으며, gemma4 26B.A4B MXFP4 MoE, gemma4 26B.A4B Q4_K - Medium, Llama 3.1 8B Q4_K - Medium, qwen35 27B Q4_K - Medium, qwen35moe 35B.A3B MXFP4 MoE, qwen35moe 35B.A3B Q4_K - Medium 모델 전반의 llama-bench(빌드: llama-b9453-vulkan) 성능에 대한 기하평균을 반영합니다. 모든 모델은 24GB 미만 RAM에 들어갑니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-017)
- AMD의 의뢰로 mimik이 2026년 7월 23일 발표한 백서 "이종 SoC에서 에이전틱 AI를 프로덕션으로 확장하기 위한 아키텍처 적합성(Architectural Fit for Production-Scale Agentic AI on Heterogeneous SoCs)"을 바탕으로 하며, 두 가지 디바이스 클래스(X100, NVIDIA Jetson T5000)에서 실현 가능한 455개 에이전틱 AI 워크플로를 모델링하고 CPU, GPU, 메모리의 여유 자원을 확인했습니다. 자세한 내용은 https://www.mimik.com/agentix-compute-benchmarking(REX-019)을 참조하세요.
- AMD의 의뢰로 Open Navigation LLC가 2026년 7월 23일 발표한 OpenNav 로봇 공학 워크로드 벤치마크 기반이며, Ryzen AI Embedded X199 사양(5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 120W TDP, LPDDR5X-7500)을 반영하도록 구성된 GMKtec EVO-X2 AI Mini PC AMD Ryzen AI Max+ 395에서 측정하여 NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit와 비교했습니다(https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark)(REX-016)
- 측정 및 추정은 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, STAPM 비활성화, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 30W OEM 지속 전력 한계 측정)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 CoreMark v1.01 멀티 스레드 성능을 추정해 상대적으로 나타낸 것입니다. 358H의 공개 벤치마크 데이터에서 도출한 스케일링 계수를 사용해 45W 지속 전력에서 측정한 AMD 성능과 30W 지속 전력 측정값에서 추정한 45W 인텔 성능을 비교했습니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-007)
- 측정 및 추정은 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, STAPM 비활성화, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 30W OEM 지속 전력 한계 측정)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 PassMark 11.0.1002 멀티 스레드 성능을 추정해 상대적으로 나타낸 것입니다. 358H의 공개 벤치마크 데이터에서 도출한 스케일링 계수를 사용해 45W 지속 전력에서 측정한 AMD 성능과 30W 지속 전력 측정값에서 추정한 45W 인텔 성능을 비교했습니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라집니다. (REX-006)
- 측정 및 추정은 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, STAPM 비활성화, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 30W OEM 지속 전력 한계 측정)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 Geekbench 6.1.0 멀티 스레드 성능을 추정해 상대적으로 나타낸 것입니다. 358H의 공개 벤치마크 데이터에서 도출한 스케일링 계수를 사용해 45W 지속 전력에서 측정한 AMD 성능과 30W 지속 전력 측정값에서 추정한 45W 인텔 성능을 비교했습니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-005)
- 측정 및 추정은 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, STAPM 비활성화, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 30W OEM 지속 전력 한계 측정)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 Phoronix Test Suite 10.8.6 벤치마크(GravityMark, Unigine Heaven/Valley, Unvanquished, GLmark2, ParaView, GpuTest) 전반의 상대적 기하평균을 반영합니다. 358H의 공개 벤치마크 데이터에서 도출한 스케일링 계수를 사용해 45W 지속 전력에서 측정한 AMD 성능과 30W 지속 전력 측정값에서 추정한 45W 인텔 성능을 비교했습니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-008)
- 측정 및 추정은 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, STAPM 비활성화, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 30W OEM 지속 전력 한계 측정)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 GFXBench 5.0.0의 오프스크린 OpenGL 프레임 속도를 기준으로 한 상대적 기하평균을 반영합니다. 358H의 공개 벤치마크 데이터에서 도출한 스케일링 계수를 사용해 45W 지속 전력에서 측정한 AMD 성능과 30W 지속 전력 측정값에서 추정한 45W 인텔 성능을 비교했습니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-003)
- 측정 및 추정은 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, STAPM 비활성화, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 30W OEM 지속 전력 한계 측정)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 Unigine Heaven 4.0 Pro “Extreme” 프리셋을 실행한 상대 성능을 추정해 나타낸 것입니다. 358H의 공개 벤치마크 데이터에서 도출한 스케일링 계수를 사용해 45W 지속 전력에서 측정한 AMD 성능과 30W 지속 전력 측정값에서 추정한 45W 인텔 성능을 비교했습니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-004)
- AMD의 의뢰로 Open Navigation LLC가 2026년 7월 23일 발표한 OpenNav 로봇 공학 워크로드 벤치마크 기반이며, Ryzen AI Embedded X199 사양(5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 120W TDP, LPDDR5X-7500)을 반영하도록 구성된 GMKtec EVO-X2 AI Mini PC AMD Ryzen AI Max+ 395에서 측정하여 NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit와 비교했습니다(https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark)(REX-018).
© 2026 Advanced Micro Devices, Inc. All rights reserved. AMD, AMD Arrow 로고, EPYC, Ryzen 및 그 조합은 Advanced Micro Devices, Inc.의 상표입니다. CUDA, NVIDIA, Orin, Thor는 NVIDIA Corporation의 상표입니다. 코어와 인텔은 Intel Corporation의 상표입니다. CoreMark는 Embedded Microprocessor Benchmark Consortium(EEMBC)의 등록 상표입니다. Linux는 미국 및 기타 국가에서 Linus Torvalds의 등록 상표입니다. OpenGL® 및 타원형 로고는 미국 및/또는 전 세계의 기타 국가에서 Hewlett Packard Enterprise의 상표 또는 등록 상표입니다. PassMark는 PassMark Software Pty Ltd.의 등록 상표입니다. SPEC CPU와 SPECrate는 Standard Performance Evaluation Corporation(SPEC)의 상표 또는 등록 상표입니다. Ubuntu와 Ubuntu 로고는 Canonical Ltd.의 등록 상표입니다. Vulkan은 Khronos Group의 상표입니다. 여기에 사용된 기타 제품명은 식별 목적으로만 사용되며, 각 소유자의 상표일 수 있습니다.
- 2026년 5월 기준 AMD가 45W SPL(sPPT=45W, fPPT=64W)의 AMD Ryzen AI Max+ 395(OPN 100-000002199)와 30W SPL(PL1=45W, PL2=64W)의 인텔 코어 Ultra 7 358H에서 SPEC CPU2017_int_base(구성: GCC-15, 속도, 하네스 cpu2017-1.1.9, int base 하위 점수)를 사용하여 AMD에서 추정했습니다. Ryzen AI Max+ 395(OPN 100-000002199): AMD Ryzen AI Embedded X100 Series Reference Board, 64GB LPDDR5X-8000 SK Hynix RAM, Kingston Technology KV3000 NVMe SSD 512GB PCIe Gen4 512GB 스토리지, Kernel 6.18.15-14-amd(x86_64) 기반 Linux® Ubuntu® 24.04, Insyde BIOS REM60070A, SMT 활성화, STAPM 비활성화. 인텔 코어 Ultra X7 358H: MSI Prestige 16 Flip AI+ 랩톱 C3MTG MS-2622, 32GB LPDDR5X-8533 SK Hynix RAM, Kingston Technology KV3000 NVMe SSD 512GB PCIe Gen4 512GB 스토리지, Kernel 6.17.0-23-generic(x86_64) 기반 Linux Ubuntu 24.04, MSI BIOS E2622IMS.10E. Ryzen AI Max+ 395(OPN 100-000002199) 디바이스는 Ryzen AI Embedded X199 사양을 반영하도록 구성되었습니다. AMD에서 30W로 측정한 인텔 데이터. 45W 추정치는 공개된 벤치마크 데이터를 기반으로 AMD의 30W 측정값에서 도출했습니다. OEM 게시 점수는 시스템 구성과 사용된 확정성 모드(기본 성능 프로필) 및 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-010) 테스트는 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(STAPM 비활성화, 45W SPL, sPPT 45W, fPPT 64W, LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(30W, PL1 45W, PL2 64W, LPDDR5X-8533)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 STREAM(GCC15) 전반에 걸친 상대적 기하평균 성능을 반영합니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-009)
- 측정 및 추정은 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, STAPM 비활성화, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 30W OEM 지속 전력 한계 측정)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 GFXBench 5.0.0의 오프스크린 Vulkan 벤치마크 프레임 속도를 기준으로 한 상대적 기하평균을 반영합니다. 358H의 공개 벤치마크 데이터에서 도출한 스케일링 계수를 사용해 45W 지속 전력에서 측정한 AMD 성능과 30W 지속 전력 측정값에서 추정한 45W 인텔 성능을 비교했습니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-002)
- 2026년 7월 기준 AMD 내부 테스트를 기반으로 하며, Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서로 추론 처리율을 측정했습니다. 결과는 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 성능 모드)와 비교했으며, gemma4 26B.A4B MXFP4 MoE, gemma4 26B.A4B Q4_K - Medium, Llama 3.1 8B Q4_K - Medium, qwen35 27B Q4_K - Medium, qwen35moe 35B.A3B MXFP4 MoE, qwen35moe 35B.A3B Q4_K - Medium 모델 전반의 llama-bench(빌드: llama-b9453-vulkan) 성능에 대한 기하평균을 반영합니다. 모든 모델은 24GB 미만 RAM에 들어갑니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-017)
- AMD의 의뢰로 mimik이 2026년 7월 23일 발표한 백서 "이종 SoC에서 에이전틱 AI를 프로덕션으로 확장하기 위한 아키텍처 적합성(Architectural Fit for Production-Scale Agentic AI on Heterogeneous SoCs)"을 바탕으로 하며, 두 가지 디바이스 클래스(X100, NVIDIA Jetson T5000)에서 실현 가능한 455개 에이전틱 AI 워크플로를 모델링하고 CPU, GPU, 메모리의 여유 자원을 확인했습니다. 자세한 내용은 https://www.mimik.com/agentix-compute-benchmarking(REX-019)을 참조하세요.
- AMD의 의뢰로 Open Navigation LLC가 2026년 7월 23일 발표한 OpenNav 로봇 공학 워크로드 벤치마크 기반이며, Ryzen AI Embedded X199 사양(5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 120W TDP, LPDDR5X-7500)을 반영하도록 구성된 GMKtec EVO-X2 AI Mini PC AMD Ryzen AI Max+ 395에서 측정하여 NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit와 비교했습니다(https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark)(REX-016)
- 측정 및 추정은 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, STAPM 비활성화, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 30W OEM 지속 전력 한계 측정)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 CoreMark v1.01 멀티 스레드 성능을 추정해 상대적으로 나타낸 것입니다. 358H의 공개 벤치마크 데이터에서 도출한 스케일링 계수를 사용해 45W 지속 전력에서 측정한 AMD 성능과 30W 지속 전력 측정값에서 추정한 45W 인텔 성능을 비교했습니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-007)
- 측정 및 추정은 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, STAPM 비활성화, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 30W OEM 지속 전력 한계 측정)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 PassMark 11.0.1002 멀티 스레드 성능을 추정해 상대적으로 나타낸 것입니다. 358H의 공개 벤치마크 데이터에서 도출한 스케일링 계수를 사용해 45W 지속 전력에서 측정한 AMD 성능과 30W 지속 전력 측정값에서 추정한 45W 인텔 성능을 비교했습니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라집니다. (REX-006)
- 측정 및 추정은 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, STAPM 비활성화, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 30W OEM 지속 전력 한계 측정)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 Geekbench 6.1.0 멀티 스레드 성능을 추정해 상대적으로 나타낸 것입니다. 358H의 공개 벤치마크 데이터에서 도출한 스케일링 계수를 사용해 45W 지속 전력에서 측정한 AMD 성능과 30W 지속 전력 측정값에서 추정한 45W 인텔 성능을 비교했습니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-005)
- 측정 및 추정은 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, STAPM 비활성화, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 30W OEM 지속 전력 한계 측정)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 Phoronix Test Suite 10.8.6 벤치마크(GravityMark, Unigine Heaven/Valley, Unvanquished, GLmark2, ParaView, GpuTest) 전반의 상대적 기하평균을 반영합니다. 358H의 공개 벤치마크 데이터에서 도출한 스케일링 계수를 사용해 45W 지속 전력에서 측정한 AMD 성능과 30W 지속 전력 측정값에서 추정한 45W 인텔 성능을 비교했습니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-008)
- 측정 및 추정은 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, STAPM 비활성화, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 30W OEM 지속 전력 한계 측정)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 GFXBench 5.0.0의 오프스크린 OpenGL 프레임 속도를 기준으로 한 상대적 기하평균을 반영합니다. 358H의 공개 벤치마크 데이터에서 도출한 스케일링 계수를 사용해 45W 지속 전력에서 측정한 AMD 성능과 30W 지속 전력 측정값에서 추정한 45W 인텔 성능을 비교했습니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-003)
- 측정 및 추정은 2026년 5월 AMD에서 Ryzen AI Embedded X199 사양(AMD Maple CRB, 5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 45W TDP/sPPT/fPPT 지속 동작, STAPM 비활성화, 64GB 납땜된 LPDDR5X-8000)을 반영하도록 구성된 AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서(OPN 100-000002199)와 인텔 코어 Ultra X7 358H(MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622, 5.1GHz CPU, 2.5GHz GPU, PL1 = 45W, PL2 = 64W, MSI BIOS E2622IMS.10E, 32GB LPDDR5X-8533, 30W OEM 지속 전력 한계 측정)를 비교하여 수행했습니다. 결과는 Ubuntu 24.04에서 Unigine Heaven 4.0 Pro “Extreme” 프리셋을 실행한 상대 성능을 추정해 나타낸 것입니다. 358H의 공개 벤치마크 데이터에서 도출한 스케일링 계수를 사용해 45W 지속 전력에서 측정한 AMD 성능과 30W 지속 전력 측정값에서 추정한 45W 인텔 성능을 비교했습니다. 시스템 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 결과는 구성, 설정, 사용, 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. (REX-004)
- AMD의 의뢰로 Open Navigation LLC가 2026년 7월 23일 발표한 OpenNav 로봇 공학 워크로드 벤치마크 기반이며, Ryzen AI Embedded X199 사양(5.1GHz CPU, 2.9GHz GPU, 120W TDP, LPDDR5X-7500)을 반영하도록 구성된 GMKtec EVO-X2 AI Mini PC AMD Ryzen AI Max+ 395에서 측정하여 NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit와 비교했습니다(https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark)(REX-018).
© 2026 Advanced Micro Devices, Inc. All rights reserved. AMD, AMD Arrow 로고, EPYC, Ryzen 및 그 조합은 Advanced Micro Devices, Inc.의 상표입니다. CUDA, NVIDIA, Orin, Thor는 NVIDIA Corporation의 상표입니다. 코어와 인텔은 Intel Corporation의 상표입니다. CoreMark는 Embedded Microprocessor Benchmark Consortium(EEMBC)의 등록 상표입니다. Linux는 미국 및 기타 국가에서 Linus Torvalds의 등록 상표입니다. OpenGL® 및 타원형 로고는 미국 및/또는 전 세계의 기타 국가에서 Hewlett Packard Enterprise의 상표 또는 등록 상표입니다. PassMark는 PassMark Software Pty Ltd.의 등록 상표입니다. SPEC CPU와 SPECrate는 Standard Performance Evaluation Corporation(SPEC)의 상표 또는 등록 상표입니다. Ubuntu와 Ubuntu 로고는 Canonical Ltd.의 등록 상표입니다. Vulkan은 Khronos Group의 상표입니다. 여기에 사용된 기타 제품명은 식별 목적으로만 사용되며, 각 소유자의 상표일 수 있습니다.