四、AI测试：大模型纯CPU可用，但还是GPU更强。
锐龙AI 300系列处理器的AI部分升级到了全新的XDNA 2架构，也是AMD的新一代NPU，AI算力进一步提升到了50 TOPS，是当今AI算力最强的NPU。
在AI体验，我们用于测试的是Stable Diffusion，它是一个基于图像的AI模型，只需要输入一句话，或者几组特定的关键词，就能生成一幅想要的图像。
测试使用anything v5模型，46个关键字，采样方法为Euler a，分辨率为512×512、迭代步数20。
使用AMD锐龙AI 9 HX 370处理器生成，用时11分钟42秒，相当于平均141秒就生成一张图片。
同样的测试用RTX 4060 Laptop去跑的话，一共只用了22秒，性能非常惊人。
考虑到大部分AI模型都是建立在GPU之上的，以及CPU架构的先天限制，这种差距也在情理之中
对比我们此前使用GTX 1650 4GB，同样参数下耗时17分钟31秒，今天的CPU已经比RTX时代之前的显卡要强了。
之后测试一下GigaPixel的AI扩图性能，使用GigaPixel对一张660x660分辨率的月球照片进行6倍放大，生成一张3960x3960的图片，放大后的图片上月球的环形山清晰可见。
使用AMD锐龙AI 9 HX 370来运行，放大一张图片也只需要2秒钟左右，使用RTX 4060 Laptop独立显卡或者AMD Radeon 890M核心显卡来运行，速度会更快一些，但并差距并没有特别巨大，依旧是能看到有一个运算的过程。这类比较成熟的AI模型应用对CPU的支持就非常好，而且是比较轻量化的AI运算负载，使用CPU也是可以轻松完成的。
