DeepSeek-R1のローカル展開：2025年のIntel vs AMD CPU対決
コスト、スピード、スケーラビリティを考慮した適切なプロセッサーの選択
DeepSeek-R1のようなオープンソースのLLMがオンデバイスAIの牽引役となるにつれ、適切なCPUを選択することが重要になってくる。ここでは、実際のR1導入における両者の比較について説明する。
⚙️ DeepSeek-R1 導入の主な基準
- CPUを比較する前に、R1の要求を理解しよう：
- トークンのスループット：トークン/秒（高いほど応答が速い）
- 最初のトークンの待ち時間：出力開始までの遅延（UXにとって重要）
- モデルサイズ対応：R1蒸留は1.5B→70Bパラメータ 67
- メモリ帯域幅：大規模モデルのロードに不可欠
電力効率：トークンあたりのワット（時間経過とともに$$）
パフォーマンス対決：AMD Ryzen AI Max+ 395 vs Intel Core Ultra 7 258V
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bを使用した独立ベンチマークでは、歴然とした違いが明らかになった：
| メートル | AMD Ryzen AI Max+ 395 | インテル・コア・ウルトラ7 258V | AMDのアドバンテージ |
|---|---|---|---|
| トークン/秒（Qwen-14B） | 142トン/秒 | 64t/秒 | 2.2倍速い |
| ファースト・トークン・レイテンシー | 0.7秒 | 3.1秒 | 4.4倍低い |
| 最大モデルサイズ（RAM） | 70B（64GB RAM） | 32B (32GB RAM) | 2.2倍 |
| 消費電力（持続） | 28W（FP16オペレーション） | 33W | 15% 下 |
→ *ソースAMD公開ベンチマーク（LM Studio v0.3.8 + DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B @ FP4）* 46
AMDがスループットで勝る理由
- Zen 5 + RDNA 3.5 iGPUと50 TOPS NPUが量子化オペレーションを高速化
- 設定可能なTDPが高い（最大120W）→パフォーマンスを維持 4
- DeepSeek-R1用に最適化されたROCmスタックとLM Studioの統合
インテルが持ちこたえるところ
- 超低消費電力モード（10～15W）で競争力を発揮
- Windows中心のワークフローに対するドライバサポートの向上
💡 展開シナリオ：どのCPUを使うか？
AMD Ryzen AI Max+をお選びください：
- 大型モデル：最大70B-paramのR1蒸留をローカルで実行（例：DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B） 6
- 低レイテンシー：チャットボット、コーディングアシスタント、リアルタイム分析に不可欠
- Linux/ROCm環境：AMDのオープンソースAIスタック、R1のMITライセンスに対応
- 予算規模：安価なトークン → 長期的なクラウドコストの低下
インテル ルナレイクをお選びください：
- Windowsとの統合：DirectML、WSL2、Edge AIとのシームレスな統合
- エンタープライズ対応：インテルに最適化されたKubernetesを備えたIT管理データセンター
- 薄くて軽いノートパソコンTDP25W以下では、ワットあたりのパフォーマンスが向上
🛠️ ステップバイステップ：AMD上でのDeepSeek-R1の展開
*Ryzen AI Max+ 395 + 64GB RAMでテスト）*。
ドライバーをインストールする：
→ AMD Adrenalin 25.1.1+ & ROCm 7.x 6
LM Studio（v0.3.8+）をダウンロードし、蒸留R1モデルを選択します：
モデルDeepSeek-R1-ディスティル-Qwen-32B
数量Q4_K_M（スピードと精度のバランスに推奨）
LM StudioでGPUオフロードを最大化する：
# LM Studio の設定で
GPU_OFFLOAD = "Max" # は NPU + iGPU + RAM を使用します。
ロード → チャット*(ファースト・トークンの待ち時間は最短0.7秒)* 6
今後の展望：CPUベースのR1導入の行方
- AMDのリードが拡大：MI350X GPUがR1 30%でNVIDIA B200 810より高速化
- インテルの反撃：「Panther Lake」CPU（2025年後半）はNPUの3倍増を約束する
- クラウドとCPUのハイブリッドワークフロー：軽量なR1-8BはCPUで、重いタスクはクラウドで処理
結論
高性能でコスト効率の高いDeepSeek-R1の展開：
- AMD Ryzen AI Max+ 395は、今日の勝者である-特にLinux/ROCmセットアップにおいて。
Windows中心、または電力に制約のあるエッジでの使用に：
- インテル・ルナーレイクは依然として実行可能だが、生のスループットでは後れを取っている。
プロからのアドバイス：AMD CPUとRX 7000 GPU（7900 XTXなど）を組み合わせると、32B以上のR1モデルをデスクトップスケール6で実行できる。
なぜこれが重要なのか？
DeepSeek-R1は単なるLLMではありません。OpenAI o1より96.4%安い一方で、推論能力1は同等です。CPU/GPUブレンドで最適に配置することで、GPU軍拡競争から締め出された新興企業、研究者、グローバルな開発者にAIを開放します。
インテルはまだ撤退していないが、2025年には、AMDがオンデバイスR1の現実的な選択肢となるだろう。
(デプロイにお困りでしたら、ハードウェアの設定をご案内します！)
