El factor de forma LPCAMM2 de Framework representa el futuro de la memoria modular LPDDR5X; sin embargo, existe un compromiso de rendimiento frente al ancho de banda un 39 % mayor del MacBook Pro.

El cambio al factor de forma LPCAMM2 ha permitido a compañías como Framework introducir memoria modular que no solo consume menos energía, sino que ofrece mayores velocidades sin preocuparse por obtener un paquete soldado. Sin embargo, esa modularidad tiene un precio en comparación con el MacBook Pro M5, que depende de la RAM soldada, pero cuenta con un ancho de banda un 39 por ciento más rápido, lo que lleva a una disparidad de rendimiento en varias cargas de trabajo de IA.

El módulo LPCAMM2 en el Framework Laptop 13 Pro funciona a 7.467MT/s, lo que lleva a una diferencia drástica en el rendimiento de la IA en comparación con el MacBook Pro M5

El hecho de que el Framework Laptop 13 Pro y el M5 MacBook Pro se envíen con la misma memoria LPDDR5X no significa que funcionen a las mismas velocidades. El LPCAMM2 anunciado por Framework funciona a 7.467MT/s, lo que lo hace más lento que las velocidades de 9.600MT/s que pertenecen a la memoria soldada del MacBook Pro M5. El YouTuber Alex Ziskind ejecuta más tarde el punto de referencia de memoria STREAM para mostrar las diferencias entre cada sistema con la memoria LPDDR5X.

Al llegar primero al MacBook Pro M5, obtiene un resultado de 136,000MB / s, mientras que el portátil modular Framework tiene un ancho de banda mucho más lento de 97,775 MB / s. Por extraño que parezca, Ziskind dice que la diferencia se debe a la memoria soldada en el Mac portátil, pero en realidad se debe a las velocidades especificadas de la memoria LPDDR5X. El rendimiento no se verá afectado dependiendo de si esta RAM se introduce en la placa lógica o se agrupa en un factor de forma LPCAMM2.

Si Framework decidiera equipar el Laptop 13 Pro con RAM LPCAMM2 funcionando a 9.600MT/s, podríamos ver resultados similares. Después de todo, los módulos LPCAMM2 de Samsung con las velocidades mencionadas anteriormente se han detectado anteriormente, pero obtenerlos tiene más que ver con las dificultades de la cadena de suministro de Framework que cualquier otra cosa. Si el mismo modelo de IA se ejecuta en ambas máquinas, las velocidades de generación de tokens del MacBook Pro M5 serán sin duda mayores.

Desafortunadamente, la memoria RAM soldada significa que estarás atrapado con la misma configuración, bloqueándote de ejecutar los modelos de IA más robustos. Esa es la ventaja que tiene el Laptop 13 Pro de Framework, dando a los usuarios la oportunidad de ejecutar modelos de IA de alta calidad, incluso si eso significa que las actualizaciones de RAM serán escandalosamente caras. Además, cuando lleguen los primeros módulos LPCAMM2 de 9.600MT/s, eso pondrá a los propietarios de Framework Laptop 13 Pro en una ventaja mayor.

Fuente de noticias: Alex Ziskind