ADLINK Pocket AI　実機レビュー

GPD G1（+WIN Max2 2023）の初回出荷に該当して到着を待っているのですが、その前にADLINKで予約注文していたポータブルeGPU「Pocket AI」がようやく到着しましたので実機レビューをしていってみたいと思います

性能的には大したことないガジェットなわけですが、何かメリットを見出せるのではないかと期待したいところです

なお当サイトはレビュー依頼・プロモーション記事依頼を受け付けておりませんので、この製品についても自腹購入の本音レビューになります。提灯記事ではありませんので、そのあたり気にされる方もご安心ください

ADLINK Pocket AIとは

この章は、本製品を知らない人のための補足ですのでご存じの方は読み飛ばし可です

Pocket AIをひとことで言うなら「ポータブルに特化した超小型eGPU」になります

eGPUとは、PC本体に内蔵されていない外付けのdGPUのことで、これについては聞いたこともあるのではないかと思いますが、最近は持ち運ぶことを想定したポータブルなeGPUというものが増えつつあります

以前にもSonnetのものなどありましたが、近年のものはさらに小さく（軽く）性能も上がっています

eGPUを持ち運びたいと思っても、重い・ケースがデカい・ケースが無いやつの場合GPUがむき出しで破損が怖い・本体は小さくてもACアダプタがデカい――など様々な問題出きてしまうわけです

ポータブルeGPUは、性能こそフルサイズのeGPUには劣ってしまうものの、むき出しの部品がなくACアダプタも無し（本体に内蔵）でありながら小型軽量を実現した製品群といえるでしょう

ADLINKのPocket AIはその中でも最も小型軽量で、電源もUSB PDから供給可能という超ポータブル特化eGPUということになります。その代償として搭載されているGPUはNVIDIA RTX A500で、VRAM4GB・TGPは25Wと性能としてはかなり控えめ……

スペックシート上はRDNA3アーキテクチャを採用するRyzen 7040シリーズのiGPUに劣ってたりするわけなんですが

実機で比較したらどうなの！？

というのが、この記事で書きたいことの主旨となります

ADLINK Pocket AIの外観など

製品はこのような梱包で届きました

意外と箱がデカいと思いましたが、中身の化粧箱は

14×10×5 cmぐらい

かなり小さくてほとんど緩衝材でした

内容物はこんな感じで非常にシンプル

これだと大きさが分かりにくいかと思いましたので身近なもので比較した画像がこちら

スマホ（Galaxy note 10+）との比較

マウス（Razer Atheris）との比較

厚さは結構ありますがサイズ的にはかなりコンパクトです

重量もほぼ公称値通りです

いや、公称値より重いじゃん！　しかもメーカーページにあるツートンカラーと違って実機は黒いんかい！

と思う方もいるかと思うんですが、実はこれはシリコンカバーの色で、こいつを外してやるとメーカーページにある白色（シルバー）をあしらった筐体が出現しますし重量も軽くなります

カバーが付いていることで保護+持ち味の良さを実現しているようです。シリコンと書きましたが詳細は不明。あのスベスベしたゴムみたいな質感なんですが分かりますでしょうか

持ち味が良くなるのは良いのですが熱は心配です。実際使用中はかなり熱かったです

ポートは超シンプルです

PD側が電源、雷マーク側がサンボルポート

反対側に排気孔。両サイドには何もありません。ということはどこから吸気するのか？　となりますが

裏面吸気になっています。置き方は少し考えた方がいいということですね

ADLINK Pocket AIの使い方

使い方に関してはクイックスタートガイドも入ってるし、メーカーサイトで動画ガイドも用意されてはいるのですが、ちょっと迷うかもしれないので簡単に書いておきます

流れとしては

1. Pocket AIに電源（USB PD）を接続
2. PCを起動しておく
3. ThuderboltケーブルをPocket AIに接続→PCに接続
4. ドライバーをインストールする
5. PCを再起動する（しなくても使えたけど念のため）

という流れになります。なぜこの順序なのかというとNvidiaのドライバーがインストールできないからなんですね

Nvidiaドライバはインストール前にシステムチェックを行い、Nvidia GPUが存在しないとインストールできないようになっています。そこでまずはじめにPocket AIを接続し

『ほかのデバイス』→『3Dビデオコントローラー』として認識させてからドライバインストールを行っていくことになります

ちなみにこのドライバなのですが、メーカーサイトからダウンロードするにはアカウント登録しないといけないことと、提供元不明のアプリとして認識されてしまうという点がちょっとやっかいです

提供元不明のアプリと表示されればまだいいのですが、Windows11のバージョンによってはそのポップアップすら出ず、何度実行しようとしてもインストーラーすら起動しないということもあり得ます（私はなりました）

Windowsセキュリティの設定変更から強引にインストールしましたが、面倒な方はNvidia公式サイトからNvidia RTX A500用のドライバを入れてしまってもいいかもしれません。公式ドライバでも動作チェックし、正常動作・性能にも変化無しなことは確認済です

それから電源についてなのですが、Pocket AIはPD給電での動作に対応していて条件と相性問題さえクリアできればモバイルバッテリーでも動作可能ですが、どんなものでもOKというわけではありません

給電能力は45W以上である必要があり、かつ、電圧は15V以下である必要があります

PDは規格が細かく決まっており、45W以上出力の充電器は必ず15V/3Aの出力に対応しているので問題はないはずですがこのあたりの仕様は確認しておいたほうがいいかもしれません

あとは特に難しいことは無いと思いますが、Thunderbolt特有のクセはあります。特に私は今回AMD APU機で試していますので、Intel機と比べるとよりその傾向は顕著でありました

と言ってもサンボルに慣れている方ならば悩むことはないと思うのですが、慣れていない方にとっては「あれ～？？」となる場面が何度か出てしまうかもしれませんのでご注意下さい

ADLINK Pocket AIの性能

ではPocket AIの性能を確かめていきたいと思います

なお今回は実行時間が短いベンチだけ暫定的に行っています。その他のチェックは随時追加していく予定。と言ってもゲームという観点からは性能的に全然恩恵が無いことは分かり切っていますので参考程度に

テスト環境は以下です

AYANEO2 / 6800U / 32GB RAM / 28W TDP / バッテリー駆動 / 室温28℃前後

それと実は、iGPU側はTDP33Wでのスコアになっています。本当はちゃんと合わせるべきなのでしょうが気温が高くちょっと不安だったのでPocket AIでのテストはTDP28Wとさせていただきました。ご了承下さい

GeekBench 6 GPU

GeekBenchはあまり信じすぎるのもどうかという部分がありますが……

オフスクリーンで計算だけさせるベンチですのでPocket AIが最も得意とするジャンルだけあって明らかな差が出ましたかね

ちなみにベンチはいつも複数回行って中間値を掲載してますが、最高スコアは40000ギリギリまで迫ってました

3DMark Fire Strike

この製品の場合ゲーム系ベンチではイマイチなのが明らかなため、あまりやる意味もないのですが指標のひとつとして実施してみました

このような感じになりました

ゲーム用途においてはRDNA2以降のAMD iGPUに勝てませんのでこの製品を選ぶ意味は無さそうですね。ただIntelのIris Xeよりは高性能ですのでそういった方はゲーム用で選ぶのも無くはない……か？

第14世代Meteor LakeではiGPU性能がRDNA2に近くなると言われていますので、ちょうどこのPocket AIぐらいの性能になるのかもしれませんね

3DMark Time Spy

Time Spyの方もこんな感じです

3DMark Port Royal & Speed Way

この2つについては、Pocket AIの方は最低要件（VRAM 6GB以上）に達していないという警告が出ましたので正確な値が出てないと思います。あくまで試してみた結果だととらえて下さい

FF14&FF15ベンチマーク

AMDよりもNvidia GPUで良い結果が得られることで有名なFFベンチです。設定はどちらも同じで

• FF14：1920×1080・高品質（デスクトップPC）・ウィンドウ
• FF15：1920×1080・標準品質・ウィンドウ

になりますが、Pocket AIの方は28W TDP、iGPUの方が33W TDPとなります

誤差とは言えないほどのスコア差が出ました

私はゲームやらないので詳しくないのですが、同じ性能のGPUでもゲームによってはAMDは苦手でNvidiaの方が良い結果になりやすいものが存在するというのは知識としては知っています

この結果はその辺を表しているのではないかと感じました

最近は単精度TFLOPS（32ビット浮動小数点演算）で性能をドヤってるメーカーが増えてきてますが、やっぱりそれだけでは測れないってことですかね

PugetBench

RTX A500は非力とはいえQuadro系ですので、この部分には期待していたのですが……

結果はガッカリなものに……

PhotoshopはそこまでGPUに依存してないからいいとして、PremiereとAfter Effectsは残念ですね。なおAfter Effectsについてはout of memoryエラーが出たり、途中でeGPUの接続が切れてしまうのを繰り返したりした関係で実行不能でした

頑張ればいけそうな感じもするので、設定を細かく変えながら1日粘りましたが、途中で「そもそもこんな苦労しないとまともに動かない時点でダメだな」となってしまってやめてしまいました

まあVRAMも4GBしかないですし仕方ないかもしれませんね

前に「レンダリング時間が短くなった気がする」と書きましたが、改めて確認してみたところあまり変わってませんでした。ただの認知バイアスだったようです。ごめんなさい

Stable Diffusion テスト

このあたりがいちばん意義を見出せる（かもしれない）活用法ではないかと思います

今回は実験ですので以下の設定で画像生成を行いました

• model：Counterfeit V2.5
• Prompt：((masterpiece,best quality)),1girl, solo,geek,apple,android,
• Negative Prompt：EasyNegative,extra fingers,fewer fingers,
• Setting：512×512、20steps、DPM++2M Karras、CFG0.6、顔の修復

正直なところ実用性ゼロの設定・サイズ・プロンプトなわけですが、実用的なセッティングはiGPUには無理なのであくまでも実験ということで

結果はこうなりました

という感じになりました

腐ってもNvidia GPUですので確かにiGPUに比べると劇的に速くなってはいるのですが、じゃあジェネレーティブAIで使えるのかというと……この性能ではかなり厳しいと言わざるを得ません

この実験用設定はデスクトップ（RTX3080）なら2秒ちょいで生成が完了するぐらいの負荷です

AIの名を冠してはいますが、TGPの低さ、バス幅・メモリ帯域幅の狭さ、VRAMの少なさから生成系AIで使うのはやはりツラいでしょうね。予想通りとはいえちょっと寂しいものがありますが

ひとまずここまでになります

ADLINK Pocket AIの良い点と残念な点

総評的な部分になりますが、現時点で公開できている範囲をお読みいただいて

あとで追加するとはいえ全然ベンチやってねぇじゃん。ゲーム系は無意味なんだからクリエイション系やAI系を試せや！

と思われるでしょうが、これには事情があります

Pocket AIはUSB PDで駆動し、小さく軽く持ち運ぶのに全く苦になりません。これは素晴らしいと思いますし、性能もRDNA2にはやや及びませんがそれに近いぐらいのスコアは出ていて、少なくとも第13世代までのIntel Xeよりは断然高性能です

なのでグラフィック性能の低さから敬遠していたIntel機を再活用するという用途では価値のある製品だと思います

ただ一方で、（少なくとも私にとっては）残念だった点もあります

今回使用したAYANEO2のせいっぽいのですが、ADLINK Pocket AI使用中は他のUSB4ポートを使うことができませんでした。これはPD給電も含みます。なので、充電しながら使用することができなかったんです。ドックに接続するのもダメ

これはかなり致命的で、本製品をAYANEO2で使っていきたい私にとっては使い物にならないということになります。普通のeGPUであればサンボルケーブル1本でデータ転送と給電が同時に行えますが、TGP25WでPD駆動するPocket AIではPC側に給電することは不可能です

また、普通のeGPUであればUSBポートなどが付いたハブ機能を兼ねておりこれによって周辺機器も問題なく使うことが出来ますが、Pocket AIではそういったポートも無いためこれも無理ということになります

やはりPC側にも65Wで給電可能なGPD G1（OcuLinkだけだと給電能力が無いので注意）を使っていくしかなく、Pocket AIを使うことは無さそうです……さよなら

た・だ・し

繰り返しになりますがこれはAYANEO2の問題であってPocket AIの問題とは言えないという点には留意して下さい。実は同様の問題はDiscordやRedditでも多く報告されており、「通常のeGPU（Razer Core Xなど）であってもAYANEO2やGPD WIN 4では正しく使えないという話もよく目にします

でも、「ちゃんと使える」という意見も聞くんだよなぁ

当然の話ですがUSB4とThuderbolt3/4の違いはみんな理解しています。USB4がThunderbolt3と互換性を持たせるのは仕様上必須ではありませんので、USB4でもTB接続のeGPUが使えない可能性は（理論上）あります。が、これらのUMPCはみなちゃんと互換性をもっているのです

どちらかというとAMD APU（とそれに付随するドライバ）の問題かもしれません。あるいはAPUだけではなく、チップセットなど含めたPCBとして見た時の問題かもしれません

AYANEOだけではなくGPD WIN Max2やGPD WIN 4でも同様なのですが、使用するPD充電器によってはTDPがガクッと下がるなどの不具合も報告されています。これらを鑑みると、USB PDのネゴシエートが悪さをしているような気もしなくもないですが正確なところは分かりません……

既に売り払ってしまった関係でいま手元にRyzen 6800U機や7040機が他に無く、複数機での確認ができないためハッキリしたことが言えず申し訳ないです。とりあえず直近ではGPD WIN Max2 2023（7840U版）が届きますので、そうしたら試せるかと思います

私同様にUSB4（Thunerbolt3互換が謳われていたとしても）を搭載したAMD PCでの活用を考えている方はこの点注意した方がいいかもしれません

また、Intel CPUを搭載する別のPC（Alienware）では他のUSB4ポート使用時や給電時も問題なくPocket AIを使用可能であることを確認しましたのでその点も申し添えておきます

ただし件のPC(Alienware）のUSB4ポートは全てThuderbolt4ポートでもありますので、そのあたりの差かもしれません。あくまで参考程度でお願いします

ということでベンチの項目が少ないのは、給電中の使用が不可でバッテリーが切れてしまうため、色々なベンチをする時間的余裕が無いし実行不能なベンチもあるから――というわけなのでした

私としてもAdobe系のアプリでPugetBenchとかやりたいんですけど、たぶんバッテリーもたないので不可能な気がします。解決策が見つかったら実施したいなぁ

※7月10日追記

PugetBenchの一部を実施しました。記事に反映してあります。結果は残念でしたが……

まとめ

ということで今回はADLINKの超ポータブルeGPU「Pocket AI」を暫定的にレビューさせていただきました

ゲーム用途としてはRDNA3はおろかRDNA2にも劣っていますのであまり向いてないでしょうが、Intel Iris Xeよりは高性能です

一方でCompute性能ではiGPUを上回っていました。これはCUDAが利用可能なためで、GPGPU用途ではiGPUを上回る性能が期待できます。このあたりに活用法を見出せる方にとってはメリットがありそうです

あと、あえて選ぶような性能ではないですが、非力とはいえRTXですのでTensorコアがあります

そもそもAI用途で使っていきたい方ははじめからもっとハイクラスなGPUを選ぶと思うのですが、例えば「今までiGPUでどうにかAI活用していた」という方にとっては、導入することで性能アップが期待できるかと思います

そんな人はいないと思いますが（笑）

一方でサンボル特有の取り回しにくさや相性問題はどうしても出てしまいますので、気軽にポンと接続して性能アップ・不要な時はポンと外してポータブルに♪　みたいな使い方を考えている人にはちょっとおすすめしにくいかなというのが正直なところです

このあたりはホットプラグに対応してないOcuLinkの方が確実性は期待できる（最初のケーブル選びだけは慎重にする必要があるけど）かと思いますので、やはりデカくて重くなってもGPD G1をポータブルすることになりそうです

まあAYANEO2で使うなら結局サンボル接続になってしまうのですが（ToT）

他のベンチ等テストを実施したり、ポート同時に使えない問題に何か進展があったりした際にはこの記事中に追記していきたいと思っています

それではまた～