미니 PC는 클라이언트 컴퓨팅 시장에서 가장 중요한 부문 중 하나로 자리 잡았습니다. 깔끔한 사무실 책상을 꾸미는 데 핵심적인 역할을 하고, 디지털 사이니지와 키오스크를 구동하며, 클라우드 왕복 속도가 느리거나 비용이 많이 드는 카메라 및 센서 근처에서 추론 작업을 처리하는 등 점점 더 많은 분야에서 활용되고 있습니다. 지금까지 이 분야에 부족했던 것은 강력한 Arm 기반 제품이었는데, ASUS Ascent QN10이 바로 그 해답입니다. ASUS는 이 제품을 80 TOPS NPU를 탑재한 세계 최초의 미니 PC라고 소개합니다.
QN10의 이야기는 그 핵심인 X2E-88-100 칩셋에서 시작됩니다. 이 칩셋은 최대 4.7GHz로 작동하는 18개의 3세대 Oryon 코어와 Adreno X2-90 GPU, 그리고 80 TOPS Hexagon NPU를 탑재하고 있으며, 이 모든 구성 요소는 0.7리터 미만의 초소형 섀시에 담겨 있어 책상 위 공간을 거의 차지하지 않습니다. 작은 크기에도 불구하고 ASUS는 베이퍼 챔버, PCIe Gen5 SSD 슬롯용 전용 팬, 3개의 USB 4.0 포트를 포함한 총 7개의 USB 포트, HDMI 2.1, 2.5GbE, 그리고 최대 4개의 4K 디스플레이를 동시에 지원하는 Wi-Fi 7을 탑재했습니다. 기업 고객을 위해 fTPM 2.0과 Microsoft Pluton을 지원하는 Qualcomm SPU는 강력한 보안을 제공하며, 180W 어댑터는 뛰어난 전력 효율을 자랑합니다. 이 Copilot+ 데스크톱은 유휴 상태에서 전력 소모를 최소화하고 팬 회전수를 0RPM으로 유지합니다.
ASUS는 QN10을 AI 개발자, 전문가 및 엣지 컴퓨팅 환경에 맞춰 포지셔닝합니다. 디지털 사이니지 및 키오스크용 로컬 추론, 산업 및 소매 환경을 위한 컴퓨터 비전, 그리고 퀄컴 AI 허브를 통해 바로 실행 가능한 모델을 지원하는 상시 작동 어시스턴트 워크로드에 적합합니다. 16GB/512GB 구성은 현재 베스트 바이에서 1,349.99달러에 판매되고 있으며, 저희는 32GB 버전을 테스트했습니다. Windows-on-Arm 데스크톱 벤치마킹은 여전히 네이티브로 실행되는 시스템을 정확히 파악해야 하므로, 본 테스트에서는 Arm과 호환되는 시스템만 사용했으며, 비교 대상은 현재 Snapdragon X2를 탑재한 데스크톱이 전무한 상황을 반영합니다.
ASUS Ascent QN10 사양
| 스펙 | ASUS Ascent QN10 |
|---|---|
| 모델 | ASUS Ascent QN10 |
| 프로세서 | 퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트(X2E-88-100), 3세대 오리온 CPU, 18코어/18스레드, 최대 4.7GHz |
| 그래픽 업로드 | 퀄컴 아드레노 X2-90(통합형) |
| NPU | 퀄컴 헥사곤 NPU, 80 TOPS (INT8) |
| 메모리 | 32GB LPDDR5x, 8533 MT/s, 온보드 (16GB 및 32GB 구성 가능, 32GB가 최대 용량) |
| 스토리지 | 테스트에 사용된 SanDisk PC SN5100S는 512GB 용량이며, M.2 2280 PCIe Gen5 슬롯 1개와 M.2 2280 PCIe Gen4 슬롯 1개를 통해 최대 4TB까지 지원합니다. |
| 네트워킹 | Wi-Fi 7, 블루투스 6.0, Realtek 2.5GbE LAN |
| 포트(전면) | USB4 타입 C 포트 2개 (DP1.4/PD, 40Gbps) USB-A 1 3.2 개 USB-A 1 2.0 개 3.5mm 오디오 잭 1개 |
| 포트(후면) | USB4 타입 C 포트 1개 (DP1.4/PD, 40Gbps) USB-A 2 3.2 개 1x HDMI 2.1 FRL 1x RJ45 2.5GbE |
| 디스플레이 지원 | 최대 4개의 디스플레이 지원 (HDMI + USB-C 3개) |
| 보안 | fTPM 2.0, 마이크로소프트 플루톤을 지원하는 퀄컴 SPU, 스냅드래곤 가디언 |
| 냉각 | 증기 챔버가 있는 CPU 팬, 전용 Gen5 SSD 팬; 최대 속도에서 최대 53dBA, 유휴 시 0RPM |
| 출력 | 180W DC 어댑터 |
| 운영체제 | Windows 11 Pro, Copilot+ PC |
| 크기 / 무게 | 130 x 130 x 40mm (받침대 포함 43.5mm), 0.7L 미만 / 620g 미만 |
| 내구성 | MIL-STD 810H 테스트 완료 (충격, 진동, 습도, 온도, 포트 응력) |
| 가격 | 1,349.99달러(16GB/512GB, 현재 베스트바이 기준)입니다. 테스트에 사용된 32GB/512GB 구성은 뉴에그에 등록되어 있으나 재고가 없으며 가격 정보도 표시되지 않습니다. |
ASUS 미니 PC 라인업에서 QN10의 위치는 어디일까요?
ASUS는 2023년에 인텔의 NUC 사업부를 인수했으며, 그 이후로 x86 라인업을 꾸준히 유지해 왔습니다. 저희가 리뷰했던 메테오 레이크 NUC 14 Pro를 비롯해 현재 판매 중인 애로우 레이크 NUC 15 Pro, 그리고 그보다 상위 모델들은 애로우 레이크 프로세서에 RTX 외장 그래픽 카드를 탑재하여 게임과 콘텐츠 제작에 최적화된 성능을 제공합니다. NUC Pro 라인업이 이 분야의 기준이 되는 데에는 이유가 있습니다. 소켓 방식의 메모리와 스토리지를 갖춘 베어본 키트, 완벽한 x86 윈도우 호환성, 그리고 현재 850달러 미만의 합리적인 가격대(사용자 구성 기준)를 제공하기 때문입니다.
Ascent는 AI에 특화된 최신 제품군이며, QN10은 그 두 번째 제품입니다. 첫 번째 제품은 NVIDIA의 Grace Blackwell GB10을 탑재한 데스크톱용 CUDA 개발자용 Ascent GX10 으로, 데이터센터 툴체인을 사용하는 개발자에게 적합했습니다. QN10은 정반대의 방향을 택했습니다. 퀄컴 칩셋, Windows Copilot+ 스택, 그리고 NPU 중심 설계를 통해 모델 개발보다는 저전력으로 하루 종일 실행되는 추론 작업에 초점을 맞췄습니다. GX10이 AI 구축을 위한 소형 워크스테이션이라면, QN10은 AI 실행을 위한 미니 어플라이언스에 더 가깝습니다.
이 라인업에서 Arm과 x86의 대립은 다음과 같습니다. 구성 가능성, 업그레이드 경로 또는 무조건적인 애플리케이션 호환성을 고려하여 구매를 결정할 경우 NUC Pro가 여전히 최적의 선택입니다. QN10은 전력 효율이 뛰어나고 80 TOPS NPU를 탑재했으며, 디지털 사이니지, 키오스크, 엣지 추론과 같이 배포 후 신경 쓸 필요 없는 용도에 적합합니다. 아래 결과에서 볼 수 있듯이, 충분한 CPU 성능 덕분에 효율성을 위해 성능을 희생할 필요가 없습니다.
빌드 및 디자인
QN10은 가로세로 130mm, 높이 40mm, 무게 620g으로 부피는 0.7리터 미만입니다. 심플한 은색 금속 케이스에 전면에 ASUS 로고가 새겨져 있어, 이 제품이 설계된 목적에 부합합니다. 모니터 뒤나 키오스크 케이스 안에 깔끔하게 숨겨져 눈에 띄지 않게 배치할 수 있도록 디자인되었으며, ASUS는 바로 이러한 환경을 기대하고 있습니다.
전면 패널에는 일상적인 연결 포트가 있습니다. 3개의 USB Type-C 포트 중 2개(DP1.4 및 Power Delivery, 40Gbps), USB-A 3.2 포트 1개, USB-A 2.0 포트 1개, 3.5mm 오디오 잭, 그리고 전원 버튼이 있습니다. 전면에 USB 4 포트 2개를 배치한 것은 설치 시 편의성을 높여줍니다. 도킹 스테이션, 캡처 장비, 외장 NVMe SSD 등을 모두 후면으로 손을 뻗지 않고 연결할 수 있습니다.
후면에는 세 번째 USB 4 Type-C 포트, 두 개의 USB 3.2 A 포트, FRL을 지원하는 HDMI 2.1 포트, Realtek 2.5GbE 컨트롤러용 RJ45 포트, 그리고 외부 180W 어댑터용 DC 입력 단자가 있습니다. HDMI 포트와 세 개의 USB 4 포트를 통해 QN10은 최대 네 개의 디스플레이를 연결할 수 있으며, 총 7개의 USB 포트를 제공하여 허브 없이도 책상이나 디지털 사이니지 환경을 완벽하게 구성할 수 있습니다.
본체 오른쪽 측면에는 통풍구가 있어 해당 등급에서 과할 정도로 뛰어난 냉각 시스템을 구동합니다. CPU 팬은 증기 챔버 위에 설치되어 있으며, PCIe Gen5 SSD 베이를 위한 별도의 팬도 있습니다. ASUS는 팬이 최대 속도로 작동할 때 소음이 53dBA에 불과하며, 유휴 상태일 때는 팬이 0RPM으로 완전히 멈춘다고 명시하고 있습니다.
케이스를 열어보면 열 관리 시스템이 어디에 집중되어 있는지, 구매자가 무엇을 변경할 수 있고 무엇을 변경할 수 없는지 알 수 있습니다. 케이스에는 M.2 드라이브와 접촉하는 구리 방열 패드가 있으며, PCIe Gen5 슬롯(G5로 표시되어 있고, 저희 제품에는 비어 있음) 하나와 SanDisk 드라이브가 장착된 Gen4 슬롯 하나가 있습니다. 이 슬롯은 최대 4TB까지 확장 가능하며, 사용자는 필요에 따라 더 높은 용량도 장착할 수 있습니다. 메인보드에는 Snapdragon 프로세서가 베이퍼 챔버 아래에 탑재되어 있고, 32GB의 LPDDR5x 메모리가 함께 납땜되어 있습니다. 저장 장치만 유일하게 사용자가 직접 교체할 수 있는 부품이며, 메모리는 구매 시 고정되어 있고 최대 용량은 32GB입니다.
팬을 들어 올리면 증기 챔버가 SoC 전체를 감싸고 단일 히트 파이프 루프에 열을 공급합니다. 이는 배터리가 아닌 지속적인 부하가 제약 조건인 데스크톱 환경에서 노트북 수준의 냉각 솔루션입니다. 이어지는 벤치마크 결과는 이러한 설계가 효과적임을 보여주며, 실제로 사용해 본 결과 QN10은 매우 조용했습니다. 유휴 상태부터 지속적인 고부하 상태까지 팬 소음은 90cm 거리에서도 거의 들리지 않았습니다. 테스트에서 팬 소음이 들린 유일한 경우는 BIOS 업데이트와 같은 극한의 시스템 부하 상황이었습니다.
ASUS Ascent QN10 성능
리뷰용 제품은 Snapdragon X2 Elite X2E-88-100 프로세서, 32GB LPDDR5x 메모리, 512GB SSD를 탑재하고 Windows 11 Pro 운영체제를 사용하며, 모든 벤치마크는 고성능 전원 관리 설정으로 실행했습니다. Windows on Arm 환경으로 인해 벤치마크 표는 제한적입니다. 아래 모든 테스트는 ARM64 네이티브 빌드가 있는 경우 ARM64에서 네이티브로 실행되었으며, AI 워크로드의 경우 각 실행에 사용된 추론 엔진과 컴퓨팅 장치를 명시했습니다. 엔진 선택이 실리콘만큼이나 수치에 큰 영향을 미치기 때문입니다. PCMark 10은 주요 생산성 벤치마크에 ARM 빌드가 없기 때문에 제외했습니다. 스토리지 및 배터리 테스트만 네이티브로 실행되었지만, 이 두 테스트만으로는 이 데스크톱의 성능을 제대로 파악할 수 없습니다.
비교 대상을 선정하는 것은 간단하지만 완벽하지는 않습니다. 실험실 내에 이 기기의 아키텍처와 성능을 동시에 충족하는 제품이 없기 때문입니다. ASUS NUC 14 Pro (Core Ultra 7 165H)를 x86 미니 PC의 기준점으로 삼은 이유는 저희가 보유하고 있는 제품이 바로 이 제품이기 때문입니다. ASUS는 이후 Arrow Lake 기반의 NUC 15 Pro를 출시했지만, 저희는 해당 제품을 테스트하지 못했습니다. 따라서 Meteor Lake 기반의 NUC 14 Pro가 한 세대 전의 x86 시스템을 대표하는 제품입니다. 아래 테스트 결과에서 볼 수 있듯이, NUC 14 Pro는 출시된 지 오래되었음에도 불구하고 예상보다 뛰어난 성능을 보여주며, 가격 경쟁력 또한 비교의 재미를 더해줍니다. 저희가 테스트한 NUC 14 구성(Core Ultra 7 165H, 16GB/512GB)은 베스트 바이에서 1,522.61달러에 판매되었지만, 현재는 새 제품 소매가가 종료되었습니다. 반면 QN10의 동일 사양(16GB/512GB)은 1,349.99달러에 판매되고 있어, 동일한 구성으로 비교했을 때 ARM 기반 QN10은 동급 x86 미니 PC의 실제 판매가보다 저렴합니다. 하지만 조립 PC 시장에서는 상황이 다릅니다. 현재 NUC 15 Pro 베어본 키트는 약 700달러에 판매되고 있으며, 메모리와 스토리지를 추가하면 850달러 미만이 됩니다. 이는 메모리와 스토리지를 직접 조립해야 하는 QN10이 따라올 수 없는 가격 경쟁력입니다. NUC의 16GB 메모리 용량 제한으로 인해 고사양 연산 작업에는 한계가 있으며, 해당 플랫폼에서 실패했거나 생략된 몇 가지 테스트는 표에 명시되어 있습니다. 레노버 ThinkCentre Neo 50q QC 는 이전 세대 스냅드래곤 X를 탑재한 제품으로, 저희가 테스트한 Arm 기반 제품 중 가장 유사한 모델입니다. 해당 제품은 이미 연구실을 떠났기 때문에 비교 대상은 당시 발표했던 벤치마크 결과로 제한되며, QN10과의 비교를 위해 몇 가지 이전 테스트를 다시 실행했습니다. 따라서 Geekbench 7과 같은 최신 테스트에서는 레노버 관련 항목이 없으며, 단지 참고용으로만 제공됩니다.
Geekbench 7
Geekbench 7이 Geekbench 6과 함께 비교 데이터 모음에 추가되었습니다. CPU 점수는 AMD Ryzen 7700의 2,500점을 기준으로, GPU 점수는 NVIDIA GeForce RTX 4060의 100,000점을 기준으로 보정되었습니다. 점수가 높을수록 성능이 우수하며, 점수가 두 배이면 성능도 두 배입니다. Geekbench 7은 새로운 워크로드와 새로운 기준점을 사용하기 때문에 Geekbench 6 결과와 직접 비교할 수 없습니다. Neo 50q가 연구실을 떠난 후에 출시되었기 때문에 Lenovo 항목은 비어 있으며, 이번 비교는 새로 벤치마킹된 NUC 14 Pro를 기준으로 진행되었습니다. QN10은 네이티브 AArch64 빌드를 실행했습니다.
| Geekbench 7 (높을수록 좋음) | ASUS Ascent QN10 | ASUS NUC 14 Pro (코어 울트라 7 165H) | 레노버 씽크센터 네오 50q QC |
|---|---|---|---|
| CPU 단일 코어 | 3,272 | 2,291 | N/A |
| CPU 멀티 코어 | 24,049 | 13,911 | N/A |
| GPU 오픈CL | 30,982 | 27,790 | N/A |
| GPU Vulkan | 40,042 | 25,088 | N/A |
핵심 수치는 싱글 코어 3,272점, 멀티 코어 24,049점으로, 동일한 테스트 환경에서 NUC 14 Pro의 Core Ultra 7 165H보다 각각 43%와 73% 높은 성능을 보여줍니다. 노트북들과 비교해 보면, 이 멀티 코어 성능은 올해 테스트한 모든 Panther Lake 시스템(가격이 3~4배 비싼 제품들)보다도 뛰어납니다. Adreno X2-90은 Vulkan에서 40,042점을 기록하며 NUC의 Arc보다 60% 높은 성능을, OpenCL에서는 30,982점을 기록하며 기본 내장 그래픽이 아닌 12개의 Xe 코어 Arc B390 노트북과 비슷한 수준의 성능을 보여줍니다.
Geekbench 6
Geekbench 6는 다양한 일반적인 작업을 통해 프로세서 성능을 측정하며, 싱글 코어 및 멀티 코어 워크로드에 대한 점수와 OpenCL 및 Vulkan을 통한 GPU 컴퓨팅 점수를 별도로 제공합니다. 점수가 높을수록 성능이 우수합니다. Geekbench 6는 Geekbench 7보다 한 세대 전 버전이며, 바로 그 이유 때문에 여기에 포함되었습니다. 저희가 비교 시스템 두 곳 모두에 대해 공개한 벤치마크 도구이며, QN10에서 네이티브 Arm 빌드를 통해 다시 실행하여 동일한 결과를 얻었습니다.
| Geekbench 6 (높을수록 좋음) | ASUS Ascent QN10 | ASUS NUC 14 Pro (코어 울트라 7 165H) | 레노버 씽크센터 네오 50q QC |
|---|---|---|---|
| CPU 단일 코어 | 3,667 | 2,517 | 2,148 |
| CPU 멀티 코어 | 19,884 | 12,477 | 8,565 |
| GPU 오픈CL | 39,761 | 35,449 | 9,634 |
| GPU Vulkan | 43,942 | 36,089 | N/A |
이전 세대 스냅드래곤 X를 탑재한 네오 50q와 비교했을 때, QN10은 싱글 코어에서 3,667점을 기록하며 (네오 50q는 2,148점), 멀티 코어에서는 19,884점을 기록하며 (네오 50q는 8,565점), 한 세대 만에 멀티 코어 성능이 2.3배 향상되었습니다. x86 아키텍처와의 비교에서도 마찬가지로 압도적인 우위를 보입니다. NUC 14 Pro의 코어 울트라 7 165H는 재실행에서 12,477점의 멀티 코어 성능을 기록했는데, 이는 QN10 점수의 63%에 불과합니다. GPU 성능 또한 마찬가지입니다. 아드레노 GPU는 오픈CL에서 39,761점을 기록하며 네오 50q의 9,634점을 크게 앞섰고, NUC의 아크 GPU(35,449점)보다도 우수합니다.
Cinebench 2026
Cinebench 2026은 Cinebench 시리즈의 최신 버전이며, 저희가 보고하는 유일한 버전입니다. 이 벤치마크는 최신 Cinema 4D 2026 코드를 기반으로 구축된 Maxon의 Redshift 렌더링 엔진을 사용하여 CPU 및 GPU 성능을 테스트합니다. 높은 CPU 부하에서 시스템의 안정성, 장시간 렌더링 작업에 대한 냉각 성능, 그리고 까다로운 실제 3D 작업 처리 능력을 보여주도록 설계되었습니다. 코드 및 컴파일러 변경으로 인해 가속 장면 렌더링 방식이 변경되었으므로, Cinebench 2026 점수는 조정된 범위를 사용하며 이전 버전의 점수와 비교해서는 안 됩니다. 이 벤치마크는 QN10에서 실행된 네이티브 ARM64 빌드를 제공합니다. GPU 테스트는 Adreno 또는 NUC의 Intel 내장 그래픽을 지원하지 않으므로 CPU 결과만 여기에 표시됩니다.
| Cinebench 2026 (높을수록 좋음) | ASUS Ascent QN10 | ASUS NUC 14 Pro (코어 울트라 7 165H) | 레노버 씽크센터 네오 50q QC |
|---|---|---|---|
| CPU 단일 스레드 | 639 | 444 | N/A |
| CPU 멀티 스레드 | 6,476 | 3,684 | N/A |
| MP 비율 | SR 10.13x | SR 8.29x | N/A |
QN10은 싱글 스레드에서 639점을 기록하며 동급 시스템 중 최고 수준의 Cinebench 2026 점수를 달성했습니다. Maxon 자체 레퍼런스 차트에 따르면 QN10은 Apple M4 Max와 Intel 데스크톱 Core Ultra 9 285K 사이에 위치합니다. 멀티 스레드에서는 10.13배의 멀티 스레드 비율로 6,476점을 기록하며, NUC 14 Pro의 8.29배에서 3,684점을 크게 앞서 76%의 우위를 보였습니다. 싱글 스레드에서의 격차 역시 639점과 444점으로 비슷하게 유지되어 0.7리터 크기의 본체에서 이러한 결과가 나온다는 것은 매우 놀라운 일입니다.
3DMark CPU 프로필
3DMark CPU 프로파일 벤치마크는 단일 스레드부터 최대 사용 가능한 스레드 수까지 고정된 스레드 수에서 CPU 성능을 측정하여 코어 수가 증가함에 따라 성능이 어떻게 향상되는지 보여줍니다. 점수가 높을수록 성능이 우수합니다. 이 테스트는 이전에 Neo 50q에 대해 발표했던 테스트 중 하나이므로, 비교를 위해 QN10에서도 다시 실행했습니다.
| 3DMark CPU 프로필(높을수록 좋음) | ASUS Ascent QN10 | ASUS NUC 14 Pro (코어 울트라 7 165H) | 레노버 씽크센터 네오 50q QC |
|---|---|---|---|
| 최대 스레드 | 9,544 | 7,680 | 3,370 |
| 16 스레드 | 9,118 | 6,899 | 3,360 |
| 8 스레드 | 5,327 | 5,617 | 3,497 |
| 4 스레드 | 3,209 | 3,582 | 2,152 |
| 2 스레드 | 1,702 | 1,914 | 1,422 |
| 1 스레드 | 857 | 1,002 | 712 |
세대 차이는 그래프의 모든 지점에서 확연히 드러납니다. 최대 스레드 수는 QN10이 9,544개로 Neo 50q의 3,370개보다 훨씬 많고, 싱글 스레드 성능은 QN10이 857개로 Neo 50q의 712개보다 훨씬 뛰어납니다. 특히 8스레드 구간에서의 성능 차이는 주목할 만한데, QN10은 5,327개로 Neo 50q의 3,497개보다 훨씬 높습니다. 이는 대부분의 데스크톱 작업 부하가 이 범위에서 발생하기 때문입니다. 또한, QN10은 16스레드와 최대 스레드 수 사이에서 그래프가 눈에 띄게 평탄해지는데, 이는 SMT(Simultaneous Multithreading) 기능이 없는 18코어 프로세서에서 예상되는 형태입니다. NUC 14와의 비교는 Geekbench 결과에서 보이는 것보다 더 미묘한 차이가 있습니다. QN10은 최대 스레드 수에서 9,544개로 Neo 50q의 7,680개를 앞서지만, 싱글 스레드 성능에서는 QN10이 1,002개로 NUC 14의 857개를 제치고, 8스레드 구간에서도 약간의 우위를 유지합니다. 이러한 작업 부하는 Oryon 설계가 추구하지 않는 방식으로 순간적인 클럭 속도를 높이므로, 스레드 수가 적은 데스크톱 작업 시에는 이 점을 기억해 두는 것이 좋습니다.
3DMark 그래픽
3DMark 그래픽 스위트는 다양한 렌더링 워크로드를 포괄합니다. Solar Bay와 Wild Life는 통합 및 모바일급 그래픽 카드용으로 설계된 크로스 플랫폼 테스트이며, Steel Nomad와 Time Spy는 더욱 강력한 DirectX 12 래스터화 테스트입니다. Fire Strike는 DirectX 11 벤치마크이고, Port Royal과 Speed Way는 DirectX 레이 트레이싱을 테스트합니다. 모든 테스트에서 점수가 높을수록 성능이 우수합니다. Solar Bay, Steel Nomad, Wild Life는 이전에 공개된 Neo 50q 데이터와 겹치며, 나머지 테스트는 재구성된 NUC 14 Pro와의 성능 비교를 위한 기준선 역할을 합니다. 여기에는 Windows-on-Arm 시스템에서 수행한 최초의 DXR 레이 트레이싱 테스트 결과도 포함됩니다.
| 3DMark 그래픽 점수 (높을수록 좋음) | ASUS Ascent QN10 | ASUS NUC 14 Pro (코어 울트라 7 165H) | 레노버 씽크센터 네오 50q QC |
|---|---|---|---|
| 솔라베이 | 21,561 | 11,630 | 5,971 |
| 강철 유목민 | 1,042 | 611 | 235 |
| 와일드 라이프 | 19,996 | N/A | 11,224 |
| 시간 스파이 | 4,014 | 3,643 | N/A |
| 불의 일격 | 9,949 | 6,591 | N/A |
| 포트 로얄 | 1,520 | 1,429 | N/A |
| 스피드웨이 | 324 | 335 | N/A |
Solar Bay 테스트에서 21,561점을 기록하며 Neo 50q보다 3.6배, NUC 14보다 1.9배 높은 성능을 보였습니다. Steel Nomad 테스트에서는 1,042점을 기록하며 이전 Arm 세대보다 4.4배, Arc보다 70% 높은 성능을 보여주었습니다. Time Spy 테스트(4,014점)와 Fire Strike 테스트(9,949점)에서는 QN10이 내장 그래픽(iGPU) 부문 최하위가 아닌 엔트리급 외장 그래픽 카드 영역에 위치함을 확인했습니다. 레이 트레이싱 테스트에서는 Arc가 우위를 점했습니다. Port Royal 테스트에서는 QN10이 1,520점으로 1,429점을 기록하며 근소한 차이로 앞섰고, Speed Way 테스트에서는 NUC가 335점으로 324점을 기록하며 사실상 동점을 보였습니다. 레이 트레이싱 때문에 두 제품 모두 구매하는 사람은 없겠지만, Arm 기반 제품의 레이 트레이싱 기능은 분명 중요한 장점입니다. NUC 14 항목에는 Wild Life 테스트 결과가 없는데, 해당 테스트가 재벤치마크에 포함되지 않았기 때문입니다.
3DMark 저장소
3DMark Storage는 게임 로딩, 소프트웨어 설치, 게임 진행 상황 저장, 게임 파일 이동 등 게임 관련 작업 시 SSD의 성능을 측정하는 도구로, Arm 아키텍처 기반 시스템에서 기본적으로 실행됩니다. 점수가 높을수록 성능이 우수합니다. 이 점수는 각 시스템에 탑재된 드라이브를 기준으로 산출되었으므로, 플랫폼 간의 성능 비교가 아닌 제조사별 스토리지 선택의 우수성을 보여주는 비교 지표입니다.
| 3DMark 저장소(높을수록 좋음) | ASUS Ascent QN10 | ASUS NUC 14 Pro (코어 울트라 7 165H) | 레노버 씽크센터 네오 50q QC |
|---|---|---|---|
| 저장 점수 | 2,393 | 1,887 | 2,871 |
QN10에 탑재된 512GB SanDisk PC SN5100S는 2,393점으로 Neo 50q의 2,871점보다는 낮지만 NUC 14의 1,887점보다는 높습니다. SN5100S는 Gen4급 클라이언트 드라이브로 Gen4 슬롯에 장착됩니다. 보드에 G5로 표시된 Gen5 슬롯은 비어 있으며, 기본 제공되는 512GB 드라이브는 수리가 가능하므로 더 빠른 드라이브를 장착하는 것이 좋습니다.
7-Zip 압축
내장된 7-Zip 벤치마크는 128MB 크기의 사전 데이터를 사용하여 10회에 걸쳐 여러 스레드를 이용해 데이터를 압축 및 압축 해제하는 프로세서의 속도를 측정합니다. 압축 해제는 스레드 수에 비례하는 반면 압축은 메모리 지연 시간에 영향을 받기 때문에 두 부분의 결과는 종종 서로 다른 양상을 보입니다. GIPS 점수가 높을수록 성능이 우수합니다. 7-Zip 26.03은 ARM64 네이티브 버전을 제공하며, QN10은 이 버전을 사용했습니다.
| 7-Zip (GIPS, 높을수록 좋음) | ASUS Ascent QN10 | ASUS NUC 14 Pro (코어 울트라 7 165H) | 레노버 씽크센터 네오 50q QC |
|---|---|---|---|
| 압축 | 96.729 | N/A | 53.096 |
| 압축 해제 | 120.205 | N/A | 46.998 |
| 총 평점 | 108.467 | N/A | 50.047 |
QN10의 총 108.467 GIPS는 Neo 50q의 50.047 GIPS를 두 배 이상 능가하며, 특히 압축 해제 성능은 120.205 GIPS로 매우 뛰어난 결과를 보여줍니다. 참고로, 이 수치는 최근 저희가 테스트한 팬서 레이크 기반 노트북들을 모두 앞지르는 수치입니다. 이는 모바일 환경에 맞춰 축소된 결과가 아닌, 진정한 멀티코어 처리량을 보여주는 것입니다. NUC 14 열이 비어 있는 이유는 7-Zip 벤치마크가 기존 리뷰에서 해당 시스템에 대한 결과를 생성하지 않았고, 이번 재실행에도 포함되지 않았기 때문입니다.
y-크런처
y-cruncher는 CPU와 메모리 서브시스템에 상당한 부하를 주어 프로세서가 파이(π)의 소수점 이하 자릿수를 얼마나 빠르게 계산할 수 있는지 측정하는 벤치마크입니다. 반면 BBP는 거의 CPU 성능에만 의존하는 작업 부하에서 파이의 16진수 자릿수를 추출합니다. 결과는 초 단위로 표시되므로 시간이 짧을수록 좋습니다. 이 벤치마크는 Arm 아키텍처에서 네이티브로 실행됩니다. QN10의 경우 50억 자릿수 계산은 메모리 부족(32GB 시스템의 예상 최대치)으로 인해 생략되었으며, 16GB NUC 14는 표준 실행에서 10억 자릿수 이상을 시도할 수 없었습니다.
| y-크런처 (초, 낮을수록 좋음) | ASUS Ascent QN10 | ASUS NUC 14 Pro (코어 울트라 7 165H) | 레노버 씽크센터 네오 50q QC |
|---|---|---|---|
| 파이 1B | 71.531 | 36.561 | 186.905 |
| 파이 2.5B | 218.332 | N/A | 497.704 |
| 파이 BBP 1B | 5.844 | 2.306 | N/A |
| 파이 BBP 10B | 67.701 | 25.144 | N/A |
| 파이 BBP 100B | 778.722 | 296.970 | N/A |
QN10은 10억 자리 숫자를 처리하는 데 71.5초가 걸려 Neo 50q의 186.9초보다 2.6배 빠릅니다. 하지만 NUC 14 Pro는 36.6초를 기록하며 인텔의 메모리 서브시스템이 이처럼 대역폭 제약이 심한 작업 부하에서 거의 2배 가까이 우위를 점하고 있음을 보여줍니다. 순수 CPU 작업 부하인 BBP(Band Back Program) 테스트 결과는 정반대입니다. NUC는 1000억 자리 숫자를 처리하는 데 297.0초가 걸린 반면, QN10은 778.7초가 걸렸습니다. 16GB NUC는 일반 테스트에서 10억 자리 이상을 처리할 수 없었기 때문에 2.5억 자리 비교에서는 QN10이 218.3초, QN10이 497.7초를 기록하며 2.3배의 세대 차이를 보였습니다.
믹서기
Blender 벤치마크는 Monster, Junkshop, Classroom의 세 가지 3D 장면을 사용하여 렌더링 성능을 측정합니다. 결과는 분당 샘플 수(SPM)로 표시되므로 점수가 높을수록 성능이 우수합니다. Blender 버전 간에는 점수를 직접 비교할 수 없으므로 현재 버전인 Blender 5.2의 결과만 제공합니다. Blender 5.2는 QN10에서 실행된 ARM64 CPU 경로를 기본적으로 지원하지만, Adreno GPU는 지원되는 렌더링 장치가 아니므로 노트북 리뷰와 달리 이 표는 두 시스템 모두 CPU 성능만을 보여줍니다.
| Blender 5.2 CPU (샘플/분, 높을수록 좋음) | ASUS Ascent QN10 | ASUS NUC 14 Pro (코어 울트라 7 165H) | 레노버 씽크센터 네오 50q QC |
|---|---|---|---|
| 몬스터 | 188.04 | 109.16 | N/A |
| 정크샵 | 133.21 | 81.08 | N/A |
| 교실 | 93.93 | 57.41 | N/A |
오리온의 18개 코어는 몬스터를 분당 188개의 샘플로 렌더링하는 반면, NUC 14는 109개 샘플로 렌더링하여 72% 더 빠른 성능을 보여줍니다. 이러한 성능 우위는 세 가지 장면 모두에서 유지되며, 최근 테스트한 모든 x86 얇고 가벼운 노트북 CPU보다 우수한 수치입니다. 하지만 GPU 경로가 없다는 점은 중요한 문제입니다. GPU에 의존하는 렌더링 프로그램은 성능 저하를 초래할 수 있으며, 이는 하드웨어 문제가 아니라 소프트웨어 생태계의 문제입니다.
UL 프로키온 AI
UL Procyon의 AI 제품군은 세 가지 워크로드를 지원합니다. AI 이미지 생성은 저전력 NPU에서 고성능 GPU에 이르기까지 Stable Diffusion 추론 성능을 측정합니다. 본 보고서에서는 저전력 가속기용으로 개발된 Stable Diffusion 1.5 INT8 테스트 결과를 제시합니다. AI 텍스트 생성은 로컬 LLM을 실행하고 생성 성능을 평가하며, 첫 번째 토큰 생성 시간과 초당 토큰 수를 보고합니다. Arm 빌드는 Phi와 Llama3를 지원합니다. AI 컴퓨터 비전은 이미지 분류, 객체 탐지, 분할 및 초해상도 모델 전반에 걸친 추론 성능을 측정하며, 최신 Computer Vision 2 제품군은 각 벤더의 네이티브 경로를 통해 실행됩니다. 모든 항목에서 점수가 높을수록 성능이 우수합니다. 이 리뷰에서 엔진 레이블은 다른 어떤 부분보다 중요합니다. QN10에서는 이미지 생성과 텍스트 생성이 Qualcomm의 QNN 스택을 통해 Hexagon NPU에서 실행되었고, 컴퓨터 비전은 NPU의 SNPE와 WinML을 통해 다시 실행되었으며, NUC 14는 사용 가능한 최적의 경로인 Arc iGPU의 OpenVINO와 WinML을 사용하여 실행되었습니다. 이러한 수치는 당사의 x86 노트북 리뷰에서 다룬 OpenVINO 및 ONNX 결과와 비교할 수 없습니다. Procyon 점수는 동일한 엔진 및 장치 내에서만 비교되기 때문입니다.
| 프로키온 AI (높을수록 좋음) | ASUS Ascent QN10 | ASUS NUC 14 Pro (코어 울트라 7 165H) | 레노버 씽크센터 네오 50q QC |
|---|---|---|---|
| 이미지 생성, SD 1.5 INT8 | 5,457 (QNN, NPU) | 1,004 (OpenVINO, iGPU) | N/A |
| 텍스트 생성 파이 | 1,394 (QNN, NPU) | 528 (OpenVINO, iGPU) | N/A |
| 텍스트 생성 Llama3 | 1,371 (QNN, NPU) | 434 (OpenVINO, iGPU) | N/A |
| 컴퓨터 비전 | 4,254 (SNPE, NPU) | 135 (WinML, GPU) | N/A |
| 컴퓨터 비전 2 (WinML) | 2,161 | N/A | N/A |
| 컴퓨터 비전 2 (SNPE) | 1,897 | N/A | N/A |
80 TOPS Hexagon은 그 자체로 다음과 같은 성능을 보여줍니다. SD 1.5 INT8 이미지 생성에서 5,457의 성능을 기록했는데, 이는 50 TOPS급 x86 NPU가 최고 성능 엔진에서 측정한 값보다 약 1.9배 높은 수치입니다. 텍스트 생성에서는 Phi 컴파일러에서 초당 35.7개 토큰, Llama3 컴파일러에서 초당 25.2개 토큰을 처리하며, 첫 번째 토큰 생성 시간은 0.6초 미만입니다. 이 모든 작업은 CPU를 전혀 사용하지 않고 NPU에서만 수행되었습니다. HTP+CPU 하이브리드 텍스트 생성 테스트 결과는 순수 NPU 방식보다 약간 낮은 점수를 기록했는데, 이는 NPU가 병목 현상이 아님을 시사합니다. WinML을 사용한 Computer Vision 2 테스트에서는 2,161의 성능을, SNPE를 사용한 테스트에서는 1,897의 성능을 기록했는데, 이는 범용 방식이 벤더 방식보다 우수한 드문 사례입니다. NUC 14와의 비교는 엔진에 대한 주의사항을 강조합니다. Arc iGPU의 OpenVINO를 사용한 최상의 경로조차 이미지 생성에서 1,004, Phi에서는 528에 그쳤으며, NPU를 사용한 텍스트 생성은 아예 실패했습니다. 따라서 QN10의 5배에 달하는 이미지 생성 성능 우위는 실리콘과 소프트웨어의 장점이 복합적으로 작용한 결과이며, 이 두 가지 요소를 완전히 분리할 수는 없습니다.
맺음말
ASUS Ascent QN10은 성능과 효율성을 모두 희생하지 않고 오히려 동급 x86 PC를 능가하는 성능을 보여주는 최초의 Arm 미니 PC입니다. Snapdragon X2 Elite는 NUC 14 Pro와 비교했을 때 CPU 성능 테스트에서 43%~76% 더 높은 성능을, 메인스트림 그래픽 테스트에서는 약 2배 더 높은 성능을 보여줍니다. 게다가 0.7리터의 가벼운 크기에도 불구하고 유휴 상태부터 지속적인 부하 상태까지 매우 조용합니다. 이전 세대 Snapdragon인 Neo 50q와 비교하면 테스트에 따라 2.3배에서 4.4배까지 성능 향상을 보입니다. 80 TOPS NPU는 단순한 스펙상의 수치가 아닙니다. CPU 유휴 상태에서 Hexagon 프로세서로 SD 1.5 이미지 생성에서 초당 5,457개의 토큰, Phi 테스트에서 초당 35.7개의 토큰을 처리하는 등, 엣지 AI에 필요한 로컬 추론 성능을 제공합니다.
저희의 우려는 메모리부터 시작됩니다. 32GB의 LPDDR5x 메모리가 메인보드에 납땜되어 있고, 16GB 구성이 이미 1,349.99달러에 판매되는 이 제품의 경우 32GB가 최대 용량입니다. 32GB 구성은 목록에는 있지만 현재 재고가 없습니다. 이 가격대에서 고정된 메모리 용량은 구매자가 향후 변경할 수 없는 선택이 되기 때문에 판매에 걸림돌이 됩니다. 약 700달러에 판매되는 NUC 15 Pro 베어본 키트는 구매자가 원하는 메모리와 스토리지를 자유롭게 조합할 수 있으며, x86 아키텍처 기반이라는 장점도 있습니다. 스토리지는 그나마 다행입니다. 512GB SanDisk SN5100S는 Gen4 드라이브로, Neo 50q보다도 성능이 떨어집니다. 하지만 Gen5 슬롯이 비어 있어 구매자가 필요에 따라 더 높은 성능의 스토리지로 업그레이드할 수 있습니다. Windows on Arm 호환성은 애플리케이션별로 고려해야 할 사항이므로, 대규모 구매를 고려하는 분들은 주문 전에 반드시 확인해야 합니다.
QN10은 여전히 디지털 사이니지, 키오스크, 엣지 추론, 상시 작동 데스크 어시스턴트, 그리고 퀄컴 AI 허브 기반 개발자 등 조용하고 효율적이며 강력한 NPU와 32GB 메모리를 갖춘 기기가 필요한 모든 곳에 적합한 훌륭한 제품입니다. ASUS는 Ascent 라인의 Arm 기반 제품군에 성공적인 첫 제품을 선보였으며, 이번 세대에서 스냅드래곤이 훨씬 더 경쟁력 있는 제품으로 자리매김한 것을 보니 매우 고무적이며, 앞으로 더 많은 제품이 출시되기를 기대합니다.
순위표: ASUS Ascent QN10은 최고의 미니 PC 순위표에서 CPU 처리량 부문 1위를 차지했습니다.
아마존