ASUS NUC 16 Pro는 기존 4x4인치 크기에서 5x4인치 크기로 확장되었으며, 추가된 1인치 공간에 두 번째 M.2 슬롯, 두 번째 2.5GbE 포트, 그리고 두 개의 배기 팬, 전용 DIMM 팬, 세 개의 히트 파이프로 구성된 냉각 시스템을 탑재했습니다. 리뷰 제품은 ASUS가 이 섀시에서 65W로 설정 가능한 TDP를 가진 Intel Core Ultra X7 358H 프로세서, 64GB의 LPDDR5X-8533 RAM, Arc B390 그래픽 카드, 그리고 1TB Samsung PM9E1 Gen5 SSD를 모두 0.71리터의 크기에 담았습니다.
이 358H는 이달 초 레노버 요가 미니에서 리뷰했던 것과 동일한 팬서 레이크(Panther Lake) 칩입니다. 따라서 이번 리뷰는 더 큰 본체, 더 많은 전력 소비, 그리고 두 배의 메모리를 갖춘 시스템에서 이 칩이 어떤 성능을 발휘하는지 확인하는 테스트이기도 합니다. ASUS는 이 시스템을 엣지 컴퓨팅 및 비즈니스 데스크톱으로 우선 판매하며, 네트워크 격리를 위한 듀얼 LAN, fTPM 2.0, 켄싱턴 슬롯, VESA 브래킷(기본 제공), 3년 보증을 제공합니다. Copilot+ 배지는 50 TOPS NPU에서 비롯됩니다. 저희는 소형 시스템 테스트에 사용하는 클라이언트 제품군을 통해 시스템을 테스트했습니다.
ASUS NUC 16 Pro 사양
| 스펙 | ASUS NUC 16 Pro (테스트 결과) |
|---|---|
| 플랫폼 개요 | |
| 프로세서 | 인텔 코어 울트라 X7 358H(3세대), ASUS 기준 cTDP 65W 코어 16개(P 코어 4개, E 코어 8개, LPE 코어 4개), 스레드 16개 P-코어 기본 클럭 1.9GHz, 최대 4.8GHz 18MB 인텔 스마트 캐시 |
| 그래픽 업로드 | 인텔 Arc B390 GPU (통합형, 공유 메모리) 12개의 제논 코어, 8개의 레이 트레이싱 유닛 최대 122개 TOPS |
| NPU | 인텔 NPU 5, 최대 50 TOPS 부조종사 + PC |
| 메모리 | 64GB LPDDR5X-8533 (테스트 기준 온보드) ASUS는 32GB LPDDR5X 및 DDR5-5600 SO-DIMM 구성과 2 x 64GB CSO-DIMM을 사용하여 최대 128GB까지 확장 가능한 구성도 제공합니다. |
| 스토리지 | 1TB M.2 2280 PCIe Gen5 NVMe SSD (테스트 제품: 삼성 PM9E1, MZVLC1T0HFLU) M.2 2280 슬롯 2개(PCIe 5.0 x4 1개, PCIe 4.0 x4 1개), 각 슬롯당 128GB~8TB 지원 |
| 운영체제 | 윈도우 11 프로 (코파일럿+ PC) |
| 입/출력 라인 | |
| 전면 포트 | USB-C 10Gbps 포트 1개 (USB 3.2 Gen 2×1) USB-A 10Gbps 포트 2개 (USB 3.2 2세대) 켄싱턴 잠금 슬롯(측면) |
| 후면 포트 | 썬더볼트 4(USB-C) 포트 2개(DisplayPort 2.1 지원) USB-A 10Gbps 포트 2개 (USB 3.2 2세대) HDMI 2.1 포트 2개 (TMDS 호환) 2개의 2.5GbE(RJ-45) 포트 DC 인 |
| 오디오 | HDMI 및 Thunderbolt를 통한 디지털 오디오만 지원하며, 아날로그 잭은 없습니다. |
| 디스플레이 지원 | 최대 4개의 4K 디스플레이 또는 2개의 8K 디스플레이 지원 (ASUS) |
| 네트워킹 | 듀얼 인텔 I226-V 2.5GbE 컨트롤러 |
| Wireless | 인텔 Wi-Fi 7 BE211 (기가+) Bluetooth 6.0 |
| 디자인과 파워 | |
| 크기 (폭 x D x 높이) | 144 x 117 x 42mm (5.67 x 4.61 x 1.65 inches) |
| 음량 | 0.71 리터 |
| 중량(평량) | LPDDR5X 구성의 경우 0.75kg(1.65lb)입니다. |
| 냉각 | 듀얼 배기 CPU 팬, 전용 DIMM 팬, 3개의 히트 파이프, 양쪽 측면에 핀 배열 (ASUS) |
| 전원 공급 장치 | 테스트에 사용된 어댑터는 150W 외장 어댑터(19.5V, 7.7A)이며, ASUS는 하위 모델에는 120W 어댑터를 제공한다고 명시하고 있습니다. |
| 보안 | 펌웨어 TPM 2.0 켄싱턴 잠금 장치 슬롯 |
| 상자에 | AC 어댑터 및 전원 코드, VESA 브래킷 및 나사, 케이블 클립 |
| 품질 보증 | 저희 가족은 3년 이상 프리미엄 한식 BBQ용 고기만을 전문으로 다뤄왔습니다. 로스앤젤레스에서 최고 평점을 받은 정육점으로서 쌓아온 경험과 신뢰를 바탕으로, 한식 BBQ의 진정한 맛과 정성을 고객님께 전하고 있습니다. 모든 고기에는 세대를 이어온 정성과 열정이 담겨 있으며, 단순한 음식이 아닌 저희의 정체성을 보여줍니다. |
| 가격 | 2,699달러(B&H, RNUC16GDKX76C4NU, 32GB LPDDR5X 및 1TB Gen4 SSD 탑재 모델); 저희가 테스트한 64GB 구성은 작성 시점 기준으로 미국 소매점에서 판매되지 않고 있습니다. |
빌드 및 디자인
144 x 117 x 42mm 크기의 NUC 16 Pro는 뚜껑에 NUC 로고가 있는 검은색 직사각형 형태이며, LPDDR5X 구성의 무게는 0.75kg으로, 0.65리터의 Yoga Mini와 0.7리터의 Ascent QN10보다 약간 더 큽니다. ASUS는 4×4 배열에서 5×4 배열로 변경하면서 발열 관리 여유 공간과 두 번째 SSD 및 두 번째 LAN 포트를 확보했다고 밝혔으며, 동일한 섀시에 최고 사양 모델에는 65W Core Ultra X9 388H 프로세서를 탑재할 수 있습니다.
전면에는 ASUS 브랜드 로고가 있으며, 10Gbps 속도의 USB-C 포트 1개와 USB-A 포트 2개가 측면에 있습니다. 헤드폰 잭은 없으며, ASUS는 오디오 출력을 HDMI와 Thunderbolt를 통한 디지털 방식으로만 지원한다고 명시하고 있습니다. 이는 디지털 사이니지나 키오스크 환경에는 적합하지만, USB 동글이나 도킹 스테이션 없이 헤드셋을 연결하려는 사용자에게는 불편할 수 있습니다.
후면에는 DisplayPort 2.1을 지원하는 Thunderbolt 4 포트 2개, 10Gbps USB-A 포트 2개, HDMI 2.1 출력 포트 2개, Intel I226-V 컨트롤러를 사용하는 2.5GbE 잭 2개, 그리고 DC 배럴 입력 단자가 있습니다. HDMI 포트와 Thunderbolt 포트 모두 디스플레이를 구동합니다. ASUS는 이 시스템이 4K 모니터 4개 또는 8K 패널 2개를 지원한다고 명시하고 있습니다. 무선 연결은 Intel Wi-Fi 7 BE211 카드와 Bluetooth 6.0을 사용합니다. 전원은 외장 어댑터를 통해 공급되며, 저희 테스트 장치는 19.5V, 7.7A 정격으로 150W 어댑터가 함께 제공됩니다. ASUS는 하위 구성 모델에는 120W 어댑터가 제공된다고 명시하고 있습니다.
듀얼 2.5GbE 포트는 이 제품을 경쟁 제품인 일반 소비자용 미니 PC와 차별화하는 핵심 기능입니다. ASUS는 이 포트를 네트워크 이중화 및 동일 기기에서 POS(판매 시점 관리) 네트워크와 제어 네트워크를 분리하는 데 유용하다고 설명합니다. 두 개의 Intel I226-V 컨트롤러가 탑재되어 있어 Windows와 Linux 운영체제에서 두 포트 모두 동일하게 작동합니다. Yoga Mini와 QN10은 각각 단일 2.5GbE 포트를 제공합니다.
ASUS는 VESA 브래킷과 나사를 제공하며, 제품 개요 자료에 따르면 CPU용 배기 팬 2개, 메모리용 팬 1개, 히트 파이프 3개, 섀시 양쪽에 방열 핀 배열을 갖춘 쿨링 시스템을 사용합니다. 이번 리뷰에서는 소음을 측정하지 않았지만, 이러한 열 설계 덕분에 358H는 노트북이나 USB-C 전원 공급 장치가 감당할 수 있는 최소 전력 소비량인 65W cTDP로 작동하며, 아래 성능 섹션에서 그 차이를 확인할 수 있습니다.
서비스 가능성 및 업그레이드 가능성
ASUS는 레버를 이용해 덮개를 열어 저장 장치와 메모리에 접근할 수 있는 섀시 디자인을 '툴리스 2.0'이라고 부릅니다. 내부에는 M.2 2280 슬롯이 두 개 있는데, 하나는 PCIe 5.0 x4, 다른 하나는 PCIe 4.0 x4로 구성되어 있으며, 각각 최대 8TB 용량의 드라이브를 지원합니다. 저희 테스트 제품에는 1TB 용량의 삼성 PM9E1이 PCIe 5.0 x4 슬롯에 장착되어 있습니다.
메모리는 구매 시 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 저희 구성에는 64GB의 LPDDR5X-8533 메모리가 메인보드에 납땜되어 있어 Yoga Mini보다 동일한 속도에서 두 배의 용량을 제공합니다. 메인보드에는 SO-DIMM 소켓이 없으므로 메모리를 추가할 수 없습니다. ASUS는 향후 용량 확장을 원하는 사용자를 위해 DDR5 모듈 두 개를 장착할 수 있는 SO-DIMM 구성 키트를 별도로 판매합니다.
ASUS NUC 16 Pro 성능
저희 ASUS NUC 16 Pro 리뷰 장치는 Intel Core Ultra X7 358H(Arc B390 내장 그래픽 포함), 64GB LPDDR5X-8533 메모리, 1TB Samsung PM9E1 PCIe Gen5 SSD, 그리고 Windows 11 Pro를 탑재하고 있습니다. 모든 벤치마크 테스트는 최적 성능 전원 관리 설정으로 진행되었습니다.
가장 유용한 비교 대상은 레노버 요가 미니 입니다 . 이 제품은 동일한 코어 울트라 X7 358H 프로세서와 Arc B390 메인보드를 0.65리터 알루미늄 케이스에 담고, 32GB의 LPDDR5X-8533 메모리와 Gen4 SSD를 탑재했으며, 동일한 테스트 스위트로 테스트를 진행했습니다. 두 제품의 차이점은 케이스, 전력 제한, 메모리 용량뿐이며, 하드웨어는 동일합니다. ASUS ExpertCenter PN55 는 ASUS 자체 AMD 기반 제품으로, 라이젠 AI 7 450 프로세서와 라데온 860M 그래픽 카드, 64GB의 DDR5-5600 메모리, Gen4 SSD를 탑재했으며, 같은 주에 테스트를 진행했습니다.
ASUS NUC 14 Pro 는 두 세대 전인 Arrow Lake NUC 15 Pro 이전에 출시된 Core Ultra 7 165H 시스템이고, ASUS Ascent QN10 은 같은 크기의 Snapdragon X2 Elite 미니 PC입니다. 두 제품 모두 비교 가능한 결과가 있는 표에 포함되어 있습니다. 벤치마크 테스트를 진행하지 않은 시스템은 해당 표에서 제외되었으며, 부분적으로만 실행한 경우에는 N/A로 표시했습니다.
PCMark 10
PCMark 10은 UL Solutions의 범용 생산성 벤치마크 프로그램입니다. 필수 기능 그룹에서는 앱 실행 시간, 웹 브라우징, 화상 회의를 측정하고, 생산성 그룹에서는 스프레드시트 및 문서 편집을, 디지털 콘텐츠 제작 그룹에서는 사진 편집, 렌더링 및 시각화, 비디오 편집을 측정하여 이 세 가지 항목의 점수를 종합합니다.
| PCMark 10(높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 프로 | 레노버 요가 미니 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 |
|---|---|---|---|
| 전체 점수 | 9,513 | 10,369 | 8,385 |
| 베이직 라인 | 11,318 | 11,965 | 11,036 |
| 생산성 | 14,781 | 20,073 | 14,669 |
| 디지털 콘텐츠 제작 | 13,963 | 12,597 | 9,882 |
NUC 16 Pro는 종합 점수 9,513점을 기록하며 PN55(8,385점)보다 13% 앞서고 Yoga Mini(10,369점)보다는 8% 뒤처졌습니다. 동일한 칩셋을 사용하는 두 시스템에서 이러한 점수 차이는 이례적입니다. NUC는 디지털 콘텐츠 제작 부문에서 13,963점으로 Yoga Mini(12,597점)보다 11% 앞섰는데, 이는 사진 편집 하위 점수 25,934점 덕분입니다. 하지만 생산성 부문에서는 Yoga Mini(14,781점, 20,073점)보다 26% 뒤처졌고, 필수 기능 부문에서는 5% 뒤처졌습니다.
생산성 격차의 원인을 정확히 밝혀내지는 못했습니다. 연구팀은 LibreOffice에서 문서 작성 및 스프레드시트 작업을 실행했는데, NUC의 하위 점수 11,745점과 18,604점은 PN55의 11,619점과 18,520점과 유사한 수준입니다. 따라서 두 ASUS 시스템은 서로 비슷한 성능을 보이며, Yoga Mini가 높은 점수를 기록한 예외적인 경우입니다. 디지털 콘텐츠 제작 부문에서 NUC는 PN55보다 41% 높은 점수를 기록했는데, 이는 거의 대부분 Arc B390이 사진 편집 및 렌더링 테스트에서 보여준 성능 덕분입니다.
Geekbench 7
Geekbench 7은 파일 압축, HTML5 및 PDF 렌더링, 사진 필터링, 레이 트레이싱, 머신 러닝 추론 등 실제 애플리케이션을 기반으로 한 짧은 워크로드를 실행하여 싱글 코어 및 멀티 코어 CPU 점수를 제공합니다. GPU 컴퓨팅 테스트는 OpenCL 및 Vulkan을 통해 이미지 처리, 입자 물리학, 머신 러닝 커널을 실행하므로 게임 외에 통합 GPU가 제공할 수 있는 범용 컴퓨팅 성능을 살펴보는 데 유용합니다. Geekbench는 Arm 및 x86 아키텍처에서 기본적으로 실행되므로 스냅드래곤 기반 QN10과 직접 비교할 수 있습니다.
| Geekbench 7 (높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 Pro (Arc B390) | 레노버 요가 미니(Arc B390) | ASUS ExpertCenter PN55 (Radeon 860M) | ASUS NUC 14 Pro (Arc) | ASUS Ascent QN10 (Adreno) |
|---|---|---|---|---|---|
| CPU 단일 코어 | 2,618 | 2,583 | 2,657 | 2,291 | 3,272 |
| CPU 멀티 코어 | 18,388 | 16,811 | 15,311 | 13,911 | 24,049 |
| GPU 오픈CL | 55,273 | 51,571 | 25,199 | 27,790 | 30,982 |
| GPU Vulkan | 46,894 | 44,450 | 13,022 | 25,088 | 40,042 |
싱글 코어 성능은 x86 시스템 간에 큰 차이가 없습니다. NUC 16 Pro는 2,618, Yoga Mini는 2,583, PN55는 2,657로 3% 이내의 차이를 보이며, 모두 QN10의 3,272에는 미치지 못합니다. 멀티 코어 성능에서 NUC의 강점이 드러납니다. NUC는 18,388의 성능을 보여주며, 동일한 칩을 사용하는 Yoga Mini보다 9%, PN55보다 20%, NUC 14 Pro보다 32% 앞서지만, 18코어 QN10의 24,049에는 여전히 31% 더 높은 점수를 기록합니다.
GPU 연산 성능 결과에서 Arc B390이 압도적인 우위를 보였습니다. OpenCL 점수는 55,273점으로 Yoga Mini보다 7%, QN10의 Adreno보다 78% 높았으며, PN55의 Radeon 860M(25,199점)과 NUC 14 Pro의 구형 Arc(27,790점)보다 두 배 이상 높았습니다. Vulkan 점수는 46,894점으로 Yoga Mini보다 5%, QN10보다 17% 높았고, PN55의 13,022점보다 3.6배 높았습니다. 이는 표에서 가장 큰 격차를 보여주는 부분으로, 두 ASUS 내장 GPU 간의 성능 차이가 얼마나 큰지를 나타내는 첫 번째 지표입니다.
Cinebench 2026
Cinebench 2026은 Maxon의 Redshift 엔진을 기반으로 하며 CPU에서 복잡한 장면을 렌더링합니다. 싱글 스레드 테스트는 코어별 처리량을 측정하고, 멀티 스레드 테스트는 실행 시간 동안 모든 코어에 부하를 걸어 전체 패키지에서 클럭 속도를 일정하게 유지하는 시스템에 높은 점수를 부여합니다. 멀티 스레드 비율은 시스템의 확장성을 보여주기 위해 싱글 스레드와 멀티 스레드 비율을 나눕니다. 358H는 SMT(Single Threadripper) 기능이 없으므로 싱글 스레드는 Intel 시스템의 싱글 코어와 동일합니다. PN55는 SMT가 활성화된 상태에서도 싱글 코어 점수 661점을 기록했지만, 동일한 조건으로 비교하기 위해 해당 값은 제외했습니다.
| Cinebench 2026 (높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 프로 | 레노버 요가 미니 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 | ASUS NUC 14 프로 | ASUS Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|---|
| CPU 단일 스레드 | 508 | 509 | 489 | 444 | 639 |
| CPU 멀티 스레드 | 4,741 | 4,473 | 3,861 | 3,684 | 6,476 |
| MP 비율 | SR 9.34x | SR 8.79x | SR 7.89x | SR 8.30x | SR 10.13x |
싱글 스레드 성능은 508로 Yoga Mini의 509와 동일하며, PN55의 489, NUC 14 Pro의 444보다 앞서고, QN10은 639로 압도적인 차이를 보입니다. 멀티 스레드 성능은 이 섀시의 진가를 보여주는 결과입니다. 4,741이라는 기록은 Yoga Mini보다 6%, PN55보다 23%, NUC 14 Pro보다 29% 높은 수치이며, 9.34배의 스케일링 비율은 x86 시스템 중 최고 수준으로 Yoga Mini의 8.79배, PN55의 7.89배를 크게 앞섭니다. 18개의 Oryon 코어를 탑재한 QN10은 여전히 6,476으로 37% 앞서 있습니다.
3DMark CPU 프로필
3DMark CPU 프로파일 벤치마크는 프로세서가 지원하는 최대 스레드 수인 1개부터 6개까지 다양한 스레드 수에서 동일한 물리 및 시뮬레이션 워크로드를 실행합니다. 이 벤치마크 결과를 살펴보면 코어 사용률 증가에 따라 프로세서 성능이 어떻게 향상되는지, 그리고 스레드 추가를 통해 성능 향상이 멈추는 지점을 알 수 있습니다. 이를 통해 순수 단일 스레드 애플리케이션과 완전 병렬 애플리케이션 사이의 성능을 보이는 애플리케이션의 동작을 예측할 수 있습니다.
| 3DMark CPU 프로필(높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 프로 | 레노버 요가 미니 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 | ASUS NUC 14 프로 | ASUS Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|---|
| 최대 스레드 | 10,380 | 9,004 | 8,093 | 7,680 | 9,544 |
| 16 스레드 | 10,388 | 8,929 | 8,094 | 6,899 | 9,118 |
| 8 스레드 | 6,642 | 6,185 | 6,842 | 5,617 | 5,327 |
| 4 스레드 | 4,357 | 4,184 | 4,496 | 3,582 | 3,209 |
| 2 스레드 | 2,304 | 2,244 | 2,315 | 1,914 | 1,702 |
| 1 스레드 | 1,176 | 1,159 | 1,178 | 1,002 | 857 |
1개, 2개, 4개 스레드에서는 세 개의 x86 미니 PC가 서로 3% 이내의 성능을 보이며, PN55가 1,178, 2,315, 4,496에서 약간 앞서고, 8개 스레드에서도 PN55가 3%의 우위를 유지합니다. 하지만 16개 스레드를 모두 사용하면 NUC 16 Pro가 압도적인 차이를 보입니다. 16개 스레드에서 10,388, 최대 스레드에서 10,380의 성능을 기록하며 Yoga Mini보다 15%, PN55보다 28%, NUC 14 Pro보다 35%, 그리고 지금까지 이 테스트에서 모든 인텔 시스템을 앞서왔던 QN10보다 9% 앞섭니다. 16개 스레드부터 최대 스레드까지 성능이 크게 향상되는 것은 16개 스레드를 지원하는 시스템에서 예상되는 결과입니다.
7-Zip 압축
7-Zip 벤치마크는 오픈 소스 아카이버에 내장된 테스트를 사용하여 압축 및 압축 해제 처리량을 GIPS 단위로 측정합니다. 압축은 메모리 지연 시간과 캐시 동작에 민감한 반면, 압축 해제는 코어 수와 클럭 속도에 더 직접적으로 비례하며, 이 테스트는 실제 아카이빙 환경처럼 코어, 캐시, 메모리를 동시에 로드합니다. NUC 14 Pro는 이 테스트에 사용되지 않았습니다.
| 7-Zip 24.09 (GIPS, 높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 프로 | 레노버 요가 미니 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 | ASUS Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|
| 압축 | 95.224 | 93.603 | 88.176 | 96.729 |
| 압축 해제 | 91.939 | 81.927 | 94.485 | 120.205 |
| 총 평점 | 93.581 | 87.765 | 91.331 | 108.467 |
NUC 16 Pro는 압축 시 95.224 GIPS, 압축 해제 시 91.939 GIPS를 기록하여 총 93.581 GIPS를 달성했으며, 이는 Yoga Mini보다 7%, PN55보다 2% 높은 수치입니다. 각 제품의 총점 내 패턴은 서로 다릅니다. Yoga Mini는 멀티코어 성능인 압축 해제에서 12% 뒤처지는 반면, PN55는 압축 해제에서 94.485 GIPS로 NUC를 앞섰지만 압축에서는 88.176 GIPS로 격차를 좁혔습니다. QN10은 120.205 GIPS의 압축률로 총 108.467 GIPS를 기록하며 NUC보다 16% 앞섰습니다.
y-크런처
y-cruncher는 파이(π)의 소수점 이하 자릿수와 기타 상수의 소수점 이하 자릿수를 계산하는 멀티스레드 프로그램입니다. 소수점 이하 자릿수가 많을수록 메모리 서브시스템을 통해 방대한 작업 세트가 스트리밍되므로 CPU 처리량과 메모리 대역폭에 상당한 부담을 주는 테스트입니다. 표준 파이 계산을 10억, 2.5억, 1억 자릿수로 실행하고, BBP 소수점 이하 자릿수 추출 공식을 10억, 100억, 5억 자릿수로 실행하여 소요 시간(초)을 보고합니다. 따라서 값이 낮을수록 성능이 좋습니다. 1억 자릿수 실행에는 32GB Yoga Mini와 QN5의 메모리 용량보다 더 많은 메모리가 필요하므로 64GB ASUS 시스템 두 대에서만 해당 결과가 나타납니다.
| y-크런처 (초, 낮을수록 좋음) | ASUS NUC 16 프로 | 레노버 요가 미니 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 | ASUS NUC 14 프로 | ASUS Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|---|
| 파이 1B | 27.823 | 28.755 | 26.037 | 36.561 | 71.531 |
| 파이 2.5B | 77.812 | 80.831 | 73.749 | N/A | 218.332 |
| 파이 5B | 174.318 | N/A | 166.959 | N/A | N/A |
| 파이 BBP 1B | 1.665 | 1.799 | 1.849 | 2.306 | 5.844 |
| 파이 BBP 10B | 18.173 | 19.580 | 16.350 | 25.144 | 67.701 |
| 파이 BBP 100B | 213.223 | 223.731 | 183.800 | 296.970 | 778.722 |
y-cruncher는 PN55의 성능을 가장 잘 보여주는 테스트입니다. Ryzen AI 7 450은 1억 자리 숫자를 처리하는 데 26.037초가 걸려 NUC 16 Pro의 27.823초보다 6% 빠른 속도를 기록했고, 100억 자리 숫자에서도 166.959초 대 174.318초로 4% 우위를 보였습니다. BBP 테스트에서는 5억 자리 숫자에서 183.800초 대 213.223초로 격차가 14%까지 벌어지는데, 이는 장시간 스트리밍 작업 부하에서 AMD 부품의 메모리 경로 성능이 우수함을 시사합니다. 하지만 NUC는 모든 행에서 Yoga Mini보다 3~5% 빠른 성능을 보였고, 1억 자리 숫자 처리에서는 NUC 14 Pro보다 31% 빠른 속도를 기록했습니다.
블렌더 5.2
Blender 벤치마크는 Cycles 엔진을 사용하여 Monster, Junkshop, Classroom이라는 세 가지 표준 장면을 렌더링합니다. CPU와 GPU에서 모두 실행하고 분당 샘플 수를 보고하므로 수치가 높을수록 좋습니다. Intel 시스템은 oneAPI를 통해 GPU에서 렌더링하고, PN55는 AMD의 HIP 백엔드를 통해 렌더링합니다. QN10은 Blender GPU 경로가 없으며, NUC 14 Pro는 CPU에서만 실행됩니다.
| 블렌더 5.2 (샘플/분, 높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 Pro (Arc B390, oneAPI) | 레노버 요가 미니(Arc B390, oneAPI) | ASUS ExpertCenter PN55 (Radeon 860M, HIP) | ASUS NUC 14 프로 | ASUS Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPU | |||||
| 몬스터 | 559.84 | 544.64 | 96.50 | N/A | N/A |
| 정크샵 | 468.21 | 372.30 | 85.91 | N/A | N/A |
| 교실 | 418.02 | 393.19 | 68.76 | N/A | N/A |
| CPU | |||||
| 몬스터 | 131.83 | 122.87 | 110.15 | 109.16 | 188.04 |
| 정크샵 | 97.69 | 89.19 | 84.30 | 81.08 | 133.21 |
| 교실 | 68.94 | 63.34 | 61.65 | 57.41 | 93.93 |
GPU 성능 면에서 NUC 16 Pro는 Monster 벤치마크에서 분당 559.84개의 샘플을 기록하며 Yoga Mini보다 3% 앞섰습니다. 메모리 사용량이 많은 Junkshop 벤치마크에서는 그 격차가 468.21 대 372.30으로 26%까지 벌어지는데, Yoga Mini는 자체 리뷰에서도 동일한 GPU를 탑재한 Dell 노트북보다 뒤처졌습니다. PN55의 HIP 벤치마크 결과는 완전히 다릅니다. 분당 96.50, 85.91, 68.76개의 샘플을 기록한 Arc B390은 Radeon 860M보다 5.5배에서 6.1배 빠른 성능을 보였으며, PN55의 GPU는 Monster 벤치마크에서 자체 CPU보다 느린 성능을 보였습니다.
CPU 성능 면에서 NUC는 세 가지 장면 모두에서 Yoga Mini보다 7~10% 높은 성능을 보였으며, Monster 벤치마크에서는 PN55 및 NUC 14 Pro보다 약 20% 높은 성능을 나타냈습니다. QN10은 분당 188.04, 133.21, 93.93개의 샘플링 속도로 CPU 렌더링 부문에서 선두를 차지했으며, Monster 벤치마크에서 NUC보다 43% 앞섰습니다. 이는 Snapdragon 칩이 Yoga Mini보다 약 50% 앞섰던 것에서 다소 감소한 수치입니다.
럭스마크
LuxMark는 LuxCoreRender 물리 기반 엔진을 사용하는 OpenCL 벤치마크입니다. GPU에서 음식 및 홀 장면을 렌더링하고 초당 샘플 수를 기준으로 점수를 보고합니다. OpenCL을 사용하고 특정 제조사 API에 종속되지 않기 때문에 게임 엔진 외부에서 통합 GPU가 연산 집약적인 렌더링 작업을 처리하는 방식을 공정하게 측정할 수 있습니다.
| 럭스마크 v4 (점수가 높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 프로 | 레노버 요가 미니 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 |
|---|---|---|---|
| 홀 | 3,518 | 3,430 | 1,917 |
| 음식 | 1,704 | 1,663 | 869 |
NUC 16 Pro는 Hall 벤치마크에서 3,518점, Food 벤치마크에서 1,704점을 기록하며 Yoga Mini의 3,430점과 1,663점보다 2~3% 앞섰습니다. 이는 동일한 GPU를 사용하는 두 시스템에서 더 무거운 본체가 발열 관리에 더 유리하기 때문에 나타나는 일반적인 성능 차이입니다. PN55는 1,917점과 869점을 기록했으므로, Arc B390은 OpenCL 렌더링에서 Radeon 860M보다 1.8배에서 2배 높은 성능을 보여주며, 이는 Geekbench OpenCL 결과와 일치합니다.
V- 레이
Chaos의 V-Ray 벤치마크는 V-Ray 엔진의 렌더링 처리량을 측정하며, CPU 테스트는 vsamples 값을 보고합니다. 이 테스트는 지속적인 클럭 속도를 중요시하는 짧고 집중적인 렌더링 작업입니다. 저희는 세 시스템 모두에서 CPU 테스트를 실행했으며, ASUS 시스템 두 대에서는 GPU 테스트를 실행하지 않았습니다.
| V-Ray (높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 프로 | 레노버 요가 미니 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 |
|---|---|---|---|
| CPU(vsamples) | 21,073 | 19,450 | 18,550 |
NUC 16 Pro는 21,073 v샘플에서 Yoga Mini의 19,450보다 8%, PN55의 18,550보다 14% 앞서며, 이는 세 시스템 간의 Cinebench 멀티스레드 성능 차이와 일치합니다.
Blackmagic RAW 속도 테스트
Blackmagic RAW 속도 테스트는 12:1 압축률의 8K Blackmagic RAW 영상을 디코딩하여 CPU와 GPU에서 초당 프레임 수를 보고합니다. 이 테스트는 비디오 편집자들이 사용하는 카메라 영상을 시스템이 어떻게 처리하는지 직접적으로 보여주는 지표이며, 내장 그래픽이 CPU의 작업 부하를 얼마나 효과적으로 분산시킬 수 있는지 확인할 수 있는 대표적인 테스트 중 하나입니다.
| Blackmagic RAW 속도 테스트 (fps, 높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 프로 | 레노버 요가 미니 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 |
|---|---|---|---|
| 8K 12:1 CPU | 76 | 67 | 65 |
| 8K 12:1 GPU | 83 | 81 | 43 |
NUC 16 Pro는 CPU에서 초당 76프레임, GPU에서 초당 83프레임을 디코딩하여 Yoga Mini보다 각각 13%와 2% 앞섭니다. PN55는 CPU 측에서는 초당 65프레임으로 동일하지만 GPU 측에서는 43프레임으로 떨어지므로, AMD 시스템만이 세 시스템 중 OpenCL 경로가 CPU 경로보다 느립니다.
토파즈 비디오 AI
Topaz Video AI는 AI 기반 비디오 업스케일링, 노이즈 제거 및 프레임 보간에 널리 사용되는 애플리케이션입니다. 본 연구에서는 1080p 입력에서 Topaz Video AI의 내장 벤치마크를 실행하여 각 Topaz 모델을 1배, 2배, 4배 확대했을 때의 처리 시간과 Apollo 및 Aion 슬로우 모션 모델의 처리 시간을 측정하고 초당 프레임 수를 보고합니다. 이 모델들은 GPU와 (지원되는 경우) NPU를 사용하며, 테스트는 실제 유료 상용 애플리케이션을 반영합니다. 16배 확대된 Aion 모델은 두 Intel 시스템 모두에서 테스트를 완료하지 못했습니다.
| Topaz Video AI (fps, 높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 프로 | 레노버 요가 미니 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 |
|---|---|---|---|
| 아르테미스 1X / 2X / 4X | 6.15 / 5.13 / 1.87 | 5.89 / 5.19 / 1.87 | 2.64 / 1.72 / 0.58 |
| 아이리스 1배율 / 2배율 / 4배율 | 5.14 / 3.11 / 0.95 | 4.84 / 2.97 / 0.90 | 3.32 / 1.92 / 0.60 |
| 프로테우스 1X / 2X / 4X | 6.46 / 6.09 / 2.48 | 6.04 / 5.94 / 2.42 | 2.87 / 2.01 / 0.78 |
| 가이아 1배 / 2배 / 4배 | 3.34 / 2.26 / 1.49 | 3.18 / 2.15 / 1.45 | 1.09 / 0.72 / 0.53 |
| 닉스 1X / 2X | 1.58 / 1.53 | 1.50 / 1.46 | 1.28 / 1.08 |
| 하이페리온 HDR 1X | 3.16 | 3.06 | 10.35 |
| 4배속 슬로우 모션 아폴로 / APFast | 8.82 / 25.48 | 8.08 / 22.91 | 3.77 / 13.46 |
| 16배속 슬로우 모션 아이온 | DNF | DNF | 8.80 |
NUC 16 Pro는 1X 패스에서 Yoga Mini보다 4~7% 앞선 성능을 보였습니다. Artemis에서는 초당 6.15프레임 대 5.89프레임, Proteus에서는 초당 6.46프레임 대 6.04프레임을 기록했고, APFast 슬로우 모션 모델에서는 11% 앞섰습니다. 이는 동일한 GPU를 사용하지만 약간의 여유 공간이 더 있다는 것을 의미합니다. 두 Intel 시스템 모두 4X 패스에서는 초당 2.5프레임 미만을 기록하므로 Topaz 작업에는 1X 및 2X 패스만 적합합니다.
PN55는 업스케일링 모델에서 NUC의 절반에도 못 미치는 속도로 작동합니다. Artemis 1X에서는 초당 2.64프레임, Proteus 1X에서는 2.87프레임을 기록했고, Apollo에서는 NUC 속도의 약 40% 수준에 그쳤습니다. 하지만 반대로, PN55는 Aion 16X 모델에서 초당 8.80프레임을 기록하며 인텔 시스템 두 대 모두 실패했던 문제를 해결했고, Hyperion HDR에서는 NUC의 3.16프레임보다 훨씬 높은 10.35프레임을 기록했습니다. 이는 AMD 실행 경로가 더 빠른 유일한 모델이며, 두 번째 실행에서도 동일한 결과가 나왔습니다.
프로시온 AI 이미지 생성
UL Solutions의 Procyon AI 이미지 생성 벤치마크는 하드웨어에 가장 적합한 추론 엔진을 통해 Stable Diffusion 1.5 및 Stable Diffusion XL 추론을 실행하고 이미지 생성 속도를 기준으로 점수를 보고합니다. FP16 테스트는 최대 정밀도로 실행되며, INT8 테스트 프로파일은 플랫폼에서 양자화 모델을 제공하는 경우 해당 모델을 사용합니다. 점수는 동일한 엔진, 장치 및 정밀도를 사용했을 때만 비교 가능하므로 각 결과에는 사용된 엔진과 장치가 함께 표시됩니다.
두 대의 인텔 시스템과 NUC 14 Pro는 Arc GPU에서 OpenVINO를 사용하고, QN10은 QNN을 통해 Hexagon NPU에서 INT8 프로파일을 실행합니다. PN55는 Radeon 860M에서 DirectML을 사용하는 ONNX Runtime을 통해 모든 작업을 실행하며, INT8 프로파일에서 AMD 경로는 해당 플랫폼에 INT8 안정 확산 경로가 없기 때문에 FP16 모델로 대체합니다. 따라서 해당 행의 1,906은 INT8 테스트 설정에서의 FP16 결과입니다. NUC에서는 NPU 이미지 생성 테스트를 실행하지 않았습니다.
| 프로키온 AI 이미지 생성 (높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 프로 | 레노버 요가 미니 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 | ASUS NUC 14 프로 | ASUS Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|---|
| SD 1.5 FP16 | 634 (OpenVINO, GPU) | 613 (OpenVINO, GPU) | 201 (ONNX DirectML, GPU) | N/A | N/A |
| SD 1.5 INT8 프로필 | 7,725 (OpenVINO, GPU) | 7,119 (OpenVINO, GPU) | 1,906 (ONNX DirectML, GPU, FP16 모델) | 1,004 (OpenVINO, GPU) | 5,457 (QNN, NPU) |
| SD 1.5 INT8 (NPU) | N/A | 2,936 (OpenVINO, NPU) | N/A | N/A | N/A |
| SDXL FP16 | 750 (OpenVINO, GPU) | 727 (OpenVINO, GPU) | 117 (ONNX DirectML, GPU) | N/A | N/A |
SD 1.5 FP16 테스트에서 NUC 16 Pro는 634점을 기록하며 Yoga Mini의 613점보다 3% 앞섰습니다. INT8 프로파일에서는 7,725점을 기록하며 Yoga Mini의 7,119점보다 9% 높은 점수를 보였는데, 이는 동일한 엔진을 사용한 NUC 14 Pro의 1,004점보다 7.7배, QN10 NPU 결과보다 42% 높은 수치입니다. SDXL FP16 테스트에서는 NUC의 750점이 Yoga Mini의 727점보다 3% 높았습니다. 16개의 이미지를 이미지당 50초씩 처리하는 장시간 테스트에서 Yoga Mini의 스로틀링 여부가 드러났을 텐데, 그 차이가 미미한 것으로 보아 스로틀링은 발생하지 않은 것으로 판단됩니다.
PN55는 이미지 생성 테이블의 모든 행에서 NUC에 비해 성능이 떨어지며, SD 1.5 FP16에서 201점은 NUC 점수의 3분의 1에도 미치지 못하고, INT8 프로파일에서 1,906점은 4분의 1에 불과하며, SDXL 117에서는 이미지당 318초가 소요되는 반면 NUC는 50초밖에 걸리지 않습니다. 이러한 성능 차이의 일부는 DirectML 경로 때문이고, 일부는 Radeon 860M 때문인데, Procyon 결과만으로는 두 그래픽 카드의 성능 차이를 구분할 수 없습니다. 하지만 미니 PC에서 로컬 안정 확산(Stable Diffusion)을 원하는 구매자라면 Arc B390에서 3~6배 더 높은 처리량을 얻을 수 있습니다.
프로키온 AI 컴퓨터 비전
Procyon AI 컴퓨터 비전 벤치마크는 MobileNet V3, ResNet 50, Inception V4, DeepLab V3, YOLO V3 및 Real-ESRGAN을 실행하고 6개 모델 전체의 추론 처리량을 반영하는 점수를 보고합니다. 이 벤치마크는 여러 엔진을 통해 CPU, GPU 또는 NPU를 대상으로 실행할 수 있으며, 동일한 엔진, 장치 및 정밀도를 사용할 때만 시스템 간 결과를 비교할 수 있습니다.
저희는 NUC 16 Pro를 Windows ML을 통해 테스트하여 Yoga Mini, PN55, NUC 14 Pro와 동일한 조건에서 비교했습니다. 또한 Intel NPU의 성능을 확인할 수 있는 OpenVINO를 통해서도 테스트를 진행했습니다. PN55의 NPU는 AMD Ryzen AI 엔진을 통해 정수 정밀도로 작동하므로, 2,031이라는 결과는 별도의 행에 표시되며 Intel NPU의 float16 결과와는 비교 대상이 아닙니다. QN10의 SNPE 결과는 이러한 결과들과 비교할 수 없으므로 생략했습니다.
| 프로키온 AI 컴퓨터 비전 (높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 프로 | 레노버 요가 미니 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 | ASUS NUC 14 프로 |
|---|---|---|---|---|
| WinML(float32) | ||||
| CPU | 156 | 139 | 113 | 107 |
| GPU | 413 | 373 | 184 | 135 |
| 오픈비노 | ||||
| CPU(float32) | 130 | 118 | N/A | N/A |
| GPU(float32) | 591 | 550 | N/A | N/A |
| NPU(float16) | 1,259 | 1,205 | N/A | N/A |
| AMD 라이젠 AI | ||||
| NPU(정수) | N/A | N/A | 2,031 | N/A |
Windows ML을 통해 NUC 16 Pro는 CPU에서 156점, GPU에서 413점을 기록했는데, 이는 Yoga Mini보다 각각 12%와 11% 높은 점수이며, PN55의 GPU 점수 184점보다 2.2배, NUC 14 Pro의 135점보다 3.1배 높은 수치입니다. OpenVINO로 전환하면 GPU 점수는 591점으로 상승하고 NPU 점수는 1,259점으로 드러나는데, 이는 최고 GPU 점수의 2.1배이며 Yoga Mini의 1,205점보다 4% 높은 수치입니다. 따라서 NPU 성능 향상은 두 358H 시스템 모두에서 동일하며, ASUS 제품은 여기에 몇 퍼센트의 추가 점수를 더한 셈입니다.
PN55의 라이젠 AI NPU 결과인 2,031점은 인텔 NPU의 1,259점보다 61% 높지만, 인텔 측은 float16을 사용한 반면 라이젠 측은 정수 정밀도로 측정되었으므로, 정확한 해석은 두 NPU 모두 해당 모델 등급에서 자사 제품 중 가장 빠른 성능을 제공하며, AMD NPU가 워크로드를 양자화했을 때 더 높은 점수를 기록한다는 것입니다.
프로시온 AI 텍스트 생성
Procyon AI 텍스트 생성 벤치마크는 하드웨어에 최적화된 추론 엔진을 통해 Phi, Mistral, Llama 3, Llama 2 등 4가지 로컬 언어 모델을 실행하고, 각 모델에 대한 전체 점수와 첫 번째 토큰 생성 시간, 초당 출력 토큰 수를 보고합니다. UL의 점수는 이 두 가지를 모두 반영하므로, 응답 속도가 빠르고 안정적인 속도로 텍스트를 스트리밍하는 기기는 토큰 생성 속도가 다소 낮더라도 높은 점수를 받습니다.
저희는 NUC 16 Pro를 OpenVINO를 통해 GPU와 NPU에서 실행했고, PN55는 DirectML을 사용하는 ONNX Runtime을 통해 GPU에서 실행했습니다. DirectML은 해당 플랫폼에서 네 가지 모델 모두를 완벽하게 구동하는 유일한 엔진입니다. Yoga Mini는 이번 테스트에 포함되지 않았습니다.
| 프로시온 AI 텍스트 생성 | ASUS NUC 16 Pro GPU (OpenVINO) | ASUS NUC 16 Pro NPU (OpenVINO) | ASUS ExpertCenter PN55 GPU (ONNX DirectML) |
|---|---|---|---|
| 피 | |||
| 점수 | 1,970 | 852 | 332 |
| 첫 번째 토큰이 나타날 때까지의 시간 | 0.305 | 1.097 | 6.152 |
| 출력 토큰/초 | 46.24 | 31.04 | 26.54 |
| 한랭 한 북서풍 | |||
| 점수 | 1,884 | 590 | 289 |
| 첫 번째 토큰이 나타날 때까지의 시간 | 0.350 | 2.627 | 8.930 |
| 출력 토큰/초 | 27.27 | 20.05 | 16.32 |
| 라마 3 | |||
| 점수 | 1,819 | 622 | 259 |
| 첫 번째 토큰이 나타날 때까지의 시간 | 0.322 | 1.889 | 8.384 |
| 출력 토큰/초 | 26.18 | 17.99 | 13.87 |
| 라마 2 | |||
| 점수 | 1,821 | 541 | 296 |
| 첫 번째 토큰이 나타날 때까지의 시간 | 0.618 | 4.532 | 13.670 |
| 출력 토큰/초 | 15.14 | 9.82 | 8.88 |
Arc B390에서 NUC 16 Pro는 Phi 점수 1,970점을 기록했으며, 첫 토큰 응답 시간은 0.305초, 초당 토큰 출력은 46.24개였습니다. 더 큰 세 모델은 1,819점에서 1,884점 사이의 점수를 기록했으며, 첫 토큰 응답 시간은 0.62초 미만, 출력은 Mistral에서 초당 27.27개, Llama 2에서 초당 15.14개였습니다.
NPU 경로는 모든 모델을 완료하지만 각 모델에서 GPU의 절반에도 못 미치는 점수를 기록합니다. Phi에서 852점을 받았으며, 첫 번째 토큰 처리 시간은 1.1~4.5초, 토큰 처리 속도는 GPU의 2/3~3/4 수준입니다. 이 칩에서 NPU는 로컬 LLM에 적합한 조용하고 저전력 옵션이며, GPU는 빠른 옵션입니다.
PN55의 출력 속도는 점수에서 보이는 것보다 훨씬 더 근접합니다. Phi에서 초당 26.54개의 토큰은 NUC GPU 속도의 57%에 해당하고, Llama 2에서 8.88개는 59%에 해당하는데, 이는 LPDDR5X-8533과 DDR5-5600 간의 메모리 대역폭 차이를 반영합니다. 점수가 크게 차이 나는 이유는 첫 번째 토큰을 처리하는 데 걸리는 시간 때문입니다. Phi에서 6.2초, Llama 2에서 13.7초로, NUC의 20~25배에 달하는데, 이는 이 GPU에서 DirectML 경로를 처리하는 데 드는 즉각적인 처리 비용을 나타냅니다.
작년 12월 리뷰에서 동일한 Radeon 860M이 탑재된 HP EliteDesk 8 Mini G1a는 Phi에서 첫 번째 토큰까지 7.7초가 걸렸으므로, 이 경로에서 두 AMD 시스템 모두에서 동일한 동작을 보입니다. 대화형 어시스턴트의 경우, 첫 번째 토큰 대기 시간은 사용자가 체감하는 수치이며, 로컬 LLM 작업에는 인텔 시스템을 선택해야 하는 가장 명확한 이유입니다.
3DMark 게임 벤치마크
3DMark 게임 테스트는 Arc B390에 다양한 해상도와 기능 수준에서 렌더링 작업을 수행합니다. Night Raid와 Wild Life는 내장 그래픽 및 모바일급 GPU용으로 설계되었으며, Fire Strike는 1080p 해상도의 DirectX 11 테스트입니다. Time Spy는 1440p 해상도의 DirectX 12 테스트이고, Solar Bay는 레이 트레이싱을 추가하여 작업 부하를 낮춘 테스트입니다. Steel Nomad, Port Royal, Speed Way는 외장 그래픽 카드용으로 설계된 고사양 DirectX 12 및 레이 트레이싱 테스트입니다.
내장 그래픽의 경우, 고사양 테스트는 주로 외장 그래픽 카드와의 성능 차이를 보여주는 반면, 저사양 테스트는 게임을 원활하게 실행할 수 있는 성능을 보여줍니다. PN55는 Night Raid 테스트를 진행하지 않았으며, NUC 14 Pro는 Night Raid와 Wild Life 테스트를 건너뛰었습니다.
| 3DMark(높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 프로 | 레노버 요가 미니 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 | ASUS NUC 14 프로 | ASUS Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|---|
| 나이 트레이드 | 49,434 | 45,900 | N/A | N/A | N/A |
| 와일드 라이프 | 44,129 | 42,152 | 17,671 | N/A | 19,996 |
| 불의 일격 | 14,980 | 14,076 | 6,714 | 6,591 | 9,949 |
| 파이어 스트라이크 그래픽/물리 | 17,715 / 30,934 | 16,841 / 26,944 | 7,398 / 29,522 | 7,137 / 28,289 | 10,615 / 25,253 |
| 시간 스파이 | 7,697 | 7,308 | 3,135 | 3,643 | 4,014 |
| 타임 스파이 그래픽/CPU | 7,085 / 15,082 | 6,774 / 13,225 | 2,784 / 11,046 | 3,269 / 10,403 | 3,590 / 12,141 |
| 솔라베이 | 26,979 | 27,236 | 12,456 | 11,630 | 21,561 |
| 강철 유목민 | 1,628 | 1,595 | 573 | 611 | 1,042 |
| 포트 로얄 | 4,213 | 4,091 | 1,409 | 1,429 | 1,520 |
| 스피드웨이 | 925 | 975 | 419 | 335 | 324 |
NUC 16 Pro와 Yoga Mini는 모든 그래픽 테스트에서 몇 퍼센트 차이로 순위가 갈리는데, 이는 동일한 GPU라면 당연히 보여야 할 결과입니다. NUC는 Time Spy 그래픽 테스트에서 7,085점으로 Yoga Mini의 6,774점보다 5% 앞섰고, Fire Strike 그래픽 테스트에서도 17,715점으로 5% 앞섰으며, Wild Life와 Port Royal 테스트에서는 3%에서 5% 차이로 앞섰습니다. 반면 Yoga Mini는 Solar Bay 테스트에서 1%, Speed Way 테스트에서 5% 앞섰습니다. PN55와 비교했을 때, Arc B390은 Radeon 860M의 Time Spy 그래픽 점수보다 2.5배, Fire Strike 그래픽에서 2.4배, Wild Life에서 2.5배, Solar Bay에서 2.2배, Port Royal에서 3배 높은 점수를 기록했습니다.
QN10의 Adreno GPU 성능은 ASUS 시스템 두 대 사이에 위치합니다. NUC는 Fire Strike 그래픽 테스트에서 67%, Time Spy 그래픽 테스트에서 97%, Port Royal 테스트에서 2.8배 앞서며, NUC 14 Pro의 구형 Arc GPU는 PN55와 비슷한 수준입니다. CPU 하위 점수에서도 NUC가 우세합니다. Fire Strike 물리 테스트 점수는 30,934점으로 Yoga Mini보다 15% 높으며 그룹 내 최고 점수입니다. Time Spy CPU 점수는 15,082점으로 Yoga Mini보다 14% 높고 PN55보다 37% 높습니다.
Steel Nomad는 1,628, Speed Way는 925로 여전히 외장 그래픽 카드와는 거리가 멀기 때문에, 이 시스템은 최신 게임을 설정을 낮춰서 1080p 해상도로 플레이할 수 있는 수준입니다. Night Raid는 49,434, Wild Life는 44,129로, 비교적 구형이고 사양이 낮은 게임들이 원활하게 실행되는 것을 보여줍니다.
SPECviewperf 15
SPECviewperf 15는 전문가용 그래픽 성능 측정의 업계 표준입니다. 3ds Max, Blender, CATIA, Creo, Maya, Siemens NX, SolidWorks, Unreal Engine, Enscape 등의 소프트웨어와 에너지 및 의료 시각화 뷰셋에서 캡처한 워크로드를 재생하고 각 워크로드의 초당 프레임 수를 보고합니다. 결과는 동일한 해상도에서 실행한 결과와만 비교할 수 있습니다.
저희는 두 ASUS 시스템 모두 4K 해상도에서 테스트를 진행했는데, 이는 Yoga Mini에 사용했던 1080p 해상도보다 부하가 더 크기 때문에 Yoga Mini는 이 표에 포함되지 않았으며, 이 수치는 Yoga Mini 리뷰와 비교해서는 안 됩니다.
| SPECviewperf 15 (4K, 높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 프로 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 |
|---|---|---|
| 3dsmax-08 | 11.87 | 10.25 |
| 블렌더-01 | 12.33 | 6.91 |
| 카티아-07 | 8.25 | 9.07 |
| 크레오-04 | 24.55 | 25.68 |
| 에너지-04 | 6.30 | 9.06 |
| 인스케이프-01 | 4.03 | DNF |
| 마야-07 | 33.90 | 18.29 |
| 의료-04 | 9.72 | 16.40 |
| snx-05 | 42.68 | 36.84 |
| 솔리드웍스-08 | 19.69 | 15.95 |
| 언리얼 엔진-01 | 30.62 | 15.95 |
4K 해상도에서 Arc B390은 DCC 및 게임 엔진 뷰셋에서 Radeon 860M을 가장 큰 차이로 앞섭니다. maya-07에서는 초당 33.90프레임 대 18.29프레임, unreal_engine-01에서는 초당 30.62프레임 대 15.95프레임, blender-01에서는 초당 12.33프레임 대 6.91프레임으로 모두 78%에서 92%까지 앞섭니다. CAD 뷰셋에서는 차이가 크지 않아 NUC가 solidworks-08에서 23%, snx-05에서 16% 앞서고, PN55는 creo-04와 catia-07에서 약간 앞섭니다.
PN55는 medical-04와 energy-04 두 가지 볼륨 뷰셋에서 큰 차이로 우위를 점했습니다. medical-04에서는 16.40 대 9.72, energy-04에서는 9.06 대 6.30을 기록했는데, 이 두 가지는 메모리 대역폭을 많이 사용하는 워크로드이며, AMD 제품은 y-cruncher에서도 우위를 보였습니다. enscape-01 뷰셋에서는 PN55의 점수가 나오지 않았습니다. 4K 해상도에서는 이러한 수치들이 CAD 워크스테이션으로서의 성능을 제대로 보여주지 못합니다. 하지만 Yoga Mini가 maya-07에서 80.28을 기록한 1080p 해상도에서는 동일한 GPU를 사용하더라도 가벼운 뷰포트 시스템으로는 충분히 활용 가능합니다.
SPEC워크스테이션 4
SPECworkstation 4는 당사 테스트 제품군 중 가장 광범위한 테스트입니다. 전문 애플리케이션에서 추출한 50개 이상의 워크로드를 실행하고, CPU, 그래픽, 가속기, 스토리지에 대한 하드웨어 하위 시스템 점수와 AI 및 머신 러닝, 에너지, 금융 서비스, 생명 과학, 미디어 및 엔터테인먼트, 제품 설계, 생산성 및 개발에 대한 산업별 점수를 산출합니다. 각 점수는 기준 워크스테이션 대비 비율로 표시됩니다. NUC 16 Pro와 PN55는 23개 워크로드를 모두 완료했습니다. Yoga Mini는 Octave 워크로드에서 실패하여 CPU 하위 시스템 및 생산성/개발 점수를 산출하지 못했습니다.
| SPEC워크스테이션 4 (SPEC 비율, 높을수록 좋음) | ASUS NUC 16 프로 | 레노버 요가 미니 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 |
|---|---|---|---|
| 하드웨어 서브시스템 | |||
| CPU | 1.42 | DNF | 1.08 |
| 그래픽 업로드 | 1.80 | 1.60 | 2.04 |
| 가속 자 | 2.37 | 2.25 | 1.96 |
| 스토리지 | 1.97 | 1.11 | 1.06 |
| 업종 | |||
| AI 및 머신 러닝 | 1.52 | 1.44 | 1.29 |
| 에너지 | 1.52 | 1.34 | 1.17 |
| 금융 서비스 | 1.12 | 1.01 | 1.03 |
| 생명과학 | 1.71 | 1.42 | 1.29 |
| 미디어 및 엔터테인먼트 | 1.67 | 1.40 | 1.30 |
| 제품 디자인 | 1.81 | 1.52 | 1.32 |
| 생산성 및 개발 | 1.25 | DNF | 1.00 |
NUC 16 Pro는 Yoga Mini와 공통으로 측정되는 모든 항목에서 앞섭니다. 그래픽 점수는 1.80 대 1.60, 가속기 점수는 2.37 대 2.25, 스토리지 점수는 1.97 대 1.11로, Gen5 드라이브가 주요 차이점입니다. 각 분야별 성능 차이는 AI 및 머신러닝에서 6%, 생명과학, 미디어 및 엔터테인먼트, 제품 디자인에서 19~20%에 이르며, 이는 지속적인 멀티코어 작업 부하를 나타냅니다. CPU 서브시스템 점수는 1.42로 PN55의 1.08보다 31% 높습니다.
PN55는 Viewport Graphics 워크로드에서 2.04점을 기록하며 NUC의 1.80점을 앞섰고, 금융 서비스 부문에서는 Yoga Mini와 몇 점 차이로 근접했습니다. 하지만 다른 모든 워크로드에서는 NUC가 AMD 시스템보다 10%에서 35% 앞섰습니다. OpenFOAM 워크로드에서는 NUC가 7.93, PN55가 4.93의 비율을 기록했는데, 이는 두 시스템 모두에서 다른 모든 워크로드보다 훨씬 높은 수치입니다. 이는 SPEC 레퍼런스 시스템과의 비교에서 나타나는 워크로드의 특성으로 해석되며, 가중치를 부여하지는 않을 것입니다.
스토리지 성능
스토리지 성능은 두 가지 방식으로 측정합니다. 첫 번째는 3DMark 스토리지 벤치마크로, 게임 로딩, 설치, 저장 및 녹화 시 발생하는 트래픽 흐름을 재현하여 일상적인 사용 환경에서 발생하는 다양한 트래픽에 대한 단일 점수를 산출합니다. 두 번째는 Blackmagic Disk Speed Test로, 최대 읽기 및 쓰기 처리량을 메가바이트/초 단위로 표시하는 간단한 순차 테스트입니다. NUC 16 Pro는 PCIe 5.0 슬롯에 1TB 용량의 Samsung PM9E1(Gen5) 드라이브를 탑재하고 있으며, 이는 Gen4 드라이브가 일반적인 제품군에서 주목할 만한 제품입니다.
| 스토리지 | ASUS NUC 16 프로 | 레노버 요가 미니 | ASUS 엑스퍼트센터 PN55 | ASUS NUC 14 프로 | ASUS Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|---|
| 3DMark 저장소 | 3,391 | 2,540 | 2,471 | 1,887 | 2,393 |
| 블랙매직 쓰기 속도(MB/s) | 9,863.2 | 5,151.1 | 4,518.4 | N/A | N/A |
| 블랙매직 읽기 속도(MB/s) | 9,505.2 | 5,276.6 | 4,903.6 | N/A | N/A |
PM9E1은 3DMark Storage에서 3,391점을 기록하며 Yoga Mini의 KIOXIA Gen4 드라이브보다 34%, PN55의 Micron 2500보다 37%, NUC 14 Pro보다 80% 높은 성능을 보여주었습니다. 순차 처리 속도만 봐도 세대 차이가 확연히 드러납니다. 쓰기 속도는 9,863MB/s, 읽기 속도는 9,505MB/s로 Yoga Mini의 5,151MB/s, 5,277MB/s와 PN55의 4,518MB/s, 4,904MB/s를 크게 앞섭니다. 즉, NUC의 드라이브는 Gen4 시스템보다 대용량 파일을 약 두 배 빠른 속도로 처리합니다. 3DMark 트레이스 평균 속도 또한 52마이크로초에서 570MB/s를 기록하며, 73마이크로초에서 425MB/s를 기록한 PN55를 능가합니다.
맺음말
ASUS NUC 16 Pro는 Yoga Mini가 제기했던 질문에 대한 해답을 제시합니다. 동일한 Core Ultra X7 358H 프로세서와 Arc B390 메인보드, 65W cTDP, 150W 파워 서플라이, 그리고 5x4 섀시에 최적화된 쿨링 팬을 탑재하고도 멀티코어 및 지속 시간 테스트에서 Yoga Mini보다 5~15% 향상된 성능을 보여줍니다. 여기에 두 배로 늘어난 메모리와 Gen5 하드 드라이브가 더해졌죠. Geekbench 멀티코어 테스트에서는 18,388점으로 9% 앞섰고, Cinebench 멀티스레드 테스트에서는 4,741점으로 6% 앞섰으며 (9.34배의 스케일링 효과), 3DMark CPU 프로파일에서는 최대 스레드 사용 시 15%, Blender Junkshop 장면 테스트에서는 GPU 사용 시 26% 앞섰습니다. 그 외 모든 그래픽 테스트에서는 성능 차이가 5% 이내로 나타났습니다.
ASUS의 PN55 와 비교했을 때 , NUC의 성능 차이는 놀라울 정도로 큽니다. Ryzen AI 7 450은 y-cruncher 테스트에서 모든 행에서 우위를 점하고 7-Zip에서도 PN5.5와 대등한 성능을 보이며, CPU 프로파일 테스트에서도 NUC의 NPU가 정수 정밀도로 실행되는 Procyon 컴퓨터 비전 테스트에서 더 높은 점수를 기록했습니다. 하지만 GPU 관련 테스트에서는 NUC가 2배 이상 빠른 성능을 보였습니다. Time Spy 그래픽 테스트는 2.5배, LuxMark는 1.8배에서 2배, Blender GPU 테스트는 55배에서 6배, Stable Diffusion 1.5는 3배에서 4배 더 빨랐습니다. 또한 로컬 LLM 테스트에서 첫 번째 토큰을 받는 데 걸리는 시간은 0.3초로, PN55가 6초에서 14초가 걸리는 것과 비교하면 NUC가 훨씬 빠릅니다.
단점으로는 헤드폰 잭이 없고, LPDDR5X 구성에서 메모리가 납땜되어 있다는 점, 그리고 B&H에서 32GB 및 1TB Gen4 시스템이 2,699달러에 판매된다는 점을 들 수 있습니다. 이 가격은 데스크톱 성능을 고려했을 때 상당히 높은 수준입니다. 저희가 테스트한 64GB 구성은 아직 미국에서 판매되지 않고 있습니다. 스냅드래곤 기반의 Ascent QN10은 이 크기에서 여전히 CPU 처리량 면에서 최고의 선택이며, Geekbench 멀티코어 테스트에서 31%, Blender CPU 테스트에서 43% 더 높은 성능을 보여주며 Arm 기반 작업에 적합합니다.
듀얼 2.5GbE, 두 개의 M.2 슬롯, Gen5 SSD, 미니 PC급 최강의 통합 GPU를 원하고 3년 보증 및 VESA 브래킷이 기본 제공되는 NUC 16 Pro는 비즈니스 환경이나 엣지 데스크에 적합한, 저희가 테스트한 358H 시스템 중 가장 완벽한 제품이며, 칩의 성능을 최대한으로 끌어내는 제품입니다.
순위표: ASUS NUC 16 Pro는 저희 최고의 미니 PC 순위표에서 종합 1위를 차지했습니다.
아마존