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原子俠X7 Ti迷你主機(jī)評(píng)測(cè):豪華三網(wǎng)卡七USB 靈動(dòng)屏還能當(dāng)時(shí)鐘擺件

發(fā)布時(shí)間:2024-05-20 16:30:18 來源: 152102

一、前言:迷你主機(jī)也用上AI 處理器/外圍擴(kuò)展給出十足誠意

要說最合適辦公的PC是什么,在我看來非迷你主機(jī)莫屬,小巧的體積、適中的性能、豐富的接口和擴(kuò)展,可滿足辦公時(shí)的大部分需求了。

這也得益于Intel/AMD“神仙打架”,移動(dòng)端處理器迅速迭代,性能不再羸弱,功耗發(fā)熱控制得當(dāng),才讓迷你主機(jī)這個(gè)以往的稀有品類,進(jìn)入了大眾的視線。

尤其今年可稱得上是“AI元年”,無論是筆記本、手機(jī),還是智能家居等設(shè)備,多多少少都會(huì)和AI搭上關(guān)系。

迷你主機(jī)也是如此,比如我們快科技最新拿到的原子俠X7 Ti,就搭載了Intel全新架構(gòu)的頂級(jí)AI處理器——酷睿Ultra 9 185H。

 

原子俠(AtomMan)這個(gè)品牌很多同學(xué)可能是頭一次聽說,它其實(shí)就是近兩年再迷你機(jī)行業(yè)大放異彩的銘凡(Minisfroum)的兄弟品牌,定位更高端,產(chǎn)品設(shè)計(jì)、規(guī)格、性能等都會(huì)高一個(gè)檔次。

酷睿Ultra處理器此前我們也體驗(yàn)了多次,不過都是筆記本,用在迷你主機(jī)上,對(duì)我們來說還是第一次,而且是最高端的酷睿Ultra 9。

酷睿Ultra系列采用了全新的Intel 4制造工藝和封裝技術(shù)、全新的分離式模塊化架構(gòu)、全新的CPU架構(gòu)與3D高性能混合架構(gòu)、全新的銳炫GPU核顯、全新的NPU AI引擎,可以說是Intel第一顆微處理器4004 1971年誕生以來,變革最大的一代。

得益于全新的分離式模塊化架構(gòu),它在工作時(shí)只需啟用對(duì)應(yīng)的模塊即可,保證性能的同時(shí),也讓Intel擺脫了續(xù)航差的“帽子”(雖然迷你主機(jī)不需要續(xù)航),業(yè)內(nèi)人士對(duì)其的工藝的評(píng)價(jià)就是兩個(gè)字:“豪橫”。

原子俠X7 Ti搭載的這款全新酷睿Ultra 9 185H,規(guī)格為6個(gè)性能核心P-Core+8個(gè)能效核心E-Core+2個(gè)超低功耗核心LP-Core組成,總計(jì)16核心22線程、24MB三級(jí)緩存,原子俠將功耗解鎖至65W。

它集成的GPU更是不俗,采用了桌面端的Arc銳炫同款架構(gòu),在圖形這一塊也“翻身”拿下了市面上最強(qiáng)核顯,告別了以往Intel處理器只能“亮機(jī)”的印象。

當(dāng)然,最核心的還是AI,全新的NPU AI獨(dú)立引擎,可在本地運(yùn)行一些持續(xù)性低負(fù)載,有利于大大降低功耗。

除了性能亮眼的表現(xiàn),原子俠X7 Ti也是市面上首款搭載了“靈動(dòng)觸摸屏”的AI迷你機(jī),玩法眾多,而且擴(kuò)展方面都給足了誠意:滿血雙USB-4、Wi-Fi 7、雙5G RJ45網(wǎng)口、原生OCulink、雙M.2 SSD插槽、雙DDR5內(nèi)存插槽等等。

接下來,我們來看看這款原子俠X7 Ti會(huì)有什么樣的表現(xiàn)。

 

二、外觀:搭載的4英寸“靈動(dòng)屏”可觸控操作 能橫放也可豎放

 

原子俠X7 Ti迷你主機(jī)本體,正面配有4英寸480P的屏幕,官方將其命名為“靈動(dòng)屏”,可進(jìn)行觸控操作。

屏幕除了系統(tǒng)監(jiān)控外,還可以進(jìn)行性能調(diào)節(jié)、時(shí)間顯示和個(gè)性化主題切換,這也是行業(yè)內(nèi)首款搭載了4英寸觸控大屏的迷你主機(jī)。

雖然搭載了屏幕,但并未因此變得更厚,145×145×48.6mm的尺寸與一般迷你主機(jī)相當(dāng)。

 

底部是進(jìn)風(fēng)口,四邊的腳墊增加了D面與桌面之間的縫隙,保證原子俠X7 Ti在運(yùn)作時(shí)能夠正常換氣。

中間其實(shí)是兩個(gè)支架插孔。

 

配合立式支架,可將原子俠X7 Ti豎立起來,進(jìn)一步減少桌面占用空間。

值得一提,屏幕上方還有支持 Windows Hello的相機(jī)、搭配雙數(shù)字麥克風(fēng),在視頻會(huì)議中能夠提供極為出色的體驗(yàn)。

 

豎立狀態(tài)下的頂部有電源鍵、相機(jī)物理開關(guān)、SD卡槽。

 

左側(cè)分別是電源供電口、USB-A 3.2 Gen1、USB 2.0、HDMI 2.1、DP 2.0、2個(gè)5G有線網(wǎng)口、USB 4、原生OCulink接口。

 

右側(cè)分別是2個(gè)USB-A 3.2 Gen2、USB4、3.5mm耳機(jī)孔。

 

包裝內(nèi)附帶的DC 19V電源適配器。

 

 

原子俠X7 Ti搭載的Cold Wave 散熱系統(tǒng),采用了獨(dú)家專利技術(shù)的緊湊型相變散熱模組,搭配大口徑靜音散熱風(fēng)扇和3根散熱銅管,保證設(shè)備可穩(wěn)定65W釋放,發(fā)揮出這款設(shè)備應(yīng)有的潛力。

在拆掉內(nèi)存的散熱片和SSD的散熱盔甲后,可看到SO-DIMM內(nèi)存、SSD均可更換。

存最大容量可支持到96GB;NVMe SSD除了自帶的2282尺寸,還可以額外安裝一根2230尺寸的SSD,均支持PCIe 4.0速率。

靈動(dòng)屏更多細(xì)節(jié):

 

 

 

 

三、AI測(cè)試:只需55秒即可生成一張圖 生成文字內(nèi)容也很迅速

1、AI Computer Vision Benchmark

近期UL Procyon套件加入了AI相關(guān)測(cè)試,該測(cè)試套件支持Microsoft Windows ML、Intel OpenVINO、Qulcomm SNPE、NVIDIA Tensorrt。

也就是說,它支持主流的AMD、Intel、NVIDIA、驍龍等處理器、GPU等設(shè)備,并給出非常直觀的分?jǐn)?shù),便于對(duì)比不同平臺(tái)之間的AI性能表現(xiàn)。

在這部分我們就主要測(cè)試用于AI推理的AI Computer Vision Benchmark,和基于Stable Diffusion的AI Image Generation Benchmark。

 

在AI Computer Vision Benchmark測(cè)試中,通過NPU配合Intel AI Boost進(jìn)行float16精度測(cè)試,最終給出了215的分?jǐn)?shù)。

其中MobileNet V3平均推理時(shí)間為1.14ms,中位推理時(shí)間1.157ms,總推理次數(shù)131313;

ResNet 50平均推理時(shí)間為4.78ms,中位推理時(shí)間4.905ms,總推理次數(shù)34379;

Inception V4平均推理時(shí)間為14.881ms,中位推理時(shí)間14.850ms,總推理次數(shù)11123;

DeepLab V3平均推理時(shí)間為58.7ms,中位推理時(shí)間59.124ms,總推理次數(shù)2859;

YOLO V3平均推理時(shí)間為26.978ms,中位推理時(shí)間27.011ms,總推理次數(shù)6057;

Real-ESRGAN平均推理時(shí)間為1195.72ms,中位推理時(shí)間1108.643ms,總推理次數(shù)151;

2、AI Image Generation Benchmark

 

該測(cè)試比較考驗(yàn)GPU的AI智能推理表現(xiàn),可根據(jù)設(shè)備選擇Stable Diffusion 1.5 (FP16)、Stable Diffusion XL(FP16)兩項(xiàng)測(cè)試。

在本測(cè)試我們選擇的是Stable Diffusion 1.5(FP16),在測(cè)試中會(huì)創(chuàng)建16幅分辨率為512×512的圖像,每批次4幅。

最終給出94的分?jǐn)?shù),UNET(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu))速度在1.55it/s左右,每張圖像生成速度約66秒。

3、Stable Diffusion

 

如果想單獨(dú)使用,Intel通過OpenVINO方案,對(duì)Stable Diffusion提供了支持,可以配合CPU或GPU也能進(jìn)行“煉丹”。

測(cè)試條件以太空大戰(zhàn)為關(guān)鍵字,采樣方法為Euler a,分辨率為512×512、迭代步數(shù)20。

在開啟OpenVINO后,通過GPU渲染配合Intel AI Boost,生圖速度為1.57it/s,只需要55秒就生成了一張圖片。

4、英特爾大語言模型

為了讓本地也能夠運(yùn)行大語言模型,Intel構(gòu)建了BigDL-LLM庫,通過各種各樣的大語言模型進(jìn)行優(yōu)化和支持,從而讓搭載16GB內(nèi)存的Intel酷睿處理器以上的筆記本上,也能運(yùn)行參數(shù)量高達(dá)200億的大語言模型。

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