一、前言:迷你主機也用上AI 處理器/外圍擴展給出十足誠意
要說最合適辦公的PC是什么,在我看來非迷你主機莫屬,小巧的體積、適中的性能、豐富的接口和擴展,可滿足辦公時的大部分需求了。
這也得益于Intel/AMD“神仙打架”,移動端處理器迅速迭代,性能不再羸弱,功耗發熱控制得當,才讓迷你主機這個以往的稀有品類,進入了大眾的視線。
尤其今年可稱得上是“AI元年”,無論是筆記本、手機,還是智能家居等設備,多多少少都會和AI搭上關系。
迷你主機也是如此,比如我們快科技最新拿到的原子俠X7 Ti,就搭載了Intel全新架構的頂級AI處理器——酷睿Ultra 9 185H。
![原子俠X7 Ti迷你主機評測:豪華三網卡七USB 靈動屏還能當時鐘擺件](http://www.1jiwang.com/uploads/image/2024/0520/16310143640.png)
原子俠(AtomMan)這個品牌很多同學可能是頭一次聽說,它其實就是近兩年再迷你機行業大放異彩的銘凡(Minisfroum)的兄弟品牌,定位更高端,產品設計、規格、性能等都會高一個檔次。
酷睿Ultra處理器此前我們也體驗了多次,不過都是筆記本,用在迷你主機上,對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、全新的分離式模塊化架構、全新的CPU架構與3D高性能混合架構、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,它在工作時只需啟用對應的模塊即可,保證性能的同時,也讓Intel擺脫了續航差的“帽子”(雖然迷你主機不需要續航),業內人士對其的工藝的評價就是兩個字:“豪橫”。
原子俠X7 Ti搭載的這款全新酷睿Ultra 9 185H,規格為6個性能核心P-Core+8個能效核心E-Core+2個超低功耗核心LP-Core組成,總計16核心22線程、24MB三級緩存,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,在圖形這一塊也“翻身”拿下了市面上最強核顯,告別了以往Intel處理器只能“亮機”的印象。
當然,最核心的還是AI,全新的NPU AI獨立引擎,可在本地運行一些持續性低負載,有利于大大降低功耗。
除了性能亮眼的表現,原子俠X7 Ti也是市面上首款搭載了“靈動觸摸屏”的AI迷你機,玩法眾多,而且擴展方面都給足了誠意:滿血雙USB-4、Wi-Fi 7、雙5G RJ45網口、原生OCulink、雙M.2 SSD插槽、雙DDR5內存插槽等等。
接下來,我們來看看這款原子俠X7 Ti會有什么樣的表現。
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二、外觀:搭載的4英寸“靈動屏”可觸控操作 能橫放也可豎放
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原子俠X7 Ti迷你主機本體,正面配有4英寸480P的屏幕,官方將其命名為“靈動屏”,可進行觸控操作。
屏幕除了系統監控外,還可以進行性能調節、時間顯示和個性化主題切換,這也是行業內首款搭載了4英寸觸控大屏的迷你主機。
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相當。
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底部是進風口,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在運作時能夠正常換氣。
中間其實是兩個支架插孔。
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配合立式支架,可將原子俠X7 Ti豎立起來,進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、搭配雙數字麥克風,在視頻會議中能夠提供極為出色的體驗。
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豎立狀態下的頂部有電源鍵、相機物理開關、SD卡槽。
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左側分別是電源供電口、USB-A 3.2 Gen1、USB 2.0、HDMI 2.1、DP 2.0、2個5G有線網口、USB 4、原生OCulink接口。
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右側分別是2個USB-A 3.2 Gen2、USB4、3.5mm耳機孔。
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包裝內附帶的DC 19V電源適配器。
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原子俠X7 Ti搭載的Cold Wave 散熱系統,采用了獨家專利技術的緊湊型相變散熱模組,搭配大口徑靜音散熱風扇和3根散熱銅管,保證設備可穩定65W釋放,發揮出這款設備應有的潛力。
在拆掉內存的散熱片和SSD的散熱盔甲后,可看到SO-DIMM內存、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。
靈動屏更多細節:
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三、AI測試:只需55秒即可生成一張圖 生成文字內容也很迅速
1、AI Computer Vision Benchmark
近期UL Procyon套件加入了AI相關測試,該測試套件支持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等設備,并給出非常直觀的分數,便于對比不同平臺之間的AI性能表現。
在這部分我們就主要測試用于AI推理的AI Computer Vision Benchmark,和基于Stable Diffusion的AI Image Generation Benchmark。
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在AI Computer Vision Benchmark測試中,通過NPU配合Intel AI Boost進行float16精度測試,最終給出了215的分數。
其中MobileNet V3平均推理時間為1.14ms,中位推理時間1.157ms,總推理次數131313;
ResNet 50平均推理時間為4.78ms,中位推理時間4.905ms,總推理次數34379;
Inception V4平均推理時間為14.881ms,中位推理時間14.850ms,總推理次數11123;
DeepLab V3平均推理時間為58.7ms,中位推理時間59.124ms,總推理次數2859;
YOLO V3平均推理時間為26.978ms,中位推理時間27.011ms,總推理次數6057;
Real-ESRGAN平均推理時間為1195.72ms,中位推理時間1108.643ms,總推理次數151;
2、AI Image Generation Benchmark
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該測試比較考驗GPU的AI智能推理表現,可根據設備選擇Stable Diffusion 1.5 (FP16)、Stable Diffusion XL(FP16)兩項測試。
在本測試我們選擇的是Stable Diffusion 1.5(FP16),在測試中會創建16幅分辨率為512×512的圖像,每批次4幅。
最終給出94的分數,UNET(神經網絡架構)速度在1.55it/s左右,每張圖像生成速度約66秒。
3、Stable Diffusion
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如果想單獨使用,Intel通過OpenVINO方案,對Stable Diffusion提供了支持,可以配合CPU或GPU也能進行“煉丹”。
測試條件以太空大戰為關鍵字,采樣方法為Euler a,分辨率為512×512、迭代步數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行大語言模型,Intel構建了BigDL-LLM庫,通過各種各樣的大語言模型進行優化和支持,從而讓搭載16GB內存的Intel酷睿處理器以上的筆記本上,也能運行參數量高達200億的大語言模型。
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