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原子侠X7 Ti迷你主机评测:豪华三网卡七USB 灵动屏还能当时钟摆件

发布时间:2024-05-20 16:30:18来源: 152102

一、前言:迷你主机也用上AI 处理器/外围扩展给出十足诚意

要说最合适办公的PC是什么,在我看来非迷你主机莫属,小巧的体积、适中的性能、丰富的接口和扩展,可满足办公时的大部分需求了。

这也得益于Intel/AMD“神仙打架”,移动端处理器迅速迭代,性能不再羸弱,功耗发热控制得当,才让迷你主机这个以往的稀有品类,进入了大众的视线。

尤其今年可称得上是“AI元年”,无论是笔记本、手机,还是智能家居等设备,多多少少都会和AI搭上关系。

迷你主机也是如此,比如我们快科技最新拿到的原子侠X7 Ti,就搭载了Intel全新架构的顶级AI处理器——酷睿Ultra 9 185H。

 

原子侠(AtomMan)这个品牌很多同学可能是头一次听说,它其实就是近两年再迷你机行业大放异彩的铭凡(Minisfroum)的兄弟品牌,定位更高端,产品设计、规格、性能等都会高一个档次。

酷睿Ultra处理器此前我们也体验了多次,不过都是笔记本,用在迷你主机上,对我们来说还是第一次,而且是最高端的酷睿Ultra 9。

酷睿Ultra系列采用了全新的Intel 4制造工艺和封装技术、全新的分离式模块化架构、全新的CPU架构与3D高性能混合架构、全新的锐炫GPU核显、全新的NPU AI引擎,可以说是Intel第一颗微处理器4004 1971年诞生以来,变革最大的一代。

得益于全新的分离式模块化架构,它在工作时只需启用对应的模块即可,保证性能的同时,也让Intel摆脱了续航差的“帽子”(虽然迷你主机不需要续航),业内人士对其的工艺的评价就是两个字:“豪横”。

原子侠X7 Ti搭载的这款全新酷睿Ultra 9 185H,规格为6个性能核心P-Core+8个能效核心E-Core+2个超低功耗核心LP-Core组成,总计16核心22线程、24MB三级缓存,原子侠将功耗解锁至65W。

它集成的GPU更是不俗,采用了桌面端的Arc锐炫同款架构,在图形这一块也“翻身”拿下了市面上最强核显,告别了以往Intel处理器只能“亮机”的印象。

当然,最核心的还是AI,全新的NPU AI独立引擎,可在本地运行一些持续性低负载,有利于大大降低功耗。

除了性能亮眼的表现,原子侠X7 Ti也是市面上首款搭载了“灵动触摸屏”的AI迷你机,玩法众多,而且扩展方面都给足了诚意:满血双USB-4、Wi-Fi 7、双5G RJ45网口、原生OCulink、双M.2 SSD插槽、双DDR5内存插槽等等。

接下来,我们来看看这款原子侠X7 Ti会有什么样的表现。

 

二、外观:搭载的4英寸“灵动屏”可触控操作 能横放也可竖放

 

原子侠X7 Ti迷你主机本体,正面配有4英寸480P的屏幕,官方将其命名为“灵动屏”,可进行触控操作。

屏幕除了系统监控外,还可以进行性能调节、时间显示和个性化主题切换,这也是行业内首款搭载了4英寸触控大屏的迷你主机。

虽然搭载了屏幕,但并未因此变得更厚,145×145×48.6mm的尺寸与一般迷你主机相当。

 

底部是进风口,四边的脚垫增加了D面与桌面之间的缝隙,保证原子侠X7 Ti在运作时能够正常换气。

中间其实是两个支架插孔。

 

配合立式支架,可将原子侠X7 Ti竖立起来,进一步减少桌面占用空间。

值得一提,屏幕上方还有支持 Windows Hello的相机、搭配双数字麦克风,在视频会议中能够提供极为出色的体验。

 

竖立状态下的顶部有电源键、相机物理开关、SD卡槽。

 

左侧分别是电源供电口、USB-A 3.2 Gen1、USB 2.0、HDMI 2.1、DP 2.0、2个5G有线网口、USB 4、原生OCulink接口。

 

右侧分别是2个USB-A 3.2 Gen2、USB4、3.5mm耳机孔。

 

包装内附带的DC 19V电源适配器。

 

 

原子侠X7 Ti搭载的Cold Wave 散热系统,采用了独家专利技术的紧凑型相变散热模组,搭配大口径静音散热风扇和3根散热铜管,保证设备可稳定65W释放,发挥出这款设备应有的潜力。

在拆掉内存的散热片和SSD的散热盔甲后,可看到SO-DIMM内存、SSD均可更换。

存最大容量可支持到96GB;NVMe SSD除了自带的2282尺寸,还可以额外安装一根2230尺寸的SSD,均支持PCIe 4.0速率。

灵动屏更多细节:

 

 

 

 

三、AI测试:只需55秒即可生成一张图 生成文字内容也很迅速

1、AI Computer Vision Benchmark

近期UL Procyon套件加入了AI相关测试,该测试套件支持Microsoft Windows ML、Intel OpenVINO、Qulcomm SNPE、NVIDIA Tensorrt。

也就是说,它支持主流的AMD、Intel、NVIDIA、骁龙等处理器、GPU等设备,并给出非常直观的分数,便于对比不同平台之间的AI性能表现。

在这部分我们就主要测试用于AI推理的AI Computer Vision Benchmark,和基于Stable Diffusion的AI Image Generation Benchmark。

 

在AI Computer Vision Benchmark测试中,通过NPU配合Intel AI Boost进行float16精度测试,最终给出了215的分数。

其中MobileNet V3平均推理时间为1.14ms,中位推理时间1.157ms,总推理次数131313;

ResNet 50平均推理时间为4.78ms,中位推理时间4.905ms,总推理次数34379;

Inception V4平均推理时间为14.881ms,中位推理时间14.850ms,总推理次数11123;

DeepLab V3平均推理时间为58.7ms,中位推理时间59.124ms,总推理次数2859;

YOLO V3平均推理时间为26.978ms,中位推理时间27.011ms,总推理次数6057;

Real-ESRGAN平均推理时间为1195.72ms,中位推理时间1108.643ms,总推理次数151;

2、AI Image Generation Benchmark

 

该测试比较考验GPU的AI智能推理表现,可根据设备选择Stable Diffusion 1.5 (FP16)、Stable Diffusion XL(FP16)两项测试。

在本测试我们选择的是Stable Diffusion 1.5(FP16),在测试中会创建16幅分辨率为512×512的图像,每批次4幅。

最终给出94的分数,UNET(神经网络架构)速度在1.55it/s左右,每张图像生成速度约66秒。

3、Stable Diffusion

 

如果想单独使用,Intel通过OpenVINO方案,对Stable Diffusion提供了支持,可以配合CPU或GPU也能进行“炼丹”。

测试条件以太空大战为关键字,采样方法为Euler a,分辨率为512×512、迭代步数20。

在开启OpenVINO后,通过GPU渲染配合Intel AI Boost,生图速度为1.57it/s,只需要55秒就生成了一张图片。

4、英特尔大语言模型

为了让本地也能够运行大语言模型,Intel构建了BigDL-LLM库,通过各种各样的大语言模型进行优化和支持,从而让搭载16GB内存的Intel酷睿处理器以上的笔记本上,也能运行参数量高达200亿的大语言模型。

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