赶快入手12代酷睿,畅享性能飞升体验! Acer掠夺者战斧300笔记本评测

简介: 在这个社会全面数字化转型的时代,人们对于计算机算力的需求越来越大,对于日常使用的主力办公笔记本也是要求越来越全面,尤其像笔者这样的编程一族,今年一季度酷睿12代系列处理器的推出,堪称是我们程序员+游戏党的福音。


在这个社会全面数字化转型的时代,人们对于计算机算力的需求越来越大,对于日常使用的主力办公笔记本也是要求越来越全面,尤其像笔者这样的编程一族,今年一季度酷睿12代系列处理器的推出,堪称是我们程序员+游戏党的福音。

编辑切换为居中

添加图片注释,不超过 140 字(可选)



12代酷睿采用10nm进程,全面应用了Alder Lake架构,并首次在X86平台上引入大小核设计,支持最新的DDR5内存以及PCIe 5.0。酷睿12代处理器最吸引笔者的特性在于兼顾了办公、编程与娱乐三方面的需求,因此笔者选择入手了首发12代I7的Acer掠夺者战斧300,使用过程中的确有惊喜。

和之前的处理器相比酷睿12代绝不是一次简单的升级,酷睿12代采用大小核设计,其小核拥有5000个条目的分支目标缓存区,实现更准确的分支预测;并将指令缓存扩冲到64K;簇乱序执行解码器,可在保持能效的同时,每周期解码多达6条指令,并支持AVX指令集。

大核的升级则更加明显,指令解码器由4个增至6个,发射宽度由6µop增加到8µop,分配由5路增至6路,执行端口由10个增至12个,提高了分支预测准确度。

下面分享一下Acer掠夺者战斧300游戏笔记本电脑的评测过程,和大家详细聊聊使用感受。

强悍性能

性能强悍可以说是我选择酷睿12代I7的最大理由,由于编程本身是极消耗脑力的,如果随便写点代码,运行一下都会很卡的话,就会特别影响编程思路。不过在上了各种工具实测之后,我们可以从结果中看到,在性能方面酷睿12代I7的表现不是小好,而是大好。

评测结果表现优异:

CineBench R23的测试成绩,我们知道CineBench R23是一个比较有公信力测试工具,最大特点就是测试结果比较稳定, CineBench R23的评测中酷睿12代I7的得分如下:

CPU单核性能

编辑切换为居中

添加图片注释,不超过 140 字(可选)


CPU多核性能

编辑切换为居中

添加图片注释,不超过 140 字(可选)


我们知道以H编程结尾的CPU属于标准版本, 而以K结尾的CPU都是超频版本,因此I7-12700H与同为12代的K标CPU有所差距也属正常。不过对比11代的产品来说,同型号的成绩至少高了20%,而且也将AMD的线程撕裂者系列甩在身后,这种程度的提升真可谓是诚意满满了。



编辑

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

通过另一款老牌评测软件的CPU-Z的评测结果与CineBench类似,就不加赘述了。

编辑切换为居中

添加图片注释,不超过 140 字(可选)


二.编译性能评测:

我们程序员群体基本没办法考虑用MAC作为主力机型使用的,因为MAC笔记本不支持CUDA高性能计算框架,稍微大一点AI模型就完全没办法运行了,这也是笔者入手酷睿12代i7的主要理由。

由于编程软件的使用体验更偏向于主观感觉,因此这里笔者给大家分享一下实际使用中的感觉,在日常编程过程中笔者最常使用的软件就是Vscode了,这个对于I7-12700H来说可谓是毫无压力。

编辑切换为居中

添加图片注释,不超过 140 字(可选)


另外英特尔系的笔记本有一个最大的好处 就是可以安装Vmware Workstation运行Ubuntu或者Cent Os的虚拟机,让你随时拥有一个LINUX的开发环境。

编辑切换为居中

添加图片注释,不超过 140 字(可选)


I7-12700H在虚拟化方面的支持也堪称优秀,双开两个UBUNTU的虚拟机也是完全没有压力。

而且最令我欣慰的是,对于Sk-Learn、TensorFlow等AI框架的支持也非常棒,具体原因我们后面会详细聊,装好CUDA之后。简单的模型训练均可以秒级返回。

编辑切换为居中

添加图片注释,不超过 140 字(可选)


稳定可靠

像笔者这样的程序员加游戏发烧友,对于主力笔记本的最基本要求就是稳定性,因为性能问题最多是慢,忍忍就过去了,但是如果出现死锁甚至崩溃的问题,要么会使很多工作没有保存,要么会在游戏中痛失好局。从使用感受上讲,搭载I7-12700H的笔记本,真正做到了丝般顺滑,无论怎么折腾也不死机。下面从以下几个方面分享一下我的评测心得。

待机恢复:在测试中我不断给笔记本作着开关动作,中间的时间间隔也不固定,而该笔记本的恢复速度总是保持在2秒中之内即可完成,而且从来没有死锁现象。

多任务同时启动进行评测:当我同时打开Pycharm、Vmware虚拟机之后,系统的运行依旧能够保持平滑,使用当中连虚拟机都没死过。

最难能可贵的是,在同时打个多个进程时,I7-12700H各核心的调教也非常好,要不平均承担任务,通过AIDA64的监测结果如下:



编辑切换为居中

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

要不就关闭一些不用的小核

编辑切换为居中

添加图片注释,不超过 140 字(可选)


训练中小型AI模型时,运行WORD办公软件:笔者试着在训练一个小型的线性递归模型时,同时打开5个WORD文档,WORD表现依旧丝滑,完全没有不流畅的感觉。

在稳定性方面的表现也是Surface和Ipad根本做不到的,因为方便进行代码验证,还能随时拥有LINUX的环境,这些对于笔者这种技术博主来说,绝对堪称完美的待遇了。

从总体的使用感受来看,12代I7在稳定性方面几乎碾压同类的产品,堪称是用户主力机型上的定海神针。

极致体验

想挖掘笔记本的游戏体验,我们选择了《刺客信条7》、《最终幻想:起源》这两款大型单机游戏。

把1920×1080分辨率、画质效率均调整到最高。

编辑切换为居中

添加图片注释,不超过 140 字(可选)


并利用游戏加加查看游戏实际运行帧数。

《刺客信条7》


编辑切换为居中

添加图片注释,不超过 140 字(可选)




《最终幻想:起源》


编辑切换为居中

添加图片注释,不超过 140 字(可选)




可以看到刺客信条的运行帧数稳定在100以上,可以说是非常流畅了,而由于最终幻想有帧数的限制,因此帧数只能稳定在30左右,不过这丝毫也不影响实际的游戏体验,实际游戏中感觉很好。

绿色节能

在从事一般的编程及文字编程工作时,这台笔记本的功耗始终很低,这里不加赘述了。最为关键的是在运行如此大型的游戏时,CPU的功耗和温度还能始终保持在一个相对比较理想的位置,在我室温23度的情况下,连续玩1个小时的《刺客信条》 CPU温度也只短暂升到过90度,功耗也在打开TURBO模式时达到过100W,平均功耗也仅在30W左右。

编辑切换为居中

添加图片注释,不超过 140 字(可选)


最令笔者惊喜的是,在用该笔记本训练中大型AI模型如OPEN-AI的强化学习模型时,CPU的功耗也始终未超过50W,笔者完全可以在通勤过程中,完成一个中小型模型的训练工作。这在使用之前的机型时是不可想象的强大。

编辑切换为居中

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

12代I7的性能密码

12代I7之所以能在TensorFlow、Sk-learn等主流AI平台上取得如此好的成绩,关键在于英特尔的工程师们在适配主流AI平台时做出了极大的努力,特别针对AVX-512指令集进行了卓有成效的优化,比如英特尔对于TensorFlow的优化将ResNet的运行速度提升了10倍,谷歌已经宣布将从TensorFlow 2.5版本开始,将默认发行版指向英特尔优化版。而且在机器学习领域使用最多的开源框架Scikit-Learn方面,通过英特尔的优化工作,也让这个使用程度最广泛的机器学习框架获得了数十倍的提升,因此我们才能在运行Scikit-Learn的精典样例时完全感受不到卡顿。

而且12代I7的AI加速指令集VNNI也是加速的神器,VNNI针对int8数据类型进行了极致的计算加速,基于VNNI的优化腾讯实现了一个可以实时生成用户3D头像的模型,在仅牺牲精度1%的情况下,性能却大幅提升了4.23倍。此外英特尔和阿里云在Ice Lake上也针对自然语言处理的Transformer模型进行了深度优化,通过VNNI的加速实现了3倍的性能提升。因此在设计深度学习模型时使用int8数据类型的数据类型,并在英特尔的平台上训练将是用户不二的选择。

另外在高负载的情况下,各核心的良好负载均衡表现,也是12代I7的亮点之一,这主要得益于英特尔Thread Director软、硬结合的核心调度技术,英特尔在12代酷睿中集成了一个专用的MCU,用来监控当前处理器内核的运行情况,能够监测到每个线程的特征,比如它运行什么样的指令集、它的性能需求如何等等。在收集完信息之后,它会将收集到的信息反馈给操作系统,操作将会把这些信息与自己线程调度器相结合,判断是否应该将线程转移到别的核心上。如果与操作系统结合的好,那么一轮信息采集工作仅需要30微秒就能完成,而传统的调度器可能需要100多毫秒才能判断出结论。这一方面帮助CPU节约了能耗,另一方面也提升了CPU的执行效率。

12代酷睿在性能、稳定性、多核调度、能耗续航等方面做的都不错,可以完美兼顾娱乐与编程两方面的需求,亲身上手体验非常不错,因此推荐搭建了这系列芯片的产品给大家。


相关文章
|
前端开发 关系型数据库 数据库
使用 Flask 连接数据库和用户登录功能进行数据库的CRUD
使用 Flask 连接数据库和用户登录功能进行数据库的CRUD
727 0
|
3月前
|
运维 调度 数据中心
Infiniband/以太网,算力组网布线方案
本文详解SuperPOD构建:以32台DGX H100/H200为单元(SU),采用叶脊(Spine-Leaf)网络架构,通过多模光纤/DAC短距连接服务器与叶交换机,单模光纤长距连接叶与脊交换机;支持点对点与结构化布线,提升扩展性、管理效率与运维灵活性。(239字)
462 0
|
数据采集 ice Sentinel
Google Earth Engine(GEE)——sentinel2数据介绍
Google Earth Engine(GEE)——sentinel2数据介绍
1679 0
Google Earth Engine(GEE)——sentinel2数据介绍
|
5月前
|
监控 安全 数据可视化
什么是网站建设?详解网站建设的原则、要点、流程及规范
网站建设是从规划到上线的系统工程,需明确目标、注册域名、选择主机服务器并部署建站系统。流程注重用户需求、内容质量与安全规范,上线后需持续维护更新,以实现网站长期稳定运行与价值。
472 0
|
11月前
|
搜索推荐
打破传统,AIP智能体开启教学考试新范式
AIP智能体平台助力教育革新,精准匹配教学需求,快速生成定制化试题,打造“教—考—练”闭环,提升教学效率与学生知识巩固效果。
|
前端开发 JavaScript API
2.7K star!这个汉字工具库让中文处理变得超简单,开发者必备!
是一个功能全面的汉字工具库,提供拼音转换、笔画动画、偏旁查询、成语接龙、语音合成等20+种实用功能。支持Web/Node.js/小程序多端运行,仅需简单API调用即可实现复杂中文处理,是教育类应用、输入法开发、游戏设计的瑞士军刀
533 11
|
存储 缓存 Java
图解Git——远程分支《Pro Git》
远程分支是 Git 中用于管理分布式协作的关键概念。远程引用指向远程仓库中的分支和标签,常用 `git ls-remote` 或 `git remote show` 查看。日常开发中,通常使用远程跟踪分支(如 `origin/main`)与远程分支交互,简化远程仓库状态的管理和使用。远程跟踪分支记录远程分支的状态,但本身只读。
462 6
|
消息中间件 监控 Java
腾讯面试:如何提升Kafka吞吐量?
Kafka 是一个分布式流处理平台和消息系统,用于构建实时数据管道和流应用。它最初由 LinkedIn 开发,后来成为 Apache 软件基金会的顶级项目。 Kafka 特点是**高吞吐量、分布式架构、支持持久化、集群水平扩展和消费组消息消费**,具体来说: 1. **高吞吐量**:Kafka 具有高性能和低延迟的特性,能够处理大规模数据,并支持每秒数百万条消息的高吞吐量。 2. **分布式架构**:Kafka 采用分布式架构,可以水平扩展,多个节点之间能够实现负载均衡和高可用性。 3. **可持久化**:Kafka 将消息持久化到磁盘中,保证消息的可靠性,即使消费者下线或出现故障,消
334 0
|
安全
C 空指针的使用注意点
在 C 语言中,空指针(NULL pointer)是指不指向任何有效地址的指针。使用时需注意以下几点:1. 初始化指针,如 `int *ptr = NULL;` 2. 解引用前检查有效性,如 `if (ptr != NULL)` 3. 函数参数中处理空指针 4. 用作标识值 5. 检查动态内存分配结果 6. 释放内存后设为 `NULL` 7. 多级指针需逐层检查 8. 谨慎赋值空指针。空指针是强大的工具,但需谨慎使用以确保程序安全稳定。
568 12
|
Java
Java 中 MessageFormat.format 用法
Java 中 MessageFormat.format 用法
639 1