锐龙AI Max+395如何打破迷你主机性能极限! 极摩客EVO-X2桌面Mini AI工作站评测
<p>今年初的CES上,AMD发布了专门针对AI PC领域的高算力移动平台——AMD锐龙AI Max+,这一系列处理器基于AMD Zen5架构设计,最大亮点是集成多达40个RDNA3.5架构的图形计算单元,并且提供了高达256GB/s的超高带宽内存接口,同时还集成了50TOPS算力的XDNA2架构NPU。</p><p>了解AI的朋友都知道,当前AI应用硬件层面的主要瓶颈就在于GPU与内存,无论是Stable Diffusion的文生图、图生图、文生视频等应用,还是围绕各种大模型的智能体类应用,只要涉及到本地化部署和使用,主要瓶颈就是GPU和内存。锐龙AI Max+就瞄准了这两大痛点,通过高算力图形计算单元以及高容量、高带宽内存方案,让AI PC、迷你电脑也具备了堪比台式机的AI算力水平。因此,锐龙AI Max+平台堪称当前性能最强、AI算力最为彪悍的移动级处理器。</p>
<p>今天我们拿到的是搭载AMD锐龙AI Max+ 395处理器的极摩客EVO-X2迷你电脑,它的定位是“Mini AI工作站”。</p>
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<p>作为当前少数搭载AMD锐龙AI Max+ 395处理器的迷你电脑,极摩客EVO-X2桌面AI超算中心在AI应用方面究竟会有怎样的表现?通过本篇评测,我们来一探究竟。</p>
<h3>硬件配置与性能表现</h3>
<p>首先我们看看这款机器的配置与性能表现。</p>
<p>极摩客EVO-X2桌面AI超算中心搭载的AMD锐龙AI Max+ 395处理器,是锐龙AI Max+系列的顶配型号,原生16颗超大核心32线程设计,最高加速频率5.1GHz,总缓存高达80MB,NPU峰值AI算力为50TOPS,cTDP为45-120W,集成40个图形核心的Radeon 8060S iGPU。</p>
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<p><strong>【CPU单核/多核性能】</strong></p>
<p>参考CINEBENCH R23和2024测试,锐龙AI Max+ 395处理器在R23测试标准下,单核得分1985,多核得分36648;2024标准下单核得分113,多核得分1752,整体性能表现非常出色,甚至可以探到移动端HX级别处理器的性能水准。因此锐龙AI Max+ 395并非“AI偏科生”,而是有着极其扎实的单核和多核性能实力。</p>
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<p><strong>【CPU功耗释放】</strong></p>
<p>得益于极摩客EVO-X2桌面AI超算中心较大体积带来的内部空间,AIDA 64 FPU CPU单烤机实测这颗处理器的长时稳定功耗释放可以保持在103W附近,平均核心温度99.1℃,3分钟以内的短时功耗释放甚至可以达到120W。</p>
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<p><strong>【内存读写性能】</strong></p>
<p>锐龙AI Max+ 395在设计时针对AI应用角度的这种特性,大幅提升了内存带宽,所以AIDA 64内存性能测试的结果极为出色。这款机器配备的双通道128GB LPDDR5x 8000高速内存读取速度高达119.34GB/s,写入速度高达210.1GB/s,拷贝速度高达153.49GB/s,速度极快。</p>
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<p><strong>【硬盘读写性能】</strong></p>
<p>存储方面,极摩客EVO-X2桌面AI超算中心一步到位配备了2TB容量的雷克沙PCIe 4.0固态硬盘,实测顺序读取速度为7116.8MB/s,顺序写入速度为6440.38MB/s,4K随机读取速度为69.5MB/s,4K随机写入速度为207.96MB/s,达到了PCIe 4.0固态硬盘的高端性能水准。这非常有助于大参数量大语言模型的载入速度。</p>
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<p><strong>【GPU图形性能】</strong></p>
<p>锐龙AI Max+ 395之所以能够胜任大参数量AI大模型的需求,很重要的原因在于它集成的Radeon 8060S iGPU,这颗GPU在集成显卡中可以说是超模的存在。它拥有2560个流处理器,6GB LPDDR5显存,128GB/s显存带宽,核心频率高达2900MHz,显存频率1000MHz,比当前任何一款集成显卡的性能都要强很多。</p>
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<p>参考3DMark各项测试可以看到,Radeon 8060S iGPU在Speed Way DX12性能方面得分达到了2025,远超其它iGPU性能。Port Royal光追性能达到了5884分,基本达到了RTX 4060独显的水平(5957分左右)。而Time Spy以及Fire Strike图形分也分别达到了11498和30713分,作为集成显卡,它的理论图形性能其实达到甚至超越了RTX 4060独显的水平,着实让人感到惊艳。</p>
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<h3>综合应用性能评估</h3>
<p>CPU、内存、硬盘、GPU理论性能了解之后,我们来看看如此出色的综合性能能够在实际应用中获得怎样的体验?</p>
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