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电子表格制作入门基础

来源:baiyundou.net   日期:2024-08-16

英特尔酷睿Ultra平台发布,宣告了AI PC元年正式开启。在首批酷睿Ultra平台产品中,华硕灵耀14 2024 AI超轻薄本(以下简称灵耀14 2024)是颇具代表性的一款产品,轻薄便携、性能强悍,同时又兼顾出色的AI计算能力,着实带给用户一种全新体验。

首先来看灵耀14 2024的外观。

这款产品依旧保持系列一贯的美学艺术设计风格。A面经典的几何线条大A logo,配上磨砂工艺,以及深邃的夜空蓝配色,共同塑造出一台“大美至简”风格的轻薄商务笔记本。其机身设计非常轻便,轻至1.19kg,薄至13.9mm,左侧尾部配有1个USB-A 3.2 Gen 1接口,右侧配有1个标准的HDMI2.1(TMDS)接口,1个3.5mm耳麦插孔,以及2个雷电4接口。

C面Ergo Sense人体工学背光键盘敲击手感不错,1.4mm中距离键程,19.05mm间距带来良好的操控体验。13x7.4cm超大面积触控板带来不错的操控体验。

灵耀14 2024在屏幕配置上继续延续“华硕好屏”,配备了一块14英寸2880x1800分辨率、120Hz刷新率(支持48-120Hz VRR可变刷新率)的OLED屏,整体光感体验依旧是非常出色。此外,它还支持莱茵硬件级低蓝光无频闪认证、SGS EyeCare护眼认证、支持全亮度DC调光,并通过了DisplayHDR True Black 600认证。在SDR模式下,这块屏幕的亮度为344.45尼特,开启HDR之后,最高亮度达到了651.44尼特。此外在色域覆盖、色准等方面的表现上,灵耀14 2024也是业界顶尖水准。

酷睿Ultra平台全面进化应对多元AI计算需求

接下来我们看看这款产品最为重要的部分,也就是其核心英特尔酷睿Ultra处理器平台。

灵耀14 2024搭载了英特尔酷睿Ultra 7 155H处理器,32GB LPDDR5X 7467MHz高速内存,1TB PCIe4.0固态硬盘,GPU部分集成了英特尔锐炫核显,另外它还首次引入了专用于AI计算的NPU模块,下面我们看看英特尔酷睿Ultra平台的性能表现。

根据CPU-Z信息检索来看,英特尔酷睿Ultra 7 155H处理器采用了6个性能核,8个能效核再加上2个超低功耗核构成,总计16核22线程。最高睿频可以达到4.8GHz,拥有24MB三级缓存,TDP为28W。这颗处理器采用了全新的Intel4制程工艺打造,也就是7nm制程工艺,采用英特尔先进的Foveros 3D封装技术,并首次使用了分离式的模块化架构设计。

首先参考CPU-Z的单核和多核性能。从测试结果来看,酷睿Ultra 7 155H单核得分728.9,多核得分7491.4,相比同为28W的13代酷睿i7-1360P来说,多核性能提升幅度达到了27.3%。

CINEBENCH R23以及2024测试标准下,R23单核得分1767,多核得分14584分,同样较i7-1360P的多核性能提升显著;另外CINEBENCH 2024标准下,这颗处理器单核得分106,多核得分623。

3DMark CPU Profile测试标准下,酷睿Ultra 7 155H处理器单线程得分927,2线程得分1692,4线程得分2792,8线程得分3804,16线程得分4806,最大线程得分5013,多核性能整体表现确实不错。

酷睿Ultra处理器引入了专门用于AI加速的NPU计算单元,我们使用UL Procyon的AI测试对酷睿Ultra 7 155H处理器的NPU模块的AI性能进行了评估,实测Float16浮点计算能力均为283分。这个分数看起来感觉不怎么高的样子,但是我们拿一个参照物来比较一下就知道了,10月份英特尔发布的桌面级酷睿i7-14700K,其Float32评分为150。而28W的酷睿Ultra 7 155H处理器的283分,有接近2倍的领先!

锐炫核显让轻薄本也能玩3A大作

除了CPU之外,酷睿Ultra平台的GPU性能其实更加让人期待。

Ultra 7 155H处理器集成了全新的英特尔锐炫核显,从3DMark各项测试可以看到,锐炫核显在SPEED WAY模式,也就是DX12U测试中,评分为481;Port Royal光追性能评分1386;DX12的TimeSpy E图形性能得分为157;DX11的三个FireStrike测试分别得分1966、3953以及8664,对比此前酷睿平台搭载的锐炬Xe核显,锐炫核显整体性能实现了翻倍。

下面通过一张图,来看看锐炫核显相对于其它集成显卡或入门级显卡的性能表现。

参考3DMark FireStrike模式图形分,目前英特尔锐炫核显的性能表现确实是最强,达到了8664分,理论性能领先Radeon 780M约7%。相对上一代96EU的锐炬Xe核显提升61%。而在Time Spy DX12性能测试中,锐炫核显得分达到了3298分,相对锐炬Xe核显提升97%,比Radeon 780M性能高出38.5%。

有了不错的图形性能,灵耀14 2024这样的轻薄型笔记本,在开启Intel XeSS性能模式的情况下,运行《赛博朋克2077》的平均帧数可以达到40.68fps,着实是让人难以置信,因为轻薄本也能玩3A大作了!

此外,得益于英特尔OpenVINO的支持,锐炫核显是能够享受到OpenVINO加速优化的,因此在一些AI应用方面也能够为其提速。我们使用UL Procyon对锐炫核显的AI性能进行了测试,Float16和Float32浮点运算评分分别达到了365和351,表现可以说是非常出色。

在NPU和锐炫核显的加持之下,灵耀14 2024 AI超轻薄本在AI应用层面可以带来更高的效率,相比处理器性能而言,笔者认为这两大提升,才是第一代酷睿Ultra平台的最大看点。

出色的生产力性能支持

灵耀14 2024作为一款轻薄本,主要还是面向生产力应用,其总体效率如何将直接影响办公用户的使用感受。所以我们来看看它的生产力性能到底怎样?这里主要参考CrossMark、PCMark10的理论测试。

首先在CrossMark生产力性能测试中,其综合得分1730分,生产力单项得分1662分,创造力得分1901分,反应能力得分1471分,综合性能表现不错,应对日常办公应用完全没有压力。

PCMark 10办公模式测试标准下,其在常用基本功能,包含Web浏览、视频会议、应用程序启动等得分为10271分,说明其完成这些基础办公任务没有任何问题;而在生产力项目测试中得分高达9234分,表明其拥有高效的电子表格、文档工作性能;数位内容创作方面,其评分为9179分,说明其能够非常高效地完成图片、视频、图形渲染等工作;综合得分6845分,综合表现不错,以及基本与上一代标压处理器平台的轻薄本相当了。

本地化AI应用真正落地

基于酷睿Ultra平台的笔记本之所以被称作AI PC,主要原因就在于酷睿Ultra平台本身拥有强大且多元化的AI计算能力,其CPU、GPU、NPU都能够对不同类型的AI计算提供支持。CPU中的VNNI指令集是专门用于AI加速的指令集,在语音识别等方面有着更为快速的表现;GPU就更不用多说了,强大的浮点计算能力可以胜任文生图、图生图等当下最热门的AIGC应用;而NPU则时低功耗AI计算平台,提供足够算力的同时保障续航。

因此,灵耀14 2024 AI超轻薄本也能够支持多种类型的AI应用,如大语言模型相关的内容生成、语言翻译、内容归纳总结、以及问题解答。而新版剪映将会集成的AI抠图功能,则能够帮助内容创作者提高效率;此外,灵耀14 2024 AI超轻薄本可以通过璇米AI配合摄像头,轻松完成流畅的实时动作捕捉任务,以制作虚拟形象数字人。

除了基础的大语言模型应用外,英特尔此前也推出了支持OpenVINO加速的Stable Diffusion,我们借助灵耀14 2024的AI算力,分别进行了文生图和图生图两项应用。可以看到,利用酷睿Ultra平台可以在不到3分钟的时间里完成一些比较复杂的文生图和图生图任务,这也意味着酷睿Ultra平台是目前AI本地化应用的最佳载体。

更加出色的续航表现

其实除了出色的AI计算能力,不错的图形性能之外,英特尔酷睿Ultra平台在续航方面对于相关产品也是有着不小的提升。灵耀14 2024标配了75Wh锂电池,在50%亮度、30%音量、系统节能模式、控制软件安静模式、Wi-Fi/蓝牙全开,60Hz刷新率状态下,PCMark 10办公模式续航实测为13小时26分钟,满足一天不插电办公需求没有任何问题。

此外我们还使用连续播放B站4K视频的方式对其续航进行了测试。

50%亮度,30%音量,系统节能模式、控制软件安静模式、Wi-Fi/蓝牙全开,60Hz刷新率状态下,续航时间超过10小时。从上图可以看到,在播放4K流媒体视频时,内存、GPU以及网卡的工作负载都是非常高的,能够超过10小时已经是非常好的表现了。要知道上一代酷睿i7-1360P同样测试中的续航时间只有8个多小时。

评测总结

英特尔酷睿Ultra平台给普通用户带来的显著收益有两个方面:

其一是CPU、GPU以及NPU所带来的多元化、强悍的本地AI计算能力,这为普通用户接触AI应用、使用AI应用搭建了非常好的本地化平台,更方便、更安全。

其二是锐炫核显带来的更加出色的图形性能,这使得像灵耀14 2024这样的轻薄型笔记本,也能够运行《赛博朋克2077》、《荒野大镖客》等等这样的大型3A游戏。同时还能够带来更好的《英雄联盟》、《CS2》等电竞游戏体验。

因此,酷睿Ultra平台对于轻薄型笔记本而言,无疑是一次巨大的体验变革,它为轻薄本赋予了更加广泛的应用场景,从而满足更加复杂的用户需求。

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(编辑:自媒体)
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