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(fā)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(gòu)的頂級AI處理器——酷睿Ultra 9 185H。
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(yè)大放異彩的銘凡(Minisfroum)的兄弟品牌，定位更高端，產(chǎn)品設計、規(guī)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(gòu)、全新的CPU架構(gòu)與3D高性能混合架構(gòu)、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(gòu)，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(xù)航差的“帽子”（雖然迷你主機不需要續(xù)航），業(yè)內(nèi)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(guī)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(gòu)，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(xù)性低負載，有利于大大降低功耗。
除了性能亮眼的表現(xiàn)，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(wǎng)口、原生OCulink、雙M.2 SSD插槽、雙DDR5內(nèi)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(xiàn)。
二、外觀：搭載的4英寸“靈動屏”可觸控操作 能橫放也可豎放
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(tǒng)監(jiān)控外，還可以進行性能調(diào)節(jié)、時間顯示和個性化主題切換，這也是行業(yè)內(nèi)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。
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。
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(shù)字麥克風，在視頻會議中能夠提供極為出色的體驗。
豎立狀態(tài)下的頂部有電源鍵、相機物理開關、SD卡槽。
左側(cè)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(wǎng)口、USB 4、原生OCulink接口。
右側(cè)分別是2個USB-A 3.2 Gen2、USB4、3.5mm耳機孔。
包裝內(nèi)附帶的DC 19V電源適配器。
原子俠X7 Ti搭載的Cold Wave 散熱系統(tǒng)，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(wěn)定65W釋放，發(fā)揮出這款設備應有的潛力。
在拆掉內(nèi)存的散熱片和SSD的散熱盔甲后，可看到SO-DIMM內(nèi)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(jié)：
三、AI測試：只需55秒即可生成一張圖 生成文字內(nèi)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(shù)，便于對比不同平臺之間的AI性能表現(xiàn)。
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。
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(shù)。
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(shù)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(shù)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(shù)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(shù)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(shù)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(shù)151；
2、AI Image Generation Benchmark
該測試比較考驗GPU的AI智能推理表現(xiàn)，可根據(jù)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(chuàng)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(shù)，UNET（神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)）速度在1.55it/s左右，每張圖像生成速度約66秒。
3、Stable Diffusion
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(zhàn)為關鍵字，采樣方法為Euler a，分辨率為512×512、迭代步數(shù)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(gòu)建了BigDL-LLM庫，通過各種各樣的大語言模型進行優(yōu)化和支持，從而讓搭載16GB內(nèi)存的Intel酷睿處理器以上的筆記本上，也能運行參數(shù)量高達200億的大語言模型。
