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作者: jckuan
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Intel Tiger Lake 輕薄筆電參考平台的效能表現

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jckuan 發表於 2020-9-18 02:46:35 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
本帖最後由 jckuan 於 2020-9-18 03:42 編輯

IMG_9848W.jpg

Intel 剛發表第十一代 Core 的筆記型電腦處理器,各大電腦品牌在近期內便會陸續推出相關產品,在尚未有正式上市產品前,先參考 Intel 提供自家參考設計的相關資訊。



九月初 Intel 正式宣布推出第十一代 Core處理器,先推出的產品為筆記型電腦版本,即代號為「Tiger Lake」。新處理器採用新的 10nm SuperFin 製程,整合新一代繪圖處理器、Thunderbolt 4/USB 4以及支援 PCIe Gen 4 等多項功能,讓許多人都期待新處理器與完整系統的表現與功能性。

新處理器宣布推出之後,想要擁有新系統當然要等到各大製造商推出產品,目前僅有部分品牌宣布推出相關產品,但都尚未正式上市, 理論上應該在年底前會陸續看到各家新產品上市。在尚無法取得真正消費端產品前,Intel特別提供用自家參考設計的筆記型電腦做各種效能測試供大家參考。


Tiger Lake 參考設計的筆記型電腦

Intel 這台參考設計的筆記型電腦生產數量並不多,據說臺灣僅分配極少數量。這款筆電機身外殼採全金屬設計,四周藍色鑽石切邊設計,機身厚度約 17mm,長度、寬度分別為 319mm和218mm。螢幕則採用具電容觸控的14吋Full HD 面板,外層再加上防反光鍍膜,讓螢幕具有鏡面卻也具有反射的效果,不會過度反射。

內部採用四核心八執行緒(4C8T)的 Core i7-1185G7 處理器,最大自動超頻時脈為 4.8GHz。它並整合Intel Iris Xe Graphics繪圖處理器,具有96個 EU 執行單元,最高動態頻率為 1.35GHz,無論運算核心或是繪圖運算效能均比前一世代Core i7-1065G7高。至於搭配的主記憶體為雙通道組態的 32GB LPDDR4x-4266,儲存裝置則為 Samsung PM981a 1TB SSD,由於參考平台尚未完全相容性測試,因此為採用 PCIe Gen 4的SSD。無線網路當然是支援 Wi-Fi 6 的 AX201 模組,擁有高速無線連網能力。


側邊具有二組 Thunderbolt 4/USB 4 的 Type-C 連接埠

機身左側具有二組 Thunderbolt 4 Type-C 連接埠並支援 USB 4,另一側則有電源與電池狀態指示燈,機身下方則可設置許多散熱孔。

測試時採用 Window 10 不同電源模式以對應到處理器不同的功耗限制,即「更好的電池」=PL1 15W、「效能更好」=PL1 28W 以及「最佳效能」=PL1 28W+Dynamic Tuning。Dynamic Tuning 會根據使用者工作負載的不同,動態分配CPU、GPU不同的功耗上限,以擁有最佳化的整體表現。例如玩遊戲時降低 CPU 功耗,將更多的資源給 GPU。而工作負載需要大量的 CPU資源時,GPU便可進入較深層的電源狀態,將多餘的功耗餘裕分配給CPU。

由 Intel 提供的效能測試結果參考如下:


PCMark10


WebXPRT 3

由於電源模式的不同,PCMark 10的Applications測試成績會高高低低,整體而言均為11000分以上。透過良好的電源管理策略,讓省電性和效能可以得到平衡。使用Chromium 核心的新版 Edge 網頁瀏覽器執行WebXPRT 3亦類似,平均為250分左右。


3DMark

3DMark VRS Tier 1測試、電源模式調整至PL 28W,開啟VRS功能前後表現分別為110.58FPS和168.35FPS。


Gears Tactics「戰爭機器:戰術小隊」測試結果
Gears Tactics「戰爭機器:戰術小隊」,為一款支援VRS技術的回合制戰術遊戲,電源模式為PL1 15W、PL1 28W、PL1 28W+Dynamic Tuning,可提供40.7FPS、51.5FPS、51FPS畫面張數表現。


Far Cry New Dawn「極地戰嚎:破曉」測試結果

Far Cry New Dawn「極地戰嚎:破曉」遊戲,解析度為1920 x 1080、普通畫質設定,PL1 15W平均畫面張數為23FPS、PL1 28W和PL1 28W+Dynamic
Tuning分別為31FPS和32FPS。



使用 CPU 測試 DP4a 加速機器學習


使用 GPU 測試 DP4a 加速機器學習

Intel於Xe架構當中導入DP4a指令集,支援INT8資料格式,並以 96EU的Iris Xe Graphics繪圖顯示核心加速運算。MLPerf可以透過不同的組態設定檔,評估採用不同運算單元、不同資料格式的機器學習效能。當執行resnet50訓練模型,參數Offline、int8、batch1時,使用CPU的效能約為128.081FPS(PL1 15W)、168.676(PL1 28W)、166.859FPS(PL1 28W+Dynamic Tuning)。

若是將同樣工作負載移至Core i7-1185G7內建的Iris Xe Graphics繪圖核心,訓練速度加快至254.014FPS(PL1 15W)、319.963(PL1 28W)、320.119FPS(PL1 28W+Dynamic Tuning),效能提升幅度將近1倍。


Photo Workflow
Photo Workflow測試時使用PL1 15W、PL1 28W、PL1 28W+Dynamic Tuning 3種電源模式,PL1 15W於1分17秒完成測試,後兩者則於1分7秒完成測試。


Productivity Workflow
Productivity Workflow於3種不同電源模式,分別使用3分13秒、3分13秒、3分11秒完成測試。


Nero AI Photo Tagger
使用Nero AI Photo Tagger自動分類與標記1000張照片,PL1 15W電源模式耗時約40秒,PL1 28W 和PL1 28W+Dynamic Tuning 電源模式則耗時32秒。


Topaz Gigapixel AI
Topaz Gigapixel AI能夠自動補齊像素提升畫質,3種電源模式均可於20秒以內完成7張照片。

除了常見的測試軟體之外,這次也使用 Adobe 的創作軟體做RUG(Representative Usage Guides),這種測試是將工作流程腳本化,量測執行工作時的所需時間,相較於一般測試軟體,能提供更為真實
使用的測試方式。

Photo Workflow:使用Adobe Photoshop Elements、Topaz Gigapixel AI、Nero AI Photo Tagger進行影像編輯作業。
Productivity Workflow:使用Microsoft Office 365進行生產力作業。
Nero AI Photo Tagger:透過人工智慧演算法,自動分類與標記1000張圖片。
Topaz Gigapixel AI:將照片放大4倍,並透過人工智慧演算法自動填入像素。

未來等我們收到各家的新產品時, 將會以最快的速度為大家分析功能與效能表現。
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